Qualité des données pour l'assurance, menée par un cabinet indépendant : le bon niveau de technologie pour votre contexte, jamais l'inverse.
L'assurance combine des processus de souscription et d'indemnisation lourds en pièces justificatives avec un besoin croissant de tarification fine, dans un cadre prudentiel (Solvabilité II) et de protection des données exigeant.
Réduction de 30 à 50% du délai de traitement d'un sinistre simple grâce à l'automatisation documentaire.
Dans l'assurance, la qualité des données par l'IA touche des données sensibles : nous intégrons sécurité, traçabilité et conformité AI Act dès le cadrage.
Avec évaluation qualité systématique avant toute mise en production.
Sécurisé, traçable et conforme à l'AI Act dès la conception.
Déployé progressivement, du prototype au passage à l'échelle.
Intégré à vos systèmes, avec garde-fous et supervision humaine.
Relier la qualité des données par l'IA pour l'assurance aux objectifs de la direction et aux contraintes du terrain.
Un cas pilote évalué sur données réelles, avec critères de succès définis d'avance.
Passage en production robuste : qualité, sécurité, conformité AI Act, monitoring.
Mesure de la valeur, amélioration continue et transfert de compétences.
Elle propose des corrections, qui peuvent être appliquées automatiquement ou validées selon votre niveau d'exigence.
Sur tout type de données structurées, des référentiels clients aux données produits ou transactionnelles.
Atlas combine une connaissance des enjeux de l'assurance et une exécution IA indépendante : L'IA détecte et corrige automatiquement les anomalies et incohérences dans vos données. Vous prenez vos décisions sur des données fiables. Chaque mission est mesurée à sa valeur en production.
30 minutes pour identifier le meilleur point de départ sur la qualité des données par l'IA pour l'assurance.