• Guillaume Chaieb

Le Machine Learning contre les fraudes à l’assurance 👮🏻‍♂️.

Dernière mise à jour : 8 juin

Les compagnies d'assurance peuvent améliorer considérablement leur productivité en tirant parti de l'apprentissage automatique dans la détection des fraudes.


L'apprentissage automatique a le potentiel d'économiser des coûts importants liés à l'embauche ainsi qu'à la formation du personnel dans les enquêtes sur les réclamations d'assurance.


La fraude à l'assurance a toujours été un problème majeur pour les compagnies d'assurance. La détection des fraudes à l'assurance peut être un processus complexe dans lequel de nombreuses réclamations frauduleuses passent inaperçues, affectant gravement l'industrie.


Aux États-Unis seulement, les compagnies d'assurance perdent plus de 40 milliards de dollars chaque année à cause de la fraude à l'assurance. L'identification des fraudes à l'assurance peut être assez difficile car chaque réclamation doit faire l'objet d'une enquête approfondie.


L’utilisation du machine learning contre les fraudes à l’assurance
Le Machine Learning, une aide à la détection des fraudes à l’assurance

Comme l'IA peut aider à détecter les fraudes dans la comptabilité des entreprises, les compagnies d'assurance peuvent utiliser cette technologie pour traiter les réclamations d'assurance frauduleuses.


En tirant parti de l'apprentissage automatique dans la détection des fraudes, les compagnies d'assurance peuvent analyser rapidement et avec précision des milliers de réclamations, réduisant ainsi les erreurs causées par les examens manuels.

Limites de l'analyse traditionnelle des réclamations d'assurance


Les agents d'assurance doivent enquêter minutieusement sur chaque réclamation pour déterminer si elles sont authentiques. Ce processus est incroyablement compliqué et prend du temps.


Parallèlement à cela, les entreprises doivent embaucher et former une équipe d'agents capables d'examiner avec précision des milliers de réclamations. Pour faciliter la tâche, de nombreuses organisations sont passées à des systèmes informatisés. Cependant, ces systèmes ne peuvent effectuer qu'une analyse de base et offrent une faible précision.


Même après avoir identifié une réclamation potentiellement frauduleuse, un agent d'assurance devra enquêter plus avant sur le problème. Par conséquent, l'approche traditionnelle consistant à détecter manuellement et à enquêter sur les réclamations d'assurance frauduleuses prend du temps et coûte cher.

La mise en œuvre de l'apprentissage automatique dans la détection de fraude

Les systèmes alimentés par l'IA utilisent des modèles d'apprentissage automatique qui peuvent identifier avec précision les réclamations d'assurance frauduleuses.


De grands ensembles de données étiquetées peuvent être utilisés pour développer des systèmes basés sur l'IA, qui apprendront et s'amélioreront avec le temps. De tels systèmes peuvent mettre en œuvre une détection approfondie des anomalies pour analyser les réclamations authentiques et former un modèle de ce à quoi une réclamation générique peut ressembler.


Cela sera appliqué à de grands ensembles de données pour identifier les réclamations d'assurance frauduleuses. Les systèmes basés sur l'IA peuvent également utiliser des analyses prédictives qui non seulement rechercheront des réclamations authentiques ou frauduleuses, mais enquêteront également plus avant pour détecter un comportement frauduleux.


Les chefs d'entreprise du secteur de l'assurance ont déjà mis en place une détection des fraudes basée sur l'IA. L'une des plus grandes compagnies d'assurance turques, Anadolu Sigorta, utilise le logiciel d'analyse prédictive de Friss.

Avec ce logiciel, l'organisation pourrait détecter dynamiquement les réclamations frauduleuses. Il a également enregistré un retour sur investissement de 210 % en seulement un an d'utilisation du logiciel.

Avant d'acheter le logiciel, l’assureur Turc Anadolu Sigorta employait une équipe de 50 personnes pour examiner manuellement toutes les réclamations et l'ensemble du processus nécessitait près de deux semaines pour vérifier chaque réclamation.


Avec plus de 25 000 réclamations à traiter chaque mois, l'entreprise s'est rendu compte que les examens manuels prenaient trop de temps et a décidé de passer à un logiciel alimenté par l'IA. En conséquence, Anadolu Sigorta a réussi à économiser 5,7 millions de dollars en coûts de détection et de prévention des fraudes.


Les assureurs peuvent désormais déployer l'apprentissage automatique dans la détection des fraudes pour analyser avec précision des milliers de sinistres en peu de temps. Cette approche s'avère également rentable par rapport à l'examen manuel des réclamations d'assurance. Après avoir examiné ces avantages, les compagnies d'assurance doivent envisager d'investir dans l'IA pour automatiser le processus d'examen des réclamations.


Conclusion.

Un système alimenté par l'IA réalise un minimum d'erreurs, ce qui rend l'ensemble du process de révision efficace, et au final permettra à l’ensemble des assurés, les entreprises comme les particuliers, de payer moins cher leurs primes d’assurances.