La sélection médicale représente un défi opérationnel majeur pour les acteurs de la prévoyance : délais de traitement allongés, risques d’erreurs, risque règlementaire (RGPD, AML, DDA), exposition à la fraude. Face à ces enjeux, l’intelligence artificielle ouvre de nouvelles perspectives concrètes pour transformer ces processus.
Ce webinar vous propose un tour d’horizon des solutions d’automatisation de la sélection médicale, à travers le retour d’expérience de KMSE et la vision marché de Finegan.
Axe 1 – Le marché de la prévoyance
- Données, volumes de souscription en hausse et concurrence tarifaire exacerbée.
- Des exigences réglementaires qui s’intensifient : ACPR, conformité contractuelle, pression sur les marges
Axe 2 – Les limites de la sélection médicale actuelle
- Trop de dossiers impliquent encore une analyse experte manuelle , synonyme de coût caché et de délais fastidieux
- Les conséquences d’une décision mal évaluée: sous-tarification, exclusions contestables, risque de non-conformité
- Un processus préjudiciable aux intérêts de l’assureur et aux prétentions de l’assuré
Axe 3 – L’IA appliquée à la décision médicale
- IA locale et souveraine : données de santé traitées « on-premise », conformité HDS préservée, zéro externalisation
- Automatisation des dossiers complexes, réduction des délais de souscription, traçabilité et auditabilité des décisions
- Projection: Les perspectives de l’IA causale pour tester, simuler et fournir des résultats explicables et auditables
Axe 4 – Retour d’expérience et cas d’usage
- Cas concret : intégration dans un système d’information opérationnel complexe chez un assureur de grande taille
- Les bonnes pratiques d’un projet réussi : cadrage métier, choix technologique, conformité réglementaire dès la conception