La lutte contre la fraude à l'assurance
OPPSCIENCE a développé Neuradata, une solution d’Intelligence Analysis Management (IAM) dédiée à la lutte contre la fraude à l’assurance. Ses fonctionnalités permettent de statuer plus sûrement et plus rapidement sur les réclamations suspectes, de comprendre les schémas frauduleux et d’anticiper les risques futurs.
Diminution du temps de traitement, réduction des coûts, l’analyse sémantique et son enrichissement via IA sont devenus nécessaires pour répondre efficacement aux enjeux clefs de la lutte contre la fraude à l’assurance.
La lutte contre la fraude à l'assurance aujourd'hui
La fraude à l’assurance affecte non seulement les compagnies d’assurance, mais également le gouvernement et les consommateurs. Les chiffres sont saisissants : en France, la fraude à l’assurance IARD a été évaluée à près de 360 millions d’euros en 2020, selon l’Association pour la Lutte contre la Fraude à l’Assurance (ALFA). L’Assurance Maladie est déterminée à mettre fin à l’hémorragie de 500 millions d’euros due aux « fraudes, activités fautives et pratiques abusives » d’ici 2024 (source Unavidis, 14 mars 2023).
Pour lutter efficacement contre cette menace financière, les acteurs de cette industrie ont besoin d’outils performants. La plateforme Neuradata développée par OPPSCIENCE apporte des solutions rapides, ciblées et efficaces aux différentes formes de fraudes (non-divulgations d’informations, simulations d’accidents ou de sinistres, falsifications de documents, fausses déclarations).
Pourquoi Neuradata ?
Cette solution intègre des technologies de pointe en matière de traitement, d’analyse et de gestion des informations. Elle convertit des données provenant de sources et de formats différents en une connaissance unifiée, accessible via un point d’entrée unique. Elle permet de :
Elle permet de traiter et d’enrichir l’ensemble des données : structurées & non structurées (textes, images, vidéos).
Elle restitue ces données de façon synthétique et adaptée aux différents besoins métiers, créant ainsi un flux de travail sécurisé et performant.
Neuradata automatise de nombreuses tâches fastidieuses, ce qui permet aux enquêteurs de gagner du temps et de se concentrer sur des cas plus complexes.
L’ensemble de technologies IAM (Intelligence Analysis Management) permet à Neuradata d’absorber et de traiter de grandes quantités de données pour repérer des modèles anormaux ou des comportements suspects. Par exemple, elle peut détecter des schémas de réclamations récurrents, des adresses IP suspectes, ou des mots-clés associés à la fraude.
Si un assuré soumet une réclamation suspecte, cela déclenche une alerte.
L’analyse sémantique et le traitement automatique du langage (TAL) permettent d’extraire des informations pertinentes à partir de textes, de conversations, de documents.
Neuradata analyse les descriptions des réclamations, les rapports de sinistres et la correspondance entre l’assureur et les assurés. Elle permet d’identifier rapidement des signaux d’alerte ou des indicateurs de fraudes potentielles (des incohérences dans les déclarations ou l’utilisation de termes inhabituels).
Les outils OSINT peuvent être utilisés pour vérifier les antécédents des demandeurs d’indemnisation, y compris leur historique de réclamations passées, les activités en ligne, les antécédents criminels, etc. Cela aide à identifier les fraudeurs récidivistes.
Notre solution analyse les données disponibles publiquement pour chercher des liens entre les demandeurs d’indemnisation, les prestataires de services médicaux, les témoins, etc. Elle révèle des schémas de fraudes complexes, impliquant plusieurs parties.
Les données géospatiales sont utilisées pour analyser la localisation des réclamations et des événements qu’elles évoquent. Une synthèse des schémas de fraudes est ensuite générée et communiquée à l’utilisateur. Exemple de données géospatiales : fréquence des réclamations effectuées au sein d’une même zone géographique ou des réclamations liées à des événements fictifs.
En identifiant plus efficacement les cas de fraude, les compagnies d’assurance peuvent réduire leurs pertes financières et, par conséquent, offrir des primes plus compétitives à leurs clients.
Les données recueillies grâce à Neuradata leur apportent des preuves et informations contextuelles solides pour appuyer leurs décisions en matière d’indemnisation.
Les modèles d’apprentissages automatiques de Neuradata sont formés pour prédire la probabilité de fraude pour chaque réclamation. Cela permet aux assureurs de concentrer leurs ressources sur les cas les plus susceptibles d’être frauduleux.
L’efficacité de cette solution dépend de la qualité des données disponibles, de l’exactitude des algorithmes et de la capacité des équipes d’enquête à interpréter les résultats. Le respect des règles éthiques lors de la collecte et de l’utilisation des données OSINT, ainsi que des lois sur leur confidentialité est une des priorités d’OPPSCIENCE.
