Comment Data Intelligence lutte contre la fraude à l’assurance
La fraude à l’assurance est aussi vieille que l’assurance elle-même. Au fil du temps, la fraude à l’assurance s’est imposée dans l’imaginaire populaire, avec divers romans et films qui l’utilisent pour expliquer les crimes des personnages dans des intrigues de mystère et de thriller.
Cependant, lorsque la fraude à l’assurance est devenue un sujet de fiction, elle n’a pas diminué dans les faits. Les assureurs restent toujours vigilants face à la fraude à l’assurance. Aujourd’hui, ils peuvent compter sur un certain nombre d’outils numériques pour les aider à repérer et à traiter les réclamations d’assurance frauduleuses et d’autres formes de fraude à l’assurance.
La fraude à l’assurance à l’ère numérique
Les représentations fictives de la fraude à l’assurance montrent souvent une personne mal intentionnée mettant en scène un sinistre afin d’obtenir un paiement d’assurance. Bien que ces cas de fraude se produisent toujours, des stratagèmes de fraude numérique plus sophistiqués ont rejoint leurs rangs. À l’ère numérique, la fraude est également devenue numérique.
« Nous savons que les criminels utilisent des technologies de pointe à grande échelle pour voler des informations personnelles et piller des milliards de dollars auprès des compagnies d’assurance chaque année », déclare Kim Kuster, consultante commerciale principale chez le fournisseur de logiciels et de services d’analyse SAS.
Pour lutter contre cette fraude, les assureurs adoptent également des outils technologiques. Des outils automatisés qui détectent les réclamations suspectes, créent des modèles prédictifs basés sur des données passées et signalent les exceptions aident les assureurs à résoudre les problèmes potentiels. Les assureurs investissent également dans l’accès à des sources de données plus approfondies et à la technologie d’analyse de photos pour les aider à repérer et à combattre la fraude.
Comment l’intelligence des données stoppe la fraude et permet d’économiser de l’argent
L’intelligence des données alimentée par l’IA permet de lutter contre la fraude en analysant les réclamations de faible valeur et de grand volume. Ces réclamations prennent à la fois du temps et nécessitent beaucoup de ressources pour les experts en sinistres. Par conséquent, ils font souvent l’objet d’un examen moins minutieux que les réclamations de plus grande valeur, ce qui en fait des cibles populaires pour les fraudeurs.
L’IA n’a pas besoin du même temps et des mêmes ressources pour l’analyse des réclamations, écrit Gary Saarenvirta, fondateur de Daisy Intelligence. Au contraire, les outils d’intelligence des données basés sur l’IA adoptent une approche mathématique, attribuant des probabilités aux affirmations et signalant celles qui s’écartent trop des normes statistiques attendues. Étant donné que ces réclamations inhabituelles sont plus susceptibles d’être frauduleuses, les outils d’IA aident les experts en sinistres à se concentrer sur les anomalies, plutôt que de consacrer autant de temps et d’attention à toutes les réclamations dans l’espoir d’en trouver une.
« Lorsqu’il s’agit d’énormes quantités de données, la technologie peut aider à détecter des modèles et à signaler des choses qui peuvent sortir de l’ordinaire ou être suspectes, afin qu’un être humain puisse les regarder », explique Jodi G. Daniel, associée du cabinet d’avocats Crowell and Moring. Les experts en sinistres humains et l’IA travaillent ensemble pour identifier les sites potentiels de fraude et résoudre ceux qui causent vraiment des problèmes.
Pourtant, l’utilisation de l’intelligence des données pour lutter contre la fraude n’est pas parfaite. Une enquête menée en 2021 par la Coalition contre la fraude à l’assurance a révélé que parmi les grands assureurs, 68 % déclarent que des ressources informatiques limitées entravent leur capacité à utiliser l’intelligence des données pour lutter contre la fraude. La mauvaise qualité des données était également un problème pour 64 % des répondants.
La fraude à l’assurance demeure une préoccupation majeure pour les assureurs. Grâce à la bonne intelligence des données, les assureurs peuvent plus facilement repérer les modèles suspects et arrêter la fraude avant qu’elle ne cause des dommages.
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