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07/05/2019

Le prophète Ing.StefanV.Raducanu,MySelTab,MyNewsCenterNavigator&FranceWebAsso.Actu Decideo n°739 Assurance, DPO, RGPD, Big Data.. ->Google, Facebook et la protection des données personnelle. Changer la perception de l’industrie.Digital Workplace FranceWeb

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La Résistible Ascension d'Arturo Ui (1941) de

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La recherche qualitative, qui met l'accent sur l'exploration, la compréhension, la contextualisation, l'introspection et la construction de théories, fournit une base solide pour des mesures quantitatives, une mise à l'échelle et une généralisation plus larges. La recherche quantitative, qui met l'accent sur de grands échantillons, peut fournir une vue d'ensemble d'un domaine pouvant révéler des tendances, des incohérences, etc., pouvant être analysée plus avant à l'aide de méthodes qualitatives. Approche qualitative ou quantitative ? Le choix dépend du type de données nécessaire pour un problème de recherche particulier. La principale différence entre recherche qualitative et quantitative n’est pas la «qualité», mais la procédure. Il est tout à fait possible de quantifier des données qualitatives ou d’exercer une analyse qualitative des données quantifiées. Les méthodes qualitatives et quantitatives ne s'excluent pas mutuellement.  

Il faut avoir bien conscience que le but d’une recherche qualitative est le plus souvent de découvrir des idées, de développer une compréhension détaillée et approfondie d'un phénomène, d’acquérir une compréhension qualitative des raisons et motivations sous-jacentes, de poser un large éventail de questions, de développer une compréhension initiale du paradigme qualitatif du champ étudié. L’approche qualitative met l’accent sur la compréhension, se concentrant sur la compréhension du point de vue du répondant, et ouvre la voie à des généralisations par comparaison de propriétés et de contextes individuels.

Le Big Data se situe clairement dans le domaine des approches quantitatives, mais pour certains il ne se compose pas que de données, mais aussi de traces, c’est-à-dire d’éléments quantitatifs dont la pertinence n’est pas totalement assurée et dont il faut se méfier. Par exemple, une transaction effectuée sur internet est clairement une donnée, mais une page vue, les traces d’un parcours sur le web ne seraient que des éléments, dont les significations ne seraient pas certaines. Dans un contexte de numérisation de la société, une avalanche de traces est produite, qui autorise la multiplication « d’approches corrélationnistes radicales» qui oublient fréquemment que corrélation n’est pas causalité.

Dans le monde du Big Data d’aujourd’hui, les approches qualitatives restent indispensables pour traiter des problèmes humains qui ont pratiquement toujours des dimensions relatives difficiles à appréhender quantitativement. Par exemple, on a, depuis de nombreuses années, identifié statistiquement en France des travailleurs pauvres, mais par un défaut d’analyse qualitative et d’attention à cette notion de pauvreté qui est relative dans notre société d’hyperconsommation, on n’a pas vu venir le mouvement des gilets jaunes aux fins de mois difficiles.

Pour aller plus loin sur la notion de trace, vous pouvez utilement consulter l’article suivant : Les sciences sociales face aux traces du big data

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Philippe NIEUWBOURG <philippe.nieuwbourg@decideo.com>
À :franceweb@gmail.com
 
7 mai à 08:40
 

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Comment l’IA contribue à la transformation de l’expérience client dans le secteur de l’assurance

Selon Richard Price, Directeur des ventes auprès des institutions financières, Royaume-Uni et Irlande chez TIBCO Software Inc., leader international de l’intégration, de solutions analytiques et de la gestion d’API, bien souvent, les relations entre les compagnies d’assurance et leurs clients se résument à une interaction par an : au moment des renouvellements de contrats. Les temps ont changé. Désormais, elles doivent impérativement renforcer leurs liens avec les clients. Pour ce faire, les compagnies d’assurance doivent trouver des solutions pour améliorer l’expérience clients et gagner leur fidélité ainsi que développer et enrichir le parcours proposé. L’IA accélère ce processus de transformation auquel l’industrie ne peut échapper.


Comprendre ses clients

Comment l’IA contribue à la transformation de l’expérience client dans le secteur de l’assurance
Très conservateur et traditionaliste, le milieu des assurances accuse un sérieux retard en matière d’IA appliqué notamment au parcours client. Cette industrie doit désormais surmonter l’inquiétude que le déploiement d’une intelligence artificielle peut provoquer, et essayer d’apprendre des bénéfices enregistrés par d’autres secteurs tels que la distribution, les banques et les opérateurs de télécommunication.

