Faites progresser votre entreprise avec les solutions analytiques dédiées à l'assurance, pilotées par les données et l'IA de SAS.

Donner aux actuaires et aux data scientists les moyens d'évaluer rapidement et précisément les pertes, les dépenses et les profits dans un marché hautement régulé et en constante évolution.

Le plus de cette solution :

Avec SAS Modélisation Actuarielle Dynamique, les assureurs peuvent :

• Réduire les coûts.
• Augmenter les recettes.
• Atteindre une meilleure productivité.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

Les modèles avancés d'IA et de machine learning peuvent saisir des relations complexes, ce qui améliore notre capacité à prédire et à segmenter les données. Avec le machine learning, l'estimation actuarielle est plus simple, plus rapide et plus précise. Les actuaires et les data scientists sont à même de gérer beaucoup de données collectées auprès de chaque assuré. Plus important, l'intelligence du modèle permet une segmentation de l'estimation plus précise.

Comment l'IA aide :

• Renforcer la position concurrentielle avec l'intégration des données en temps réel.
• Optimiser les ressources actuarielles.
• Augmenter la rétention des clients.
• Renforcer la confiance avec les régulateurs et les assurés en garantissant la transparence de l'IA.
• Répondre rapidement aux conditions du marché.

Améliorer les résultats des enquêtes et rationaliser le traitement en utilisant des informations et des décisions basées sur les données.

Le plus de cette solution :

Avec SAS Intelligent Decisioning, les assureurs peuvent :

• Améliorer l'expérience client.
• Améliorer l'efficacité opérationnelle.
• Accélérer la prise de décision.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution : 

L'exploitation de la puissance de l'analytique avancée et du machine learning permet d'automatiser l'analyse manuelle des données et l'extraction des preuves. Grâce à ces technologies, les experts peuvent accélérer les délais de traitement des déclarations de sinistre, prendre plus rapidement des décisions dès le premier avis de sinistre et rationaliser les processus de déclarations. Les enquêteurs peuvent obtenir de nouvelles informations précieuses qui leur permettent d'identifier de manière proactive des schémas avec rapidité et précision. L'IA agentique accélère ces processus en interrogeant rapidement et avec précision plusieurs sources de données pour confirmer la légitimité des sinistres et assurer un traitement rapide et satisfaisant des cas authentiques.

Comment l'IA aide :

• L'accès instantanée à des informations complètes donne aux assureurs les moyens d'offrir une expérience client exceptionnelle.
• Les clients bénéficient d'une expérience réfléchie et transparente en étant épargnés des enquêtes inutiles et intrusives.
• Une meilleure efficacité se traduit par des économies substantielles et permet aux employés de se concentrer sur les tâches à valeur ajoutée.
• L'identification proactive des schémas et des relations avec l'analyse de réseau facilite la prise de décision éclairée.
• La compréhension en temps réel des décisions de sinistre total.
• La réduction des faux positifs renforce l'efficacité opérationnelle.

Utiliser l'IA, le machine learning, les statistiques avancées et la détection d'anomalie pour repérer et s'adapter à tous les types de fraude en temps réel, valider les identités numériques des clients et rationaliser les processus numériques.

Le plus de cette solution :

Avec SAS Identity 360 et SAS Fraud Decisioning, les assureurs peuvent :

• Accélérer l'innovation.
• Augmenter la détection de la fraude et sa prévention.
• Augmenter l'engagement des clients.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• Les modèles de machine learning et l'analytique avancée permettent l'identification instantanée et l'authentification des personnes derrière chaque appareil, ce qui minimise le risque d'usurpation d'identité.
• L'analytique hybride « as a service » permet d'identifier rapidement les clients dignes de confiance, de minimiser le risque d'usurpation d'identité et de réduire le nombre de faux positifs.
• Des modèles champion et challenger associés à des tests A/B sont utilisés pour déployer rapidement la stratégie de vérification d'identité la plus efficace.
• L'IA agentique réduit le coût total de service des assureurs en diminuant les dépenses opérationnelles liées à l'investigation, à l'évaluation et au traitement des fraudes avérées.

Comment l'IA aide :

• Garantir l'intégrité des parcours numériques.
• Permettre l'authentification de l'identité en temps réel.
• Garder une longueur d'avance sur l'évolution des modèles de fraude et des vecteurs d'attaque émergents.
• Maximiser les taux de traitement direct.

Traiter, organiser et extraire des informations utiles à partir d'énormes volumes de données textuelles. Révéler des tendances cachées, des connexions structurées, des termes clés et des sentiments avec la combinaison du traitement automatique du langage naturel, du machine learning, des méthodes de deep learning et des règles linguistiques.

Le plus de cette solution :

Avec SAS Visual Text Analytics, les assureurs peuvent :

• Améliorer le service client.
• Booster la rétention des assurés.
• Apporter une meilleure expérience client.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• L'IA, le machine learning et les méthodes statistiques avancées permettent aux compagnies d'assurance d'identifier rapidement les modèles de fraude émergents et d'y répondre en temps réel.
• Ces technologies fluidifient les processus numériques, vérifient les identités numériques des clients et minimisent les obstacles.
• Les modèles de machine learning et l'analytique avancée apportent une identification et authentification instantanées, ce qui réduit le risque d'usurpation d'identité.
• Les modèles champion et challenger associés aux tests A/B déploient rapidement des stratégies d'identité efficaces.
• L'authentification de l'identité en temps réel garantit l'intégrité des parcours numériques, ce qui augmente les taux de traitement direct.
• Le traitement automatique du langage naturel gère et extrait efficacement des informations à partir d'énormes volumes de données textuelles.
• Dans la modélisation des grandes modèles de langage, les algorithmes de machine learning extraient le sens et le contexte des textes fournis.

Comment l'IA aide :

• Renforcer les décisions client avec des informations issues des flux de chat, d'e-mails et des réseaux sociaux.
• Identifier les opportunités de vente additionnelle et de vente croisée.
• Identifier de façon proactive les situations de service client défaillant et de plainte.
• Optimiser les ressources et améliorer la performance du ratio combiné.
• Augmenter la satisfaction client tout en maintenant la confidentialité des données et la transparence de l'IA.
• Être mieux préparé à répondre rapidement aux demandes ou aux problèmes, réduire l'attrition des clients et les annulations.

Prendre de meilleures décisions avec une analytique complète. Grâce à une combinaison de computer vision, de machine learning et d'analyse textuelle, le traitement intelligent des documents extrait méticuleusement des informations contextuelles à partir d'images de documents scannés.

Le plus de cette solution :

Avec la vision documentaire, les assureurs peuvent :

• Réduire les coûts.
• Prenez de meilleures décisions plus rapidement.
• Améliorer la précision et la qualité de l'extraction d'information.
• Accélérer l'innovation.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution : 

Les modèles de computer vision et de machine learning automatisent l'extraction d'informations critiques essentielles au processus d'indemnisation des sinistres.La combinaison du computer vision et de l'IA agentique améliore significativement l'efficacité opérationnelle en garantissant que toutes les données pertinentes relatives aux sinistres sont collectées rapidement et évaluées avec une précision maximale.

Comment l'IA aide :

• Modernise les systèmes de déclaration des sinistres et d'information.
• Réduit considérablement les moyens humains nécessaires pour rechercher et trouver des informations.
• Augmente la quantité d'informations utiles disponibles pour les analyses.

Les modèles d'IA fournissent : 

Les modèles de machine learning ciblent et extraient l'information, ce qui évite de faire une recherche manuelle longue et laborieuse.

Modéliser les événements pour améliorer la prise de décision actuarielle. L'absence de données peut impacter substantiellement les décisions de tarification et de souscription, ainsi que les modèles de gestion des effectifs, notamment pour les sinistres. Les données synthétiques peuvent améliorer les processus actuariels en donnant à vos équipes la capacité de modéliser des événements rares comme les tremblements de terre ou en complétant les données existantes pour l'analyse géospatiale ou les analyses de l'évolution des modèles climatiques.

Le plus de cette solution :

Avec SAS Viya, les assureurs peuvent générer des données synthétiques par "pointer-cliquer", ce qui permet de :

• Accélérer l'innovation.
• Apporter une meilleure agilité.
• Accélérer la prise de décision.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution : 

Générer des données qui simulent avec précision les données réelles tout en conservant leurs propriétés statistiques permet d'éviter les pertes liées aux scénarios d'apprentissage en conditions réelles. Les GAN (Generative Adversarial Networks) et les SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) font gagner du temps, évitent d'avoir à acheter ou à louer des données et protègent la vie privée. En particulier, les SMOTE entraînent les modèles de machine learning pour traiter le déséquilibre des classes, favorisant l'équité des décisions de tarification et de souscription.

Comment l'IA aide :

• L'IA et les GAN améliorent la qualité des données, ce qui rend les modélisations de risque plus précis.
• La GenAi améliore la précision des prédictions et réduit les erreurs dans l'évaluation des risques tout en assurant la compréhension des décisions de tarification et de souscription.
• Avec la GenAI, nous pouvons rationaliser l'analytique, ce qui accélère le traitement des données et la prise de décision.