Intelligence artificielle et relation client dans la Banque Assurance
A l’heure des ChatGPT, Dall-E ou encore Midjourney, et bien au-delà de la tendance que représentent ces outils, il est important de comprendre les impacts de l’Intelligence Artificielle (IA) dans un monde de la bancassurance en pleine transformation. Quelques chiffres en guise de contexte :
- 76% des cadres en banque reconnaissent qu’une large majorité des acteurs du secteur devra utiliser l’Intelligence Artificielle pour interagir avec leurs clients dans les trois prochaines années (frenchweb).
- Dans le même temps, 91 % placent l’augmentation de la qualité de service et de la satisfaction client parmi les 3 principaux défis du secteur à l’horizon 2025.
- Selon l’ACPR, dans le secteur de l’assurance, ce sont 83 % des acteurs qui considèrent que l’IA va profondément changer les processus internes et la relation client.
Souvent vu comme un outil d’automatisation, il est essentiel de comprendre le potentiel de l’IA au regard de la principale préoccupation du secteur : la satisfaction client.
Quand la technologie façonne l’Interaction Client
L’intelligence artificielle est un domaine de l’informatique qui se concentre sur les machines ou les systèmes informatiques capables d’exécuter des tâches qui nécessiteraient normalement l’intelligence humaine.
On distingue 3 principales branches au sein de l’IA :
- L’apprentissage automatique (Machine Learning) : C’est une branche de l’IA qui se concentre sur la création de modèles et d’algorithmes permettant aux machines d’apprendre à partir de données et d’améliorer leurs performances sans être explicitement programmées.
- Le traitement du langage naturel (Natural Language Processing, NLP) : Il s’agit d’une discipline de l’IA qui vise à permettre aux machines de comprendre, interpréter et générer le langage humain de manière naturelle. C’est dans cette catégorie que l’on retrouve des outils dits de « Large Language Models » comme ChatGPT.
- La vision par ordinateur (Computer Vision) : C’est un domaine de l’IA qui se concentre sur la capacité des machines à interpréter et à comprendre les informations visuelles à partir d’images ou de vidéos. À l’instar de ChatGPT, c’est ici que l’on retrouve des IA comme Dall-E ou Midjourney.
Combinées ensemble, ces 3 branches peuvent avoir différentes applications. Selon la complexité des systèmes, cela peut aller de la simple compréhension de texte à l’intégration dans des systèmes beaucoup plus larges, permettant d’entretenir des conversations complexes.
Dans le secteur de la banque et de l’assurance, très peu d’acteurs majeurs ont intégré un modèle d’IA complet (Machine Learning + NLP et/ou Computer Vision) de manière concrète. Une étude récente démontre que ces deux secteurs sont en retrait dans l’intégration à l’échelle (intégration dans l’ensemble des processus des entreprises) de l’IA par rapport à d’autres secteurs.
Si les banques investissaient dans l’IA et la collaboration humain/machine au même rythme que les entreprises du secteur technologique les plus performantes, elles pourraient augmenter leurs revenus de 34 % (frenchweb).
Au sein des acteurs traditionnels du secteur, l’IA est encore vue comme un outil d’automatisation. C’est ce que confirme chez Madyness, Sophie Heller, Chief Operating Officer Retail Banking & Services chez BNP Paribas.
« Jusqu’ici, l’intelligence artificielle a surtout servi des process internes à la banque, comme la connaissance client ou la gestion du risque ».
Une application limitée qui s’explique par plusieurs freins vis-à-vis de l’IA :
- Leadership et résistance organisationnelle
- La résistance organisationnelle est un défi majeur dans le déploiement de l’IA client à l’échelle selon 52 % des cadres bancaires interrogés et 53 % des cadres du secteur de l’assurance. La sensibilisation et l’adhésion des dirigeants sont en effet l’un des principaux leviers identifiés pour favoriser le développement de l’IA.
- Projets longs termes, problématiques réglementaires et gestion des données
- 54 % des cadres du secteur bancaire et 59 % des cadres du secteur de l’assurance estiment que le temps nécessaire au déploiement des cas d’usage de l’IA est trop long.
- 42 % des cadres du secteur bancaire et 39 % des assureurs déclarent qu’il est difficile de garantir le respect des normes réglementaires, notamment en termes de gestion des données.
- 58 % des interrogés du secteur bancaire et 55 % du secteur de l’assurance estiment que l’IA nécessite un cadre de gestion des données plus important.
Vers une relation client transformée et une expérience client amplifiée ?
« Nous assistons maintenant à un virage : l’IA est de plus en plus utilisée au service du client, et non seulement de la banque, notamment au travers d’interactions sur les applications mobiles »
En effet, Sophie Haller le met parfaitement en exergue ici, nous assistons à un virage important pour l’IA dans la banque et l’assurance : une vision centrée sur l’utilisateur, au service de la satisfaction client.
Concrètement, comment cela peut-il se mettre en place ? Quels peuvent être les cas d’usage ?
- Le premier est sûrement le plus simple et celui auquel vous avez été le plus confronté au quotidien : le traitement des opérations simples par IA conversationnelle. Concrètement, il s’agit ici de l’assistance client et/ou réseau via le déploiement de Chatbots qui réduisent significativement les sollicitations à faible valeur ajoutée. L’intérêt ici est de pouvoir apporter des réponses simples et rapides à ces opérations qui représentent souvent une grande majorité des contacts clients et qui forment donc les principales sources de satisfaction et d’insatisfaction. Cela permet aux collaborateurs de se concentrer sur les opérations plus complexes, de développer une relation plus importante avec les clients et ainsi favoriser la satisfaction client sur des sujets à haute valeur ajoutée.
- Un autre cas d’usage pouvant être utilisé est celui du marketing personnalisé, comme le confirme Sophie Haller. « Grâce à l’IA, nous pouvons mener des campagnes marketing plus personnalisées. Nous réalisons davantage de campagnes mais sur un plus petit nombre de personnes. Ce type d’opérations offre une meilleure expérience client et une meilleure efficacité pour la banque ». La capacité de l’IA à analyser des données, les traiter et les mettre en forme permet de mettre en place des dispositifs de communication complexes, qui jusqu’alors portaient un fort risque d’erreurs manuelles.
- Une des nombreuses autres utilisations possibles de l’IA consiste à améliorer et accélérer le processus de souscription des contrats. Son principal avantage réside dans sa capacité à automatiser le traitement des documents, ce qui permet aux banquiers et aux assureurs de réduire considérablement le temps et les ressources nécessaires pour valider les documents indispensables à la souscription des contrats. En réduisant significativement les démarches administratives, l’intelligence artificielle contribue à développer des parcours clients simples, fluides et rapides. L’impact de l’IA sur la satisfaction client est alors prépondérant.
- Pour l’assurance, l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la gestion des sinistres offre de nombreuses possibilités, allant de l’analyse et la prédiction des sinistres jusqu’à l’indemnisation. Cela représente un véritable atout pour optimiser l’ensemble du processus. Parmi les dépenses importantes pour les assureurs, l’analyse des sinistres implique généralement le déplacement et le travail d’experts. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle peut grandement soutenir les experts en améliorant l’analyse des données et en renforçant la précision dans la gestion des sinistres. Les algorithmes d’IA s’avèrent donc très utiles pour faciliter et enrichir le travail des experts. Dans certains cas, l’IA peut même permettre une gestion entièrement automatisée des sinistres, assurant ainsi une indemnisation rapide et automatique pour les clients.
L’intelligence artificielle, un levier majeur pour redéfinir les parcours clients
En conclusion, le couple IA et bancassurance évoque une transformation marquante vers une expérience client repensée et modernisée. Malgré les obstacles, l’IA offre des opportunités indéniables. Les avancées technologiques que l’on voit éclore chaque jour ouvrent la porte à une vaste gamme d’applications, visant toujours à parfaire l’interaction client. L’automatisation des tâches simples et l’automatisation des tâches administratives libèrent du temps au bénéfice des interactions à forte valeur ajoutée, améliorant ainsi la relation client et renforçant la position d’experts des banquiers et assureurs. Même si des défis subsistent, l’IA se révèle encore plus aujourd’hui comme un levier majeur pour redéfinir les parcours clients en propulsant les entreprises vers un avenir où technologie et humanité fusionnent.