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L'Intelligence Artificielle
Zelros en Action

cas n°1

Augmenter les ventes croisées sur les produits d'assurance-vie

Young girl connecting with nature
Contexte
Grande Mutuelle d'Assurance
Branche d'activité : assurance vie
2500 conseillers ciblés (face à face/téléphone)
Objectifs
Avoir une meilleure compréhension des besoins des clients
Améliorer la qualité des conseils concernant le contenu des polices d'assurance
Augmenter les cross-selling et les up-selling
Solution
Branché aux données structurées et non structurées
Prédiction des moments de vie clés
Recommandations sur des polices d'assurance pertinentes en lien avec des arguments de vente personnalisés

Résultats

Améliore l'empathie

0.4 devis supplémentaires convertis par jour et par conseiller

40% de devis en plus

Diminution du temps de formation des conseillers juniors

When did this happen?

cas n°2

Optimiser l'efficacité des ventes lors du lancement d'un nouveau contrat MRH

Contexte
Grande Mutuelle d'Assurance
Branche d'activité : assurance MRH
100 conseillers (en face à face / par téléphone), objectif visé de 2 500
Objectifs
Permettre de mieux connaître les besoins des clients et de fournir les meilleurs conseils concernant le contenu des polices d'assurance
Assurer le lancement d'une nouvelle police MRH et augmenter les ventes up-selling
Solution
Branché aux données structurées et non structurées
Prédiction des moments de vie clés
Recommandations sur des polices d'assurance pertinentes en lien avec des arguments de vente personnalisés
Hiérarchisation automatisée des produits en fonction des priorités de l'entreprise (AI Cockpit)

Résultats

5-20% d'augmentation du taux de conversion des devis

20-55% d'augmentation du nombre de devis

cas n°3

Automatiser la sélection médicale pour les contrats d'assurance-vie et d'assurance-invalidité

stories_CS_Case1
Contexte
Bancassureur de niveau 1
Couverture d'assurance-vie et/ou d'invalidité
100 000 adhésions par an
Objectifs
Permet d'augmenter le nombre de souscriptions automatiquement acceptés et de réduire le temps de décision pour éviter l'abandon des clients
Complète les règles de décision de base existantes avec des décisions de machine learning avancées
Utilise l'IA pour aider les médecins qui souscrivent à la police d'assurance à prendre des décisions sur des cas complexes
Solution
Modèle de Machine Learning explicable entrainé sur la plate-forme Zelros sur un historique de 40 000 cas anonymisés
Intégration informatique via une API pour l'automatisation
Zelros App pour les médecins souscripteurs

Résultats

4x plus d'automatisation des souscriptions

93% de précision dans la prise de décision

Amélioration de la satisfaction client et de l'efficacité opérationnelle

Boy and Dog in Toy Racing Car

cas n°4

Automatiser et accélérer le processus de souscription à l'assurance automobile

Contexte
Premier courtier digital français
Produit d'assurance automobile
Les agents du service client traitent des centaines de documents de souscription chaque jour
Objectifs
Transforme et accélère les processus de souscription en automatisant la lecture et l'analyse des documents, y compris la détection des fraudes documentaires
Libère les agents des tâches répétitives et leur permet de se concentrer sur la qualité du service client
Solution
Lecture, analyse et extraction de champs clés par l'IA à partir de documents spécifiques à l'assurance automobile
Apport de données dans la base de données client pour l'automatisation des processus
Les documents traités comprennent les passeports, les pièces d'identité, les permis de conduire, les documents d'immatriculation de la voiture, les formulaires d'inscription, les rapports d'accident, etc.

Résultats

+ de 40% souscriptions déjà automatisées

Ambition de passer à un processus de souscription 100% numérique et de se concentrer à 100% sur l'expérience client

Le temps de traitement de la carte grise est passé de 3 minutes à quelques secondes.

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