Agefi Luxembourg, July 2017

Robotique : les assureurs en pointe

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La Robotique, connue également sous l’acronyme de RPA (Robotic Process Automation), est une nouvelle catégorie de logiciels qui automatise les processus métier à une fraction du coût des solutions traditionnelles, sans qu'il soit nécessaire de changer les systèmes informatiques actuels.

Un tel logiciel reproduit les activités qu’effectue un opérateur à partir des applications existantes, de sites internet, de feuilles de calcul, de documents textes ou de messagerie, pour accomplir des tâches prédéfinies.

Les éléments composant un logiciel de RPA ne sont pas nouveaux. C’est en fait la combinaison de toutes les fonctionnalités en un seul package qui, dans bien des cas, crée une alternative convaincante à l'intégration ou au remplacement d’une plate-forme. La RPA permet non seulement de réduire les coûts d'exploitation manuelle de 25 à 50%, voire plus, mais également d'améliorer, dans le même temps, la qualité du service et la conformité, fournissant généralement un Return on Investment (ROI) de moins d'un an.

Dans la continuité de la RPA viennent se positionner deux autres technologies, à savoir la Robotique Cognitive et l’Intelligence Artificielle (IA).

De nombreuses initiatives ont été, et sont toujours, menées par des entreprises leaders proposant, par exemple, des voitures sans conducteurs ou des drones capables de se diriger de façon autonome.

Bien que les progrès réalisés dans le cadre de ces initiatives soient très impressionnants, les coûts associés sont importants et posent des défis intéressants.

Dans les services financiers, ces deux technologies sont par exemple utilisées dans l’optimisation des services à la clientèle, les conseils financiers ou le traitement de plaintes ou de réclamations.

Concevoir une solution optimisée à partir de modèles statistiques ou de systèmes d’apprentissage automatique (« machine learning ») est en soit complexe. Mais concevoir une solution faisant appel aux mêmes technologies permettant d’aligner des contraintes légales et réglementaires propres au secteur financier, tout en satisfaisant aux exigences d’une conduite éthique l’est encore davantage.

Il existe néanmoins clairement des domaines où l’intégration des technologies cognitives et d’auto apprentissage offre un réel avantage, comme le traitement des documents papiers numérisés, la capacité à comprendre la parole ou encore la détection de la fraude.

A noter que la Robotique Cognitive, et a fortiori l’IA, représentent des coûts de mise en œuvre et de maintenance bien supérieurs à ceux de la RPA standard. De ce fait, elles sont généralement réservées aux processus à plus forte valeur ajoutée ou associés à un risque plus important.

L’usage de ces deux technologies sera généralisé lors de la prochaine vague d’automatisation, qui prendra son essor lorsque les organismes de services financiers seront plus mûrs dans le déploiement de techniques d'analyse avancées et de gestion de risque associée, et lorsque les solutions techniques seront plus mûres et coûteront moins chères.

 

Numérique et robotique: la combinaison gagnante

Les gains tirés de l’automatisation sont considérables mais la robotique prendra toute sa mesure dans les organisations engagées dans une transformation numérique.

La RPA fonctionne avec du contenu dématérialisé accessible depuis un système d’information. On ne peut donc automatiser un processus de gestion de réclamation qu’une fois que les informations initiales auront été traitées par des agents impliquant potentiellement de nombreux échanges et une saisie d’informations manuelles.

Si ces étapes préliminaires sont réalisées via des canaux numériques (en maximisant notamment l’étendue des prestations accessibles en libre du client), les robots peuvent commencer à travailler plus en amont et plus rapidement, voire prendre en charge la totalité du processus.

Les ROI à en attendre dépasseraient considérablement ceux offerts par la robotique seule (jusqu’à deux fois et demi plus), surtout si le robot prend une plus grande responsabilité dans l’exécution d’un processus et minimise ou même supprime complétement la part d’intervention humaine requise initialement.

Connecter le digital et la robotique permet de résoudre les nombreuses inefficiences constatées dans les processus actuels. Travailler avec les systèmes existants et un module d’acquisition digitale, combinés avec un robot permettrait en fait de numériser de nouveaux domaines d’activités. C’est là que réside la prochaine grande vague d'opportunités.

Par exemple, les assureurs sont actuellement susceptibles de numériser le support pour seulement 25% de leurs produits et services actuels. La combinaison de la robotique et du numérique permet d’élargir la gamme de produits et services - et donc générer des économies potentielles supplémentaires.

 

RPA comme alternative à la mise à jour de plateforme existante

Les principaux avantages liés aux solutions de robotique sont les mêmes que pour toute approche d’automatisation : réduction du coût global, amélioration de la vitesse d’exécution, amélioration de la qualité, amélioration de la gouvernance et du contrôle, existence de pistes d’audit.

Ces différents avantages sont similaires à ceux généralement associés à une mise à niveau d’une plate-forme métier.

La robotique peut offrir dans certains cas une alternative à prendre en compte, en offrant ces avantages plus rapidement et pour un coût moindre que les projets traditionnels d’intégration informatique, et ce pour trois raisons : 

  • La robotique utilise les interfaces utilisateurs existantes, il n’y a donc aucune nécessité de changer les interfaces des systèmes existants, ce qui est généralement coûteux et consommateur de temps.
  • Les coûts de tests d’intégration et de non régression sont considérablement réduits. Il n’est en effet pas nécessaire de synchroniser les versions, la robotique fonctionnant avec les systèmes existants.
  • La nature visuelle des outils de RPA permet d’effectuer des livraisons incrémentales du processus à automatiser en utilisant une approche agile - généralement des cycles de deux semaines. Cette approche permet d’accélérer la concrétisation des bénéfices, d’améliorer la transparence, de réduire le risque et de maintenir l’automatisation de processus évoluant au fil du temps.

 

Comment la robotique est-elle déployée et quel est le modèle opérationnel cible?

 Bien que la robotique soit basée sur le déploiement d'un outil logiciel, elle ne doit pas être considérée comme une intégration informatique. Cette approche conduit généralement à une faible adoption et à un bénéfice final réduit.

Une approche beaucoup plus efficace consiste à imaginer une main-d'œuvre virtuelle en charge d’une liste de tâches et de processus documentés.

Dans une certaine mesure, cela est comparable au déploiement d'outils de bureau: l'informatique fournit la plate-forme et les utilisateurs métiers utilisent le logiciel pour ajouter de la valeur.

Dans le cas de la robotique, les ressources métiers – ou proches des métiers - prennent en charge la réalisation et la maintenance de l’algorithme d’automatisation, les services informatiques, de leur côté, prennent en charge le monitoring de la bonne exécution des processus, le suivi de la disponibilité des systèmes et la définition des droits d’accès alloués au robot.

Dans le cas d’organisations importantes, le modèle opérationnel devra être adapté et évoluer vers la mise en place d’une pratique robotique centralisée, hybride ou distribuée. La conservation du principe de contrôle et de propriété des processus près des métiers est essentielle à une adoption réussie et à la préservation de l’approche agile.

 

Robots et ressources humaines

Dans le cadre de la RPA, les robots constituent une main d’œuvre très flexible pouvant passer d’une tâche définie à une autre pour répondre aux besoins de l’entreprise. Ce que les robots ne sont pas intrinsèquement capables de faire est d’exercer un jugement subjectif, faire preuve de l’empathie ou soutenir les besoins émotionnels des clients. Ils ne sont pas en mesure de gérer des situations nouvelles et différentes des processus qui leur sont assignés. En ce sens, ils ne remplacent pas les êtres humains.

La vraie valeur provient de la combinaison des individus, des systèmes principaux et de la robotique. Ainsi les systèmes principaux prennent en charge les données de bases et les processus à très forte valeur ajoutée.

La robotique exécute tous les processus répétitifs et standardisés impliquant des systèmes non interconnectés, des processus ponctuels ou des processus sujet à des évolutions rapides trop coûteux à automatiser par un développement classique.

Les individus se concentrent sur la création de valeur ajoutée à travers la stratégie, l’établissement de relations étroites avec les clients, la gestion des exceptions, la conduite du changement, l’amélioration continue et les activités pour lesquelles l’automatisation ne serait pas rentable.

 

Automatisation et Assurances

Dans le domaine de l’assurance, l’automatisation via la RPA, RPA cognitive et IA est déjà une réalité, principalement pour la gestion des sinistres et plus généralement pour les processus coûteux.

Un grand groupe d’assurances suisse vient d’ailleurs d’annoncer par la voix de son président, le déploiement de solution d’IA pour prendre en charge le traitement des sinistres pour blessures corporelles. Après de nombreux essais, le temps de traitement est passé d’une heure à quelques secondes.

Concrètement, depuis le lancement en mars dernier du traitement des sinistres par l’Intelligence Artificielle, 40.000 heures de travail ont été économisées et le temps de traitement d’une déclaration a été réduit à cinq secondes. Cet assureur a également annoncé vouloir intensifier l’utilisation du machine learning et de l’IA dans le traitement des sinistres.

De son côté, un assureur japonais de renom a commencé à implémenter des solutions utilisant l’IA en Janvier 2017, permettant notamment de remplacer 34 postes correspondant à une économie annuelle de 1.2 million d’Euros.

L’un des plus grandsn assureurs britanniques est également en cours d’évaluation de solution utilisant l’IA.

Des projets beaucoup plus ambitieux sont également à l’étude. En effet, une IA suffisamment avancée, ayant accès aux données liées à un sinistre via des capteurs ou des canaux d’informations, pourrait pré-valider ou approuver d’avance les sinistres en comparant les données fournies et les données collectées. Les méthodes d'IA pourraient également utiliser des données sociales pour concevoir des indicateurs de fraude qui pourraient prévoir dans une certaine mesure le risque de fraude d'une entité donnée.

Actuellement, des algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour la détection de fraude. À mesure que l'IA avance, ces algorithmes pourraient atteindre un pouvoir prédictif plus élevé et pourraient devenir cruciaux dans la gestion du risque de fraude.

Les drones et les capteurs de leur côté offrent un certain nombre de possibilités et de défis. Les capteurs fixés sur une voiture pourraient mesurer des paramètres d’utilisation du véhicule, permettant ainsi à la compagnie d'assurance d'adapter l'offre d'assurance aux risques spécifiques du client et de vérifier que le profil de risque du client reflète les risques réels mesurés en réalité.

Les capteurs pourraient également créer une  réaction positive de la part des clients, qui adopteraient des comportements plus prudent dans la conduite. Ainsi les primes des clients baisseraient tout comme le risque pour l’assureur.

Étant donné les limitations actuelles de l’intelligence artificielle, ces solutions ne sont pas encore opérationnelles, mais c'est définitivement un domaine dans lequel les assureurs investissent de plus en plus pour préparer l’avenir.