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Le blog de la transformation digitale des processus d’entreprises
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Allianz France : comment l’IA contribue à améliorer la productivité et l’expérience 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, à laquelle Tessi a pu répondre en mobilisant une solution de machine learning.

Tessi - Allianz France

Chaque mois, 1,6 million de documents doivent être traités pour le compte des filières assurances de biens, Vie, Santé et Collective d’Allianz. Le centre de gestion des flux s’occupe de les indexer et les classer, ce qui mobilise environ 60 personnes. « Mon équipe se charge de la préparation, du scanning et de l’indexation, avant d’opérer le routage vers la GED et les workflows/ SI métiers, précise Yves Thalassinos, responsable de la direction des flux chez Allianz France. Nous avons un enjeu majeur de renforcement des processus de dématérialisation. »

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. « Nous enregistrons de bons niveaux d’automatisation, indique Yves Thalassinos. Le taux de reconnaissance automatique de documents, qui permet de les classer selon leur typologie, s’élève à 90 %. Quant à la lecture automatisée d’éléments de base, comme les numéros de contrat ou de sinistre, atteint un taux de reconnaissance automatique de 75 %. »

Une démarche d’outsourcing progressif

Il y a deux ans, Allianz France décide d’aller plus loin avec une transformation profonde de ses processus. 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 nos coûts et parer à l’obsolescence annoncée de notre solution interne. Comme l’explique le responsable de la direction des flux, « 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. » Le projet, baptisé Lisbonne, prévoit ainsi « de s’appuyer sur des robots qui vont exploiter automatiquement les données dans les centres de gestion », précise Yves Thalassinos. Il permettra également d’optimiser nos ressources en les recentrant sur le monitoring des solutions Tessi et l’interaction avec les back-offices.

>Un modèle de machine learning dédié aux flux de santé

Le CETIA, Centre d’Expertise de Tessi en Intelligent Automation, a ainsi été mobilisé pour optimiser la chaîne de digitalisation et de traitement des flux de santé – Avis de sommes à payer et bordereaux de facturation. Ses 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. Le challenge relève du fait que les factures hospitalières sont très complexes, 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 pré-déterminées, limite fortement la modélisation et nécessite bien moins d’interventions externes », explique Pierre Charara, directeur du CETIA.

Des premiers résultats probants

Un modèle de machine learning à partir de la plateforme Workfusion a donc été créé pour gérer l’indexation automatique. Plusieurs milliers de documents ont été mobilisés pour entraîner le modèle et les premiers résultats sont là ! L’extraction automatique est plus importante et plus fiable qu’avec les autres technologies. Plus de 88% des bordereaux de facturation sont maintenant traités de façon automatique.

Pour Yves Thalassinos, « c’est une première étape majeure avant d’envisager l’élargissement à d’autres sujets, comme par exemple le décompte de remboursement ou la gestion des bris de glace. » La première implémentation dédiée aux flux de Santé sera déployée au cours du premier trimestre 2020.


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