« Les taux d’exactitude initiaux étaient incroyablement élevés et se sont révélés incroyablement utiles pour nos équipes de gestion des sinistres. Dans le passé, les outils technologiques « prêts à l’emploi » n’étaient pas aussi efficaces. Ce premier succès met en évidence l’innovation rapide, qui va se poursuivre, de l’intelligence artificielle à l’heure actuelle et les cas d’utilisation actuels et potentiels de celle-ci dans les modèles commerciaux et les opérations.

Quelle est la prochaine étape de votre parcours genAI ? Allez-vous mettre en place un déploiement à plus grande échelle ou envisagez-vous de l’utiliser dans d’autres domaines de l’entreprise et, si oui, quels sont-ils ? « Les prochaines étapes… impliquent de se concentrer sur la transformation des flux de travail grâce à la combinaison de nouveaux outils technologiques, ainsi que de la science des données, des moteurs de décision et des extensions dynamiques d’API. Cette combinaison d’outils dans une nouvelle plate-forme permettra une automatisation sans intervention sur des réclamations simples comme jamais auparavant. Notre modèle opérationnel et notre compréhension du climat de l’industrie ont déjà préparé le terrain pour nos « incontournables ». Nous comprenons cela mieux que quiconque.

« Cependant, notre dernière version de genAI nous permet de reconnaître : « OK, nous venons d’apprendre cela à partir de nouvelles données ou de documents justificatifs. Qu’est-ce que cela signifie pour la réclamation ? C’est là qu’intervient la science des données : grâce à nos années d’opérations de premier ordre et de collaboration avec nos clients, nous disposons d’un ensemble de données qui nous permet de savoir ce qui se passera ensuite. En prenant les informations que nous avons apprises de l’IA générative et en les combinant ensuite avec l’IA analytique de la modélisation prédictive, nous pouvons piloter l’avancement d’une réclamation et fournir des recommandations prescriptives à nos examinateurs de réclamations.