Cinq façons dont la technologie peut améliorer la prévention de la fraude

La fraude a toujours été le risque supplémentaire que les assureurs supportent lors du traitement des demandes et de l'évaluation des sinistres. Et ce risque augmente car la transformation numérique a permis aux fraudeurs d'exploiter les vulnérabilités et de trouver de nouvelles lignes d'attaque. Mais la technologie peut aussi aider les assureurs à démasquer les activités criminelles et à prévenir les pertes évitables.

#1 Blockchain

La blockchain est une technologie émergente dont le potentiel n'a pas encore été pleinement exploité. Mais il existe de nombreux cas d'utilisation passionnants dans toutes les industries et tous les secteurs, et l'assurance ne fait pas exception.

La valeur de la blockchain réside dans sa capacité à produire des enregistrements immuables et fiables. En effet, la technologie utilise des registres distribués, ce qui signifie qu'il s'agit d'une solution décentralisée. En d'autres termes, vous disposez d'une version unique de la vérité, car personne ne peut manipuler les informations à son avantage.

Chaque transaction clé et chaque enregistrement dans un réseau seront inviolables et vérifiables, de sorte que les assureurs peuvent travailler avec des données cohérentes et fiables. La blockchain peut renforcer la confiance et la précision tout au long du cycle de vie de l'assurance, depuis les devis jusqu'aux demandes d'indemnisation