Explorer Stibo Systems avec IA
ASSURANCE
Les processus tels que la souscription, la gestion des sinistres, la gestion des risques, la distribution et le service client nécessitent des données fiables et conformes aux règles. Avec Stibo Systems, vous pouvez regrouper les données relatives aux clients, aux assurés, aux produits, aux contrats, aux courtiers, aux sinistres, aux risques et à l'organisation au sein d'une base d'informations unique et fiable, ce qui vous permet de prendre des décisions plus rapides et plus transparentes.
Royal London a fait appel à Stibo Systems pour accompagner sa transformation numérique, rationaliser ses processus métier et améliorer l'expérience client dans l'ensemble de ses divisions et de ses systèmes. Grâce à la centralisation de 95 % des données clients en un seul et même endroit, les équipes du service client peuvent associer le dossier d'un client à ses contrats dans toutes les branches d'activité et lui fournir des informations plus complètes, plus précises et plus à jour.
Un assureur international a harmonisé ses données clients à travers les différentes régions et les différents systèmes, établissant ainsi une base cohérente propice à la croissance et à une meilleure compréhension des données. Grâce à Stibo Systems, l'entreprise a géré 1,3 million d'enregistrements clients, a amélioré de 25 % l'exhaustivité de ses données et a dédupliqué 33 % des enregistrements, ce qui a permis aux équipes d'améliorer la fidélisation, d'exploiter les opportunités de ventes croisées et incitatives, et de prendre des décisions plus éclairées en matière d'atténuation des risques.
Nets, un fournisseur de solutions de paiement présent dans 20 pays, a consolidé ses données de référence concernant ses clients, ses contrats, ses produits et ses implantations géographiques. Grâce à Stibo Systems, Nets a obtenu une vue d'ensemble plus complète de plus de 500 000 clients B2B, dont 140 000 boutiques en ligne et 250 banques à travers l'Europe, créant ainsi une base plus solide pour l'analyse, les opportunités de vente incitative et la fidélisation de la clientèle.
Des informations fiables pour des décisions conformes à la réglementation
Contexte multidomaine au-delà des fiches clients
Identité régie et contexte relationnel
Les fondements d'une IA responsable
Conçu pour compléter l'architecture d'assurance existante
La gestion des données de référence dans le secteur de l'assurance consiste à piloter les données essentielles relatives aux clients, aux assurés, aux produits, aux contrats, aux courtiers, aux sinistres, aux risques et à l'organisation, afin que les assureurs puissent exploiter des informations fiables dans les domaines de la souscription, de la gestion des sinistres, de la conformité, des opérations, du service client et des flux de travail basés sur l'intelligence artificielle.
MDM facilite les processus de souscription et de gestion des sinistres en établissant des liens entre les informations fiables relatives aux clients, aux assurés, aux contrats, aux sinistres, aux courtiers et au contexte de risque, afin que les équipes puissent s'appuyer sur des données plus complètes, cohérentes et explicables pour prendre ou étayer leurs décisions.
La visibilité sur les risques liés aux groupes de clients aide les assureurs à mieux comprendre leurs clients, les ménages, les contrats, les sinistres, les relations et l'exposition au risque, et ce, dans l'ensemble de leurs systèmes. La gestion des données de référence (MDM) établit les bases réglementées nécessaires à cette visibilité en reliant les données relatives aux clients, aux assurés, aux contrats, aux sinistres, aux courtiers, aux risques et aux relations au sein d'un contexte fiable, permettant ainsi la prise de décisions en matière de souscription, de gestion des sinistres, de gestion des risques et de conformité réglementaire.
La gestion des données d'entreprise (MDM) peut favoriser la conformité réglementaire en améliorant la gouvernance, la traçabilité, la généalogie et l'explicabilité des données utilisées dans les flux de travail réglementés. Elle ne remplace pas les systèmes de conformité ni ne garantit la conformité, mais elle aide les équipes à renforcer la base de données sur laquelle reposent ces processus.
Le MDM favorise l'adoption de l'IA en fournissant des données contrôlées, fiables et riches en contexte, que les agents, modèles et outils d'analyse basés sur l'IA peuvent exploiter de manière plus fiable tout au long des processus de gestion des sinistres.
Le MDM multidomaine relie et gère plusieurs domaines de données critiques du secteur de l'assurance, tels que les données relatives aux clients, aux assurés, aux contrats, aux produits, aux courtiers, aux sinistres, aux risques et à l'organisation, au lieu de gérer chaque domaine de manière isolée.
La vision « Client 360 » met généralement l'accent sur la visibilité client. La gestion des données de référence (MDM) multidomaine relie les données clients aux polices, aux sinistres, aux courtiers, aux produits, aux risques, aux organisations et aux relations, afin de permettre aux assureurs de prendre en charge des cas d'utilisation plus variés dans les domaines de la souscription, de la gestion des sinistres, de la distribution, de la conformité et de l'intelligence artificielle.
Pour que l'IA soit fiable dans le secteur de l'assurance, il faut disposer d'identités régies, d'un contexte cohérent entre les contrats et les sinistres, de données fiables sur les courtiers et les relations clients, ainsi que d'une traçabilité, d'une généalogie et d'une explicabilité claires, afin que les décisions automatisées ou prises à l'aide de l'IA puissent être comprises et justifiées.
Stibo Systems accompagne les assureurs en les aidant à relier et à gérer les données relatives aux clients, aux assurés, aux produits, aux contrats, aux courtiers, aux sinistres, aux risques et à l'organisation, afin de préparer leurs systèmes à l'intelligence artificielle, de garantir la conformité réglementaire, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et d'offrir des expériences plus cohérentes aux clients et aux courtiers.