La détection de la fraude est une application essentielle de l’intelligence artificielle et plus particulièrement dans le secteur de l’assurance.
Avec les progrès technologiques, les compagnies d’assurance s’appuient de plus en plus sur ces outils pour identifier les signaux faibles qui peuvent indiquer des comportements frauduleux.
Table des matières
- IA et Data : décrypter les signaux faibles de fraude
- Cas pratique : optimiser la détection de fraude dans l’assurance automobile
- La détection de fraude : un défi en perpétuelle évolution
- Bénéfices concrets de la solution : réaliser des économies et promouvoir la collaboration
IA et Data : décrypter les signaux faibles de fraude
Un signal faible en matière de détection de fraude peut être décrit comme un indice qui, bien que ne constituant pas en lui-même une preuve de fraude, peut suggérer une anomalie ou un motif suspect lorsqu’ils sont analysés en conjonction avec d’autres données.
L’IA est particulièrement douée pour découvrir ces signaux faibles grâce à sa capacité à analyser de grands volumes de données et à reconnaître des modèles complexes ou subtils qui pourraient échapper à une analyse humaine.
Pour détecter ces signaux, les entreprises peuvent implémenter des systèmes qui combinent règles métier et modélisation prédictive.
Les règles métier (Business Rules, BR) sont des directives prédéfinies basées sur la connaissance du domaine, qui aident à filtrer les activités qui sortent de la norme habituelle.
Par exemple, un sinistre déclaré à répétition pour le même type de dommage pourrait activer une règle métier.
Cas pratique : optimiser la détection de fraude dans l’assurance automobile
Un grand groupe d’assurance a dû faire face à un volume conséquent de sinistres automobiles et à la tâche ardue de détecter les fraudes parmi ces sinistres.
L’absence d’éléments pour prioriser les dossiers obligeait les correspondants fraude à consacrer du temps sur des sinistres de faible valeur, réduisant ainsi l’efficacité de leur travail.
Nous avons alors désigné un outil pour générer des alertes sur les dossiers suspects grâce à quatre actions principales :
- Mise en place de Business Rules (BR) en recueillant la connaissance des experts.
- Utilisation de modèles de machine learning (ML) à l’aide de l’historique des fraudes.
- Design d’un outil pour retrouver et traiter les alertes quotidiennes.
- Évaluation régulière de la performance de la solution pour ajuster les BR.
La mise en place des Business Rules nécessite une implication des correspondants fraudes et une mise en commun des différentes méthodes.
L’objectif d’un tel outil est de profiter de leurs connaissances afin de pouvoir les aider à consacrer leurs temps sur des dossiers à fortes valeurs.
Après quatre mois, nous avons réussi à créer une cellule fraude mêlant Expert métier et IA permettant une augmentation de l’efficacité opérationnelle.
Les interactions étroites avec les correspondants fraude ont permis d’aligner les règles métier avec les pratiques quotidiennes et de déployer un modèle de machine learning pour évaluer chaque sinistre.
Un tableau de bord a été mis en place pour le suivi continu des performances, et des ateliers mensuels ont été organisés pour des ajustements rapides.
La détection de fraude : un défi en perpétuelle évolution
Les réunions mensuelles sont essentielles pour surveiller et évaluer la performance des Business Rules (BR) dans le contexte de la lutte contre la fraude, un domaine où les stratégies et les tactiques évoluent constamment.
Ces réunions permettent non seulement de mesurer l’efficacité des BR actuelles, mais aussi d’identifier les besoins de modifications en fonction des nouvelles tendances et des menaces émergentes.
Elles offrent l’opportunité d’examiner les résultats et les impacts des BR, et de prendre des décisions éclairées sur la nécessité de supprimer celles qui sont obsolètes ou peu performantes, ou d’en introduire de nouvelles plus adaptées aux défis actuels.
Ce processus d’évaluation et de mise à jour régulière est crucial pour maintenir un système de prévention de la fraude dynamique, réactif et efficace, qui peut s’adapter rapidement aux changements dans les comportements frauduleux.
Bénéfices concrets de la solution : réaliser des économies et promouvoir la collaboration
Les bénéfices pour le groupe d’assurance ont été significatifs, avec notamment :
- Un gain de 500 k€ annuel,
- Une facilitation notable de la gestion quotidienne des dossiers.
- La promotion d’une culture d’échange et d’apprentissage avec l’émulation et le partage des bonnes pratiques de détection de fraude.
- Une collaboration renforcée grâce au partage des scénarios de fraude entre différentes équipes.
Cette approche démontre l’efficacité de combiner l’expertise humaine avec des outils d’IA pour adresser des défis complexes tels que la fraude en assurance.
Elle souligne également l’importance d’une mise en œuvre agile et réactive, capable de s’adapter rapidement aux nouvelles informations et d’ajuster les systèmes en conséquence.
Intégrer l’IA dans votre stratégie antifraude : contactez-nous !
Vous souhaitez avoir plus de détails sur ce sujet et savoir comment l’adapter à votre entreprise ?
N’hésitez pas à nous contacter pour recevoir les informations sur nos formations.