Il est désormais crucial de développer une relation plus personnelle avec les clients et proposer des offres ou service répondant réellement à leurs besoins. Bien que peu au fait des capacités de l’IA, les compagnies d’assurance sont néanmoins conscientes qu’elles doivent apprendre à mieux comprendre leurs clients. Elles doivent trouver des solutions pour effectuer un profilage plus précis de ces derniers et parvenir à une connaissance plus détaillée de leurs besoins. Ainsi, les agents disposeront de l’ensemble des informations dont ils ont besoin pour une meilleure gestion du relationnel.

Jusqu’ici, ces établissements se sont appuyés sur des rapports historiques – eux-mêmes basés sur des idées fixes quant à la façon de mesurer la réussite et l’échec. Désormais, les organisations doivent être en mesure de disposer d’une vision globale, de constater les dysfonctionnements et de disposer des outils nécessaires pour comprendre les raisons du problème afin de réagir en conséquence. L’analytique avancée et l’intelligence artificielle sont les solutions pour obtenir toutes ces informations à l’échelle de l’entreprise.

Compte tenu de l’accélération constante de leurs activités, les compagnies d’assurance doivent entamer une transformation en profondeur de leurs processus. Elles doivent également améliorer leurs processus de génération de devis et apprendre à mieux utiliser les points d’interaction avec leurs clients. En outre, il leur faut automatiser certaines de leurs transactions les plus basiques afin de libérer un maximum de ressources pour la gestion de leur portefeuille clients. Enfin, la régulation dans ce secteur étant très stricte mais également en constante évolution, ils doivent également veiller à rester en permanence transparents avec les régulateurs, un enjeu de taille.

Changer la perception de l’industrie

Si les assureurs ont raison de penser que l’IA ne doit pas être adoptée sans une réflexion approfondie, le risque serait de penser qu’ils peuvent remettre son déploiement à plus tard et laisser la concurrence prendre de l’avance.

Beaucoup d’assureurs craignent que l’IA n’ait d’autre but que de remplacer la dimension relationnelle de leur métier par des machines, et donc de les priver d’un atout précieux. Il est donc essentiel de modifier leurs perceptions, de leur apprendre à considérer cette technologie comme une façon de rendre leurs employés plus efficaces, et de leur faire prendre conscience à quel point tout cela est important. Correctement, l’IA permettra aux assureurs de conserver cette touche humaine qui fait aussi la différence tout en profitant de la disponibilité accrue d’informations sur les clients.

Naturellement, certaines compagnies chercheront à s’en servir pour automatiser des processus orientés clients. Mais même dans ce cas, il y aura toujours des assurés qui se sentiront plus rassurés par la présence d’un agent pour confirmer un détail important avant de passer à l’acte d’achat. La solution pour une grande partie des compagnies d’assurance sera donc de proposer du libre-service basé sur une IA, ainsi que l’option de passer par un agent pour les demandes plus longues et complexes. Dans ce cas de figure, l’IA remplirait donc des fonctions telles que : simplifier les processus, accélérer la gestion des clients grâce au traitement libre-service des demandes ou mettre à disposition des employés des informations précieuses. Ainsi, ces derniers pourraient accompagner de façon plus efficace leur clientèle dans la prise de décisions plus sensibles et nécessitant leur implication directe.

Chaque assureur aura sa propre façon d’utiliser l’IA : certains s’en serviront en priorité pour lutter contre la fraude, tandis que d’autres rechercheront davantage à accroître l’agilité et la réactivité de l’ensemble de leur entreprise. Enfin, d’autres la déploieront afin de proposer des primes plus intéressantes, ou pour réduire leurs délais de réponse de plusieurs semaines à quelques minutes. Cependant, personne ne peut se permettre d’ignorer complètement l’IA. En effet, l’avenir de la relation client et donc celui des compagnies d’assurance dans leur intégralité sera probablement disrupté par l’intelligence artificielle.

A propos de l’auteur

Richard Price s’est forgé une vaste expérience dans la vente, le marketing et le développement des partenaires dans le domaine de l’informatique et en EMEA. Il a rejoint TIBCO Software fin 2016, et aide aujourd’hui les clients et partenaires de l’entreprise à prendre l’ascendant sur la concurrence et à surmonter les défis des secteurs des services financiers et d’assurance.

Avant cela, il a occupé différents postes à responsabilité dans la gestion des ventes chez Open Text et a globalement démontré tout au long de sa carrière ses compétences dans ce domaine, ainsi qu’en matière de collaboration avec des partenaires issus d’une variété de segments du monde des services financiers – vente de détail, services bancaires de financement et d’investissement, et assurances dommages, vie et spécialisées.

Richard Price, TIBCO Software
 
 
 
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