Algorithmes de détection de fraude dans l’assurance
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6 août 5 min

Algorithmes de détection de fraude dans l’assurance

Tant qu’il y a eu de l’assurance, il y a eu des fraudeurs à l’assurance qui ont essayé d’exploiter l’industrie en faisant des demandes fausses ou exagérées et en tirant profit des paiements. Et apparemment le problème s’aggrave, ce qui signifie qu’il y a un effet négatif croissant sur les profits des assureurs – ainsi que sur les primes des clients, qui doivent inévitablement partager certaines des retombées financières. Mais les entreprises se battent maintenant en utilisant une nouvelle technologie : les algorithmes de détection de fraude.

Le détective numérique

La détection des fraudes est comme tout autre type de travail de détective. Grâce à votre connaissance de ce à quoi ressemblent les demandes légitimes par opposition aux demandes frauduleuses, vous êtes en mesure de discerner une demande suspecte. Vous pourrez ensuite recueillir d’autres informations, les analyser et prendre votre décision.

Dans le monde de la technologie et des mathématiques, ce type de travail est appelé l’analyse de données. Et comme l’intelligence artificielle (IA) peut traiter de grandes quantités de données rapidement, avec un grand degré de sophistication, c’est une assistante parfaite pour le travail. Elle est capable d’analyser et de comparer rapidement et précisément de vastes ensembles de données, de déceler les tendances dans les réclamations frauduleuses et de repérer les signaux d’alarme, en les signalant aux enquêteurs humains. L’IA peut faire tout cela en utilisant ses algorithmes de détection de fraude.

Détection des drapeaux rouges au moyen d’un algorithme de détection de fraude

Un algorithme de détection de la fraude utilise plusieurs des mêmes signes avant-coureurs pour repérer une demande suspecte comme le fait un travailleur humain, mais il est capable d’obtenir beaucoup plus d’information à un rythme plus rapide en se basant sur des ensembles de données qui sont simplement trop gros pour que les humains puissent travailler avec.

Voici quelques-uns des éléments clés pour trouver des signaux d’alarme dans une demande d’indemnisation :

  • Renvoi à l’Unité des enquêtes spéciales (UES). Si les demandes antérieures d’un client ont été transmises à l’UES, qui est le service d’enquête sur les fraudes de l’assureur, l’IA repérera les tendances dans les circonstances de ces renvois – par exemple, les coïncidences suspectes dans les détails des demandes. Les cas multiples de renvois, ainsi que toute caractéristique récurrente, seront signalés aux enquêteurs.
  • Demandes de réclamations refusées précédemment. Une fois de plus, la reconnaissance avancée des formes est utilisée pour analyser toute réclamation antérieure d’un client qui a été refusée, pour trouver les similitudes et pour signaler une forme possible d’activité frauduleuse. Une technique d’exploration de données appelée analyse de groupement permet de discerner des groupements à haute fréquence de réclamations refusées autour de titulaires de comptes, d’adresses, de numéros de téléphone, d’adresses courriel et autres.
  • Réseau d’associations de demandeurs. Comme dans de nombreuses entreprises criminelles, les fraudeurs opèrent souvent en groupes. Si une personne ou un groupe, précédemment soupçonné d’activité suspecte, apparaît dans le cadre d’une nouvelle demande à quelque titre que ce soit, l’IA les reconnaîtra automatiquement et déclenchera un drapeau rouge.
  • Exploration de texte. Dans les exemples ci-dessus, l’algorithme fonctionne avec des données « structurées », soit des données qui ont été précatégorisées, de sorte que l’IA sait immédiatement de quoi il s’agit et comment y faire face. Cependant, l’exploration de texte traite des données textuelles brutes et non structurées, appliquant des techniques telles que le traitement automatique des langues et la logique de décision pour rechercher des faits et des relations. Les sources de renseignements pour l’analyse peuvent aller des rapports de sinistres et de la correspondance numérique aux documents manuscrits et même à la transcription audio des appels téléphoniques par reconnaissance vocale.

Un domaine en pleine expansion

Selon une étude réalisée en 2019, le marché de la détection de la fraude d’assurance vaudra jusqu’à 7,9 milliards de dollars américains d’ici 2024. Cela résulte directement de l’adoption croissante des services infonuagiques par les assureurs et de l’augmentation de la quantité, de la disponibilité et de l’utilité des données infonuagiques pour leurs enquêtes sur les fraudes.

À mesure que les IA de l’industrie de l’assurance et leurs algorithmes de détection de la fraude deviennent de plus en plus sophistiqués et capables d’accéder à de plus en plus de sources de données fédérées et régies, ils peuvent atteindre un degré d’exactitude.

Le rythme des progrès est déterminé par une industrie désireuse de réduire la fraude et son incidence sur les profits et les primes, ce qui est évident dans le rapport Connected Claims de son sommet de 2019. 71 % des personnes interrogées ont déclaré que l’IA et l’apprentissage machine étaient l’une des principales technologies qui transformeraient les demandes d’indemnisation au cours des deux à cinq années à venir. De plus, plus de la moitié des répondants ont indiqué qu’ils voulaient accroître leurs investissements technologiques en 2019.

Il est donc impérieux que les assureurs doivent non seulement exploiter aujourd’hui la détection des fraudes à l’aide de la technologie, mais aussi être prêts à suivre le reste du peloton lorsque des avantages encore plus importants seront disponibles dans un avenir pas si lointain.