CAS D'USAGE IA
Détection automatisée des opportunités de subrogation par ML
Identifiez automatiquement les sinistres récupérables pour accélérer et optimiser les recours subrogatoires.
De quoi il s'agit
Ce cas d'usage applique le machine learning et le traitement du langage naturel pour analyser les données de sinistres entrantes et historiques, en détectant ceux pour lesquels un tiers pourrait être tenu responsable et un recours envisageable. En priorisant automatiquement les dossiers à fort potentiel de récupération, les équipes sinistres peuvent concentrer leurs efforts là où l'impact financier est le plus élevé. Sur un portefeuille de dizaines de milliers de sinistres, l'impact sur le ratio sinistres-primes est significatif.
Données nécessaires
Historical claims records including cause-of-loss codes, adjuster notes, liability descriptions, and recovery outcomes for at least 2–3 years of closed claims.
Systèmes requis
- erp
- data warehouse
Pourquoi ça marche
- Curate a high-quality labelled dataset of past subrogation outcomes before model training begins.
- Integrate model scores directly into the claims management workflow so adjusters see flags in their existing system.
- Start with a single high-volume line of business (e.g. auto) where subrogation patterns are most consistent.
- Establish a feedback loop where adjusters confirm or reject flags, enabling continuous model retraining.
Comment ça rate
- Insufficient labelled historical data on which claims were actually subrogated, starving the model of signal.
- Adjuster notes stored as unstructured scanned PDFs make NLP extraction unreliable without OCR pre-processing.
- Model flags high volumes of false positives, eroding adjuster trust and leading to the tool being ignored.
- Recovery rates vary significantly by line of business, so a single model trained on mixed data underperforms across all segments.
Quand NE PAS faire ça
Do not deploy this for small-volume specialty lines (e.g. marine, aviation) where claim frequency is too low to generate meaningful training data and manual expert review remains more cost-effective.
Exemples de fournisseurs
Cette fiche décrit une idée. Elle ne donne ni budget ni délai : ces chiffres dépendent de votre entreprise. Le diagnostic gratuit vous dit quelles idées correspondent à votre situation.