• Cédric Coiquaud

AXA & l'Intelligence Artificielle

C'est au travers de use case d'Assistance qu'est venue cette initiative : pour automatiser l'assistance à un client sinistré, le calcul de la bonne couverture du sinistre devait être robotisé. Le pitch de cette mission était simple : un client final obtient via une requête orale ses informations de couverture en cas de sinistre (auto, habitation).




Johanna demande à son IA habituelle si elle est couverte en cas de fuite d'eau dans sa cuisine ; Alexa lui répond instantanément que oui, jusqu'à 1000 € de travaux.





Un autre cas d'usage était également très attendu : John vient d'avoir un problème avec sa voiture, il demande une assistance et veut savoir s'il va devoir payer ou si ce sera couvert par son assurance.




Méthodologie :



Nous avons commencé par solliciter des experts "Assistance" dans chaque pays concerné : Angleterre, Belgique, Espagne, Italie, France, Brésil. Par interviews, nous avons pu extraire quelques centaines de polices les plus courantes parmi les plusieurs milliers proposées par le Groupe AXA en direct ou via ses Clients en marque blanche.



De ces quelques premiers contrats, nous avons ensuite itéré avec des experts "Opérations d'Assistance" mais aussi avec des Actuaires, pour déterminer une nomenclature commune, ainsi que des logiques transversales à chaque police d'assurance : Exclusions Générales, Couvertures & Garanties, Causes Couvertes, Conditions d'Exclusions, Limites, etc.




De ces analyses, nous avons pu déterminer des schémas algorithmiques et des clés de lectures, permettant d'envisager l'automatisation du calcul de la couverture par une IA.



Challenges rencontrés :



La grande hétérogénéité des contrats, de part leurs origines différentes ainsi que leur génération différente, avec notamment une complexité de langage, a empêcher toute étude "big data" classique. L'entièreté des polices d'assurances ont dues être normalisées un minimum pour pouvoir générer des analyses pertinentes par la suite.



Une fois modélisée, les sinistrés ont accès en temps réel à leurs conditions de prise en charge : des nouveaux cas de fraudes peuvent se poser.


Enfin, contrairement aux idées initiales, un impact sur les provisions pour risques reste nécessaire, et sa modélisation a été particulièrement complexe.

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