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Les 8 avantages de l'analyse des fraudes à l'assurance

Sinistres est depuis des décennies une source constante de frustration pour les assureurs. Malgré tous leurs efforts, ceux-ci continuent de verser Sinistres des millions de dollars au titre de Sinistres frauduleux. Selon le FBI, le coût total de la fraude à l'assurance s'élève à plus de 40 milliards de dollars par an. Malheureusement, cet impact se répercute sur les consommateurs, qui se retrouvent à payer entre 400 et 700 dollars par an en raison de la hausse des primes.

Heureusement, on entrevoit une lueur d’espoir. Même s’il est hautement improbable de parvenir à éliminer totalement la fraude à l’assurance, les assureurs disposent désormais d’une nouvelle arme qui change la donne : l’analyse de la fraude à l’assurance. Grâce aux technologies de données avancées rendues possibles par les outils d’assurance numériques, les assureurs parviennent enfin à prendre le dessus sur les criminels qui mettent en œuvre des stratagèmes frauduleux.

Au-delà de la réduction de la fraude, l'analyse de la fraude à l'assurance peut aider les assureurs dans divers domaines. Voici les dernières informations concernant l'analyse de la fraude à l'assurance, ainsi que huit des principaux avantages liés à la mise en œuvre de cette technologie de pointe en matière de données.

La situation en matière de fraude à l'assurance

Il existe trois grandes catégories de fraude à l'assurance contre lesquelles les assureurs luttent régulièrement :

Fraude individuelle : personne qui tente d'obtenir, au titre d'une demande d'indemnisation, une somme supérieure à celle à laquelle elle a droit.
Fraude commise par un prestataire : un prestataire, tel qu’un professionnel de santé, qui tente de facturer aux assureurs des prestations inutiles ou qu’il n’a pas réellement fournies.
Fraude liée au crime organisé : une manœuvre orchestrée visant à percevoir en permanence Sinistres des sinistres frauduleux. Il s'agit notamment d'accidents mis en scène, de faux rendez-vous médicaux et d'autres stratagèmes.

Ces types de fraudes se résument en réalité à une opposition entre la fraude opportuniste et la fraude organisée. Bien que ces deux catégories de fraude soient tout aussi préjudiciables l’une que l’autre, la manière dont elles sont traitées et suivies par les assureurs est très différente.

Dans l’ensemble, les assureurs constatent une augmentation constante de tous les types de fraude, ce qui rend la détection précoce et continue de la fraude encore plus cruciale. La clé d’une détection précoce réside dans des signalements de haute qualité, ce qui, en termes simples, signifie des preuves quasi certaines de fraude. Et grâce à l’analyse de la fraude à l’assurance, les services chargés de la lutte contre la fraude fournissent un nombre plus important de ces signalements de haute qualité. Cela aide à son tour les assureurs à identifier et à anticiper les tendances en matière de criminalité qu’ils auraient normalement manquées.

Évolution de la détection de la fraude à l'assurance

Pour comprendre à quel point la détection de la fraude à l'assurance a évolué, il faut d'abord savoir d'où elle vient. Les modèles traditionnels de détection de la fraude suivaient globalement les étapes suivantes :

Identifier. Les équipes chargées de la détection des fraudes identifieraient Sinistres suspects.
Analyser. Sinistres suspects Sinistres ensuite analysés par des unités d'enquête spécialisées et Sinistres .
Recommander. Une fois qu'il a été établi qu'une demande d'indemnisation est bel et bien frauduleuse, il convient de recommander : a) de rejeter la demande si elle a été détectée à temps, ou b) d'engager une action en justice.

Ce modèle s'est avéré très chronophage, et donc très coûteux pour les assureurs, car Sinistres souvent indemnisés en grande partie avant même que la fraude ne soit concrètement prouvée.

Aujourd'hui, l'analyse des fraudes à l'assurance permet d'accélérer et d'améliorer la précision de la détection des fraudes. En tirant parti des capacités de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique et de la modélisation prédictive, les assureurs sont désormais en mesure d'identifier les comportements suspects et de se prémunir de manière proactive contre Sinistres frauduleux.

Ces technologies fonctionnent de concert pour apprendre au fil du temps et signaler automatiquement Sinistres présentent des schémas similaires à ceux de fraudes antérieures. L'analyse des fraudes peut même recourir à des modèles d'IA spécifiques à chaque région afin d'identifier les cas typiques de fraude en fonction des législations et des stratagèmes courants dans une région donnée. Cette méthode d'analyse offre de nombreux avantages par rapport aux moyens traditionnels de détection des fraudes.

Huit avantages de l'analyse des fraudes à l'assurance

Mieux évaluer les risques : pour faire simple, une IA spécialisée dans l'analyse de la fraude à l'assurance est mieux à même d'identifier les risques que n'importe quel individu. L'IA et les systèmes de modélisation prédictive peuvent analyser d'énormes quantités de données en quelques fractions de seconde, alors qu'une personne devrait passer des jours à éplucher des documents avant de pouvoir identifier les mêmes schémas que ceux détectés par cette technologie.
Améliorer la détection de la fraude : à l’instar de l’évaluation des risques, l’analyse de la fraude à l’assurance permet de repérer plus efficacement les anomalies et les signaux d’alerte indiquant d’éventuels stratagèmes frauduleux. Ces signaux aident les équipes d’analyse à établir des signalements de grande qualité à l’intention de leurs équipes chargées de la lutte contre la fraude. Ces algorithmes permettent également d’identifier les domaines à haut risque qui devraient être pris en compte dans une évaluation des risques de fraude.
Accélérer la détection des fraudes : l'analyse des fraudes permet aux assureurs d'identifier beaucoup plus rapidement Sinistres frauduleux Sinistres potentiellement frauduleux. Cela revêt une importance cruciale dans le contexte économique actuel, en particulier dans le domaine de l'indemnisation des accidents du travail (où la fraude est en hausse). Plus la fraude est identifiée rapidement, plus les assureurs peuvent réagir vite et prévenir toute perte.
Identifier les événements à faible incidence : les événements à faible incidence sont ceux qui passent inaperçus et qui, sans doute, coûtent le plus cher aux assureurs. Ils peuvent être difficiles à repérer, car la détection de la fraude repose en grande partie sur des schémas et des tendances comportementales. Grâce aux programmes d’analyse de la fraude, les événements atypiques peuvent être signalés plus facilement et transmis à une équipe spécialisée dans la lutte contre la fraude pour une analyse plus approfondie.
Réduire davantage les pertes liées à la fraude : l'objectif ultime de la détection de la fraude est d'éviter aux assureurs de subir des pertes liées à la fraude. Et lorsque la fraude est détectée avant le traitement du dossier, ou d'une manière qui permet aux assureurs d'agir rapidement, les pertes subies sont moindres.
Identifier les nouvelles tactiques de fraude : Malheureusement, à mesure que la technologie progresse pour lutter contre la fraude, les criminels découvrent de nouvelles tactiques qui peuvent passer inaperçues. Certaines stratagèmes courants — comme la recherche Sinistres petits Sinistres qui échappent à la vigilance — ne seront pas détectés par les programmes d’analyse de la fraude à l’assurance disponibles dans le commerce. Cependant, des analyses avancées basées sur l’IA peuvent être configurées pour identifier Sinistres anormaux nouveaux et émergents Sinistres techniques d’apprentissage automatique telles que l’analyse par grappes.
Tirer parti des réseaux sociaux : les réseaux sociaux offrent un aperçu gratuit du comportement des clients, et l’analyse de la fraude à l’assurance aide les assureurs à exploiter cette précieuse ressource. Les programmes d’analyse peuvent traiter les données issues des réseaux sociaux à une échelle et à une vitesse bien supérieures à ce dont un être humain serait capable. Ces données constituent une ressource supplémentaire pour les équipes d’analyse chargées de constituer des dossiers et de signaler les cas de fraude dans le cadre de la lutte contre la fraude.
Améliore l'enrichissement des données : l'enrichissement des données – qui consiste à intégrer des sources de données supplémentaires pour alimenter les analyses – change la donne en matière de détection de la fraude. Auparavant, les programmes d'analyse s'appuyaient généralement sur une seule source de données, ce qui limitait leur précision. Mais grâce aux programmes d'analyse de données qui exploitent des sources variées, les assureurs peuvent élargir leur champ d'action et ont ainsi davantage de chances d'influencer les résultats grâce à des signalements de meilleure qualité.

Il n’existe pas deux assureurs identiques, et cela vaut également pour leurs services de lutte contre la fraude. La taille des services, les budgets et d’autres facteurs varient d’une organisation à l’autre, ce qui a une incidence sur leur capacité à mener à bien leurs missions. C’est pourquoi il est d’autant plus important de disposer d’une plateforme numérique robuste dédiée à l’assurance et à l’analyse des données. Ces solutions offrent aux assureurs des conditions plus équitables en matière de détection de la fraude, car elles permettent une analyse « prête à l’emploi » qui leur donne les moyens de se protéger rapidement et efficacement.