La BI au service de la lutte contre la fraude en assurance

Article paru le 30 juillet 2019 | Partager sur les réseaux sociaux

Classé dans : Assurance

La fraude à l’assurance représenterait un coût réel estimé à 2,5 milliards d’euros, soit près de 5% des primes dommages en France, selon l’agence pour la lutte contre la fraude à l’assurance. Devant le coût annuel généré, les sociétés mettent en place des stratégies de Business Intelligence (BI) afin de réduire leurs pertes financières.

Arnaquer son assureur n’est pas un phénomène naissant. Mais face au développement croissant des fraudes, les sociétés d’assurances cherchent de nouvelles parades grâce à l’intelligence artificielle.

Rappelons que la fraude en assurance peut se découper en deux parties. D’une part, la fraude à l’assurance dite opportuniste. Lors d’une réclamation, les assurés surestiment délibérément la valeur du préjudice subi, qu’il soit matériel ou physique. D’autre part, nous retrouvons la fraude dite préméditée, à laquelle les sociétés d’assurance se doivent d’être particulièrement vigilantes. Celle-ci est en effet très structurée et coûteuse pour l’entreprise. Les fraudeurs sont très créatifs et les litiges sont nombreux : facturation de soins fictifs par des professionnels de santé, simulations d’accidents automobile, accidents intentionnels ou imaginaires, fausses déclarations ou encore l’utilisation fallacieuse de services à titre d’intérêt personnel. Cette organisation méthodique autour de la fraude préméditée inclut des parties prenantes telles que des professionnels de santé, des assurés, des centres d’aide juridique, etc.

Comment la BI peut venir contrer la fraude en assurance ?

La BI permet de comparer les données et les situations de fraudes avérées en mettant en place des règles d’affaires pour structurer le modèle de données. Ces outils de comparaison mettent en évidence les anomalies documentaires. L’analyse prédictive permet de modéliser et prédire la fraude grâce à l’analyse des situations similaires. Elle a pour objectif de diminuer les cas de fraudes le plus en amont possible du processus de remboursement.

La schématisation des liens entre des individus et des praticiens permet de détecter les réseaux de fraude. En effet, ils sont souvent reliés par la localisation, un cercle d’amis sur des réseaux sociaux ou la sur-utilisation de services. La plus-value de la BI est d’apporter des outils afin de développer l’efficacité et l’efficience du contrôle des fraudes documentaires car la principale problématique des assureurs est d’agir et de détecter la fraude avant le paiement des indemnités.

Toutefois, les assurances doivent mettre en place des séries de mesures afin de maximiser leurs chances de détecter les fraudes. Elles le font en collectant des informations de qualité, en développant des contrôles internes accrus, en créant et partageant une base de données pour les fraudes avérées, en sensibilisant les employés et en englobant les professionnels et experts du sujet.

Quelques solutions existantes

Itesoft est une solution intégrant des fonctionnalités de détection de fraude documentaire, notamment grâce à la solution de “Digital Process Automation” qui se focalise sur les secteurs de la banque et de l’assurance. La plus-value est de robotiser l’analyse des flux des documents via des technologies afin de détecter les éventuelles fraudes avant le traitement et de systématiser le contrôle de conformité des documents. Gen Re, société de réassurance a, quant-à elle, édité le logiciel “Risk shield”, qui permet l’analyse automatique de l’ensemble des déclarations de sinistre.

Les obligations et risques des entreprises

La lutte contre la fraude intègre un cadre juridique strict et précis. La CNIL (Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés) définit un périmètre pour le domaine de l’assurance dont l’interdiction de la mise en place de système de décision automatique impactant juridiquement des personnes. Pour toute décision de déconventionnement d’un praticien par exemple, cette décision ne peut être prise par un traitement informatique automatisé et s’accompagne d’une obligation de connaissance des faits reprochés par la personne.

La mise en place du RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) oblige les assureurs à prévenir les personnes des traitements mis en place mais également de recueillir leur l’accord si ce traitement a pour objet de réaliser un profilage. Or selon le RGPD, analyser la fiabilité d’un assureur est associé à du profilage. Il est donc nécessaire de prévenir les praticiens des traitements liés à la détection automatique de fraude documentaire. Solvabilité 2, la réglementation européenne du monde de l’assurance, impose, quant à elle, l’identification, l’évaluation et la gestion des risques opérationnels qui ont un effet potentiel sur l’activité et le capital. Une législation très stricte qui pousse donc le monde de l’assurance à s’entourer d’outils de type BI afin de comparer, réseauter, prédire et agir sur des fraudes toujours plus conséquentes.

Auteur : Maxime Christmann

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