Avant KPMG
Une compagnie d’assurance canadienne était confrontée à d’importants défis opérationnels dans ses centres d’appels, notamment de longs processus de formation et des taux d’attrition élevés pouvant atteindre 55 % pendant les périodes de pointe.
Former le personnel est un long processus qui prend souvent jusqu’à six mois pour les postes de base et jusqu’à deux ans pour les postes spécialisés. Pour cette raison, il est difficile pour le personnel des centres d’appels de comprendre les produits dont les clients ont besoin, ou leurs demandes antérieures, ce qui peut entraîner des temps d’appel plus longs et un nombre accru de suivis.
Cette inefficacité avait non seulement affecté la prestation des services de l’assureur, mais aussi augmenté ses coûts opérationnels et réduit la satisfaction de sa clientèle. Il lui était devenu essentiel de trouver une solution qui rationaliserait les opérations et améliorerait l’expérience client dans son ensemble.
Principaux piliers de la collaboration de KPMG
Lorsque le client a retenu les services de KPMG, il reconnaissait le potentiel de l’IA, mais n’était pas certain de la meilleure approche à adopter. KPMG a alors organisé plusieurs séances de réflexion pour renseigner le client sur l’IA et les technologies d’IA générative, en plus de cerner ses principaux points épineux. Une fois devenu évident qu’il était possible de réaliser des économies substantielles en réduisant les temps d’appel de 5 à 10 minutes seulement, l’assureur a mis l’accent sur le centre d’appels.
KPMG a donc mis au point un outil d’IA générative spécialement conçu pour les opérations de centres d’appels. L’objectif était de créer un système pouvant écouter activement les interactions avec la clientèle, de fournir des renseignements en temps réel aux agents et d’automatiser les tâches courantes. Cette initiative visait à hausser le taux de résolution des premiers appels, à réduire le délai de traitement des appels, à améliorer l’exactitude des renseignements fournis à la clientèle et, en fin de compte, à accroître l’efficacité globale du centre d’appels.
Fonctionnement de l’outil :
- Lorsqu’on répond à un appel, l’outil écoute la conversation et en affiche le texte à l’écran de l’agent·e en temps réel, ce qui permet à cette personne de mieux comprendre les besoins des clients et d’y répondre.
- Lorsque l’appelant·e s’identifie, l’outil affiche automatiquement son dossier, y compris l’ensemble de ses réclamations et les renseignements pertinents. Si quelque chose a changé, un médicament n’est plus couvert par exemple, l’agent·e en est immédiatement avisé·e.
L’outil analyse les données et propose des produits pertinents en fonction du contexte de la conversation. Par exemple, si un client mentionne avoir des enfants, le système indique à l’agent de discuter des options d’assurance familiale. - Une fois l’appel terminé, l’agent·e n’a plus besoin de prendre 5 à 10 minutes pour taper des notes de synthèse. Le système génère automatiquement une transcription de la conversation et l’envoie par courriel à la personne qui a appelé.
- Dans la mise en œuvre de cette solution d’IA, KPMG et l’assureur ont également accordé la priorité à la sécurité des données et à la confidentialité de l’information. Conformément à la réglementation canadienne, toutes les données de la clientèle sont chiffrées et traitées. En outre, les serveurs qui simplifient le processus sont localisés au Canada pour veiller à ce que les données de la clientèle restent au pays.
Résultats pour le client depuis qu’il travaille avec KPMG
Le projet a donné lieu à la création d’un outil fondé sur l’IA qui réduit de 30 % en moyenne le temps d’appel. Par conséquent, les agent·es peuvent servir plus de client·es par jour. De plus, l’expérience client devient plus personnalisée et plus efficace, ce qui permet aux agent·es de se concentrer sur l’établissement de liens plutôt que sur des tâches administratives.
Cette initiative a permis à l’assureur d’adopter davantage l’IA dans l’ensemble de ses activités de centre d’appels. En effet, l’entreprise prend des mesures pour améliorer ses pratiques de gestion des données en mettant l’accent sur leur consolidation. Ces efforts soutiendront l’adaptation efficace de l’IA à l’échelle de l’organisation, ce qui en améliorera le rendement et rehaussera l’engagement des clients.
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