CAS D'USAGE IA
Détection automatisée des opportunités de subrogation par ML
Identifiez automatiquement les sinistres récupérables pour accélérer et optimiser les recours subrogatoires.
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Ce cas d'usage applique le machine learning et le traitement du langage naturel pour analyser les données de sinistres entrantes et historiques, en détectant ceux pour lesquels un tiers pourrait être tenu responsable et un recours envisageable. En priorisant automatiquement les dossiers à fort potentiel de récupération, les équipes sinistres peuvent concentrer leurs efforts là où l'impact financier est le plus élevé. Les assureurs constatent généralement une amélioration de 20 à 40 % des montants récupérés grâce à ce triage automatisé, et réduisent de plusieurs semaines le délai d'initiation des recours. Sur un portefeuille de dizaines de milliers de sinistres, l'impact sur le ratio sinistres-primes est significatif.
Données nécessaires
Dossiers de sinistres historiques incluant les codes de cause de sinistre, les notes de l'expert, les descriptions de responsabilité et les résultats de récupération couvrant au moins 2-3 ans de sinistres clôturés.
Systèmes requis
- erp
- data warehouse
Pourquoi ça marche
- Constituer un ensemble de données labellisé de haute qualité sur les résultats passés de subrogation avant de commencer l'entraînement du modèle.
- Intégrer les scores du modèle directement dans le flux de travail de gestion des sinistres afin que les experts voient les alertes dans leur système existant.
- Commencer par une seule branche d'activité à fort volume (p. ex. automobile) où les motifs de subrogation sont les plus constants.
- Établir une boucle de rétroaction où les experts confirment ou rejettent les alertes, permettant un nouvel entraînement continu du modèle.
Comment ça rate
- Données historiques labellisées insuffisantes sur les sinistres réellement subrogés, privant le modèle de signal.
- Notes d'expert stockées sous forme de PDF numérisés non structurés rendant l'extraction NLP peu fiable sans prétraitement OCR.
- Le modèle génère un volume élevé de faux positifs, érodant la confiance de l'expert et conduisant à l'abandon de l'outil.
- Les taux de récupération varient considérablement selon la branche d'activité, de sorte qu'un seul modèle entraîné sur des données mixtes sous-performe dans tous les segments.
Quand NE PAS faire ça
Ne pas déployer ceci pour les branches spécialisées à faible volume (p. ex. marine, aviation) où la fréquence des sinistres est trop basse pour générer des données d'entraînement significatives et où l'examen manuel par un expert reste plus rentable.
Fournisseurs à considérer
Sources
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