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Permet aux équipes RH de fournir une assistance rapide, précise et personnalisée aux employés grâce à l'IA conversationnelle, à la gestion automatisée des connaissances et à l'intégration transparente des systèmes RH.
Specialized Knowledge Base for Insurance Information Sets
Transforme les ensembles d'informations standardisés sur les assurances en une base de connaissances consultable pour faciliter la conformité et les opérations numériques.
#Insurance #KnowledgeBase #DocumentUnderstanding
Défi commercial
Dans le secteur de l'assurance, les compagnies sont tenues de fournir un ensemble d'informations avant que les clients ne signent une police. Ces documents, tant pour l'assurance vie que pour l'assurance non-vie, sont souvent longs, complexes et difficiles à consulter. Pour garantir la transparence, la comparabilité et la protection des consommateurs, leur structure suit des formats standardisés réglementés au niveau européen par l'EIOPA (Autorité européenne des assurances et des pensions professionnelles).
Bien que les ensembles d'informations partagent un modèle commun - comme le DIP (documents précontractuels qui décrivent les produits d'assurance), le DA (déclarations qui évaluent l'adéquation d'un produit au client) et le KID (documents normalisés qui résument les caractéristiques et les risques clés des produits d'investissement) - ils sont stockés dans des formats non structurés, ce qui rend difficile la recherche ou l'extraction d'informations spécifiques, leur utilisation en tant que données fiables pour l'IA ou les assistants numériques, ou la réutilisation efficace des connaissances entre les systèmes et les départements. La curation manuelle de ce contenu est coûteuse et sujette aux erreurs, et limite la capacité à réutiliser efficacement les informations pour les outils internes, les portails clients ou les applications d'IA.
Présentation de la solution
Notre solution permet la construction automatisée d'une base de connaissances spécialisée à partir d'ensembles d'informations, transformant la documentation des ensembles d'informations en données lisibles par machine, enrichies et interconnectées.
Une base de connaissances est construite sous forme de graphique, où chaque nœud représente une section d'un ensemble d'informations et son contenu associé. La structure graphique permet non seulement de relier les concepts et les clauses connexes entre les documents, mais également d'organiser les informations directement dans les nœuds. La documentation existante est analysée et structurée à l'aide du format d'ensembles d'informations partagé, enrichie de métadonnées générées par l'IA telles que des sujets, des résumés et des points saillants, et intégrée dans un espace vectoriel pour la recherche sémantique.
Les principales fonctionnalités de la solution sont les suivantes :
Analyse et extraction de métadonnées alimentées par l'IA
Les documents sont traités automatiquement à l'aide de modèles GenAI pour identifier les sections (DIP, DA, KID, etc.), extraire du contenu sémantique et générer des métadonnées telles que des balises thématiques, des résumés, la classification des clauses et des valeurs clés telles que les exclusions, les garanties et les limites.Structuration des documents basée sur un format partagé
Grâce à la mise en page cohérente des ensembles d'informations, le système applique des techniques d'analyse déterministes et basées sur l'apprentissage automatique pour extraire de manière fiable les informations de chaque section.Construction d'un graphe de connaissances
Une couche graphique est créée pour relier le contenu connexe entre les documents, ce qui permet le suivi des clauses partagées, l'exploration visuelle des garanties et des exclusions, et la création de liens entre documents en fonction de la similitude contextuelle.Interface de recherche conversationnelle
La base de connaissances peut être interrogée en langage naturel, ce qui permet aux utilisateurs de récupérer des informations et des clauses spécifiques avec des questions.Base de connaissances polyvalente Cette base
de connaissances structurée prend en charge de nombreux cas d'utilisation, notamment des outils de recherche de documents intelligents, des plateformes de conseil sur les produits, des solutions d'assistance aux agents pour vérifier la couverture des clients et toute application d'IA nécessitant un accès précis au contenu d'assurance spécifique à un domaine d'assurance.
Mise en œuvre technique
Cette solution d'IA générative a été conçue avec :
Analyse et structuration des documents
Le moteur d'analyse identifie les composants structurés des ensembles d'informations en analysant la mise en page, le formatage et les en-têtes de section. Il prend en charge à la fois les documents nativement numériques et numérisés via l'OCR et le traitement d'image des documents.Enrichissement des métadonnées
Les modèles d'IA génératifs tels que GPT-4o sont utilisés pour générer automatiquement des résumés, une classification des sujets et la détection de clauses, améliorant ainsi la structure et la facilité de recherche du contenu.Intégration et stockage vectoriel
Le contenu est intégré à l'aide de modèles de langage spécifiques au domaine et stocké dans une base de données vectorielle, telle qu'Azure AI Search, permettant une extraction sémantique performante et des pipelines RAG.Couche d'intégration
Tous les composants sont exposés via des API REST et connectés aux systèmes d'entreprise à l'aide des outils LangChain, permettant une intégration transparente avec les plateformes numériques, les assistants et les services de back-office.
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