Pour lutter contre cette fraude, les assureurs adoptent \u00e9galement des outils technologiques. Des outils automatis\u00e9s qui d\u00e9tectent les r\u00e9clamations suspectes, cr\u00e9ent des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs bas\u00e9s sur des donn\u00e9es pass\u00e9es et signalent les exceptions aident les assureurs \u00e0 r\u00e9soudre les probl\u00e8mes potentiels. Les assureurs investissent \u00e9galement dans l\u2019acc\u00e8s \u00e0 des sources de donn\u00e9es plus approfondies et \u00e0 la technologie d\u2019analyse de photos pour les aider \u00e0 rep\u00e9rer et \u00e0 combattre la fraude.<\/p>\n\n L\u2019intelligence des donn\u00e9es aliment\u00e9e par l\u2019IA permet de lutter contre la fraude en analysant les r\u00e9clamations de faible valeur et de grand volume. Ces r\u00e9clamations prennent \u00e0 la fois du temps et n\u00e9cessitent beaucoup de ressources pour les experts en sinistres. Par cons\u00e9quent, ils font souvent l\u2019objet d\u2019un examen moins minutieux que les r\u00e9clamations de plus grande valeur, ce qui en fait des cibles populaires pour les fraudeurs.<\/p>\n\n L\u2019IA n\u2019a pas besoin du m\u00eame temps et des m\u00eames ressources pour l\u2019analyse des r\u00e9clamations, \u00e9crit Gary Saarenvirta<\/a>, fondateur de Daisy Intelligence. Au contraire, les outils d\u2019intelligence des donn\u00e9es bas\u00e9s sur l\u2019IA adoptent une approche math\u00e9matique, attribuant des probabilit\u00e9s aux affirmations et signalant celles qui s\u2019\u00e9cartent trop des normes statistiques attendues. \u00c9tant donn\u00e9 que ces r\u00e9clamations inhabituelles sont plus susceptibles d\u2019\u00eatre frauduleuses, les outils d\u2019IA aident les experts en sinistres \u00e0 se concentrer sur les anomalies, plut\u00f4t que de consacrer autant de temps et d\u2019attention \u00e0 toutes les r\u00e9clamations dans l\u2019espoir d\u2019en trouver une.<\/p>\n\n \u00ab Lorsqu\u2019il s\u2019agit d\u2019\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es, la technologie peut aider \u00e0 d\u00e9tecter des mod\u00e8les et \u00e0 signaler des choses qui peuvent sortir de l\u2019ordinaire ou \u00eatre suspectes, afin qu\u2019un \u00eatre humain puisse les regarder \u00bb, explique Jodi G. Daniel<\/a>, associ\u00e9e du cabinet d\u2019avocats Crowell and Moring. Les experts en sinistres humains et l\u2019IA travaillent ensemble pour identifier les sites potentiels de fraude et r\u00e9soudre ceux qui causent vraiment des probl\u00e8mes.<\/p>\n\n![\"Papier](\"https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/graphs-charts-1024x683.jpg\")
<\/figure>\n\nComment l\u2019intelligence des donn\u00e9es stoppe la fraude et permet d\u2019\u00e9conomiser de l\u2019argent<\/h2>\n\n