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Allianz

Productivité et expérience client : deux défis à relever par l’IA dans le monde l’assurance

Présentation du client

Leader de l’assurance en Europe, Allianz France gère près de huit millions de contrats pour ses 5,5 millions de clients. L’amélioration de la gestion des flux entrants et de leur traitement est donc une préoccupation majeure pour l’entreprise. Chaque mois, 1,6 million de documents doivent être traités pour le compte des filières assurances de biens, Vie, Santé et Collective d’Allianz. C’est le centre de gestion des flux s’occupe de les indexer et les classer, ce qui mobilise environ 60 personnes.

Nous avons opté pour un déploiement progressif pour relever le challenge, à la fois RH et technologique : réussir ces nouvelles migrations, tout en assurant au quotidien une production de qualité. Pour cela , le projet s’appuie sur des robots qui vont exploiter automatiquement les données dans les centres de gestion. Il permettra également d’optimiser nos ressources en les recentrant sur le monitoring des solutions Tessi et l’interaction avec les back-offices.

Yves Thalassinos Responsable de la direction des flux chez Allianz France

Problématique client

La digitalisation des flux entrants n’est pas nouvelle chez Allianz : elle s’appuie sur une solution logicielle dédiée à la reconnaissance de formulaires et à l’extraction automatique des données. Il y a deux ans, Allianz France décide d’aller plus loin avec une transformation profonde de ses processus de dématérialisation.  Le groupe s’engage dans une démarche d’outsourcing du centre de gestion des flux auprès de Tessi, pour bénéficier de nouvelles solutions technologiques, réduire ses coûts et parer à l’obsolescence annoncée de sa solution interne.

Solution proposée par Tessi

Tessi a pu répondre aux problématiques d’Allianz en mobilisant une solution de machine learning. Ainsi, le CETIA, Centre d’Expertise de Tessi en Intelligent Automation, a été mobilisé pour optimiser la chaîne de digitalisation et de traitement des flux de santé. Les équipes ont développé un modèle de machine learning capable d’extraire plusieurs champs, dans différents formats de facture. Le périmètre est conséquent : 50 000 documents par mois, dont 40 000 avis de sommes à payer. Un véritable challenge du fait de la complexité des factures hospitalières, avec un minimum de 15 types de champ à renseigner et souvent plusieurs pages. Les technologies traditionnelles peuvent extraire ces informations, mais nécessitent un travail important de modélisation continue de la part des développeurs. « L’IA, en apprenant à extraire automatiquement des données prédéterminées, limite fortement la modélisation et nécessite bien moins d’interventions externes », explique Pierre Charara, directeur du CETIA.


Les Bénéfices

    • Agilité de déploiement, de gestion et d’amélioration du traitement des documents
    • L’extraction automatique plus importante et plus fiable
    • Plus de 88% des bordereaux de facturation traités de façon automatique


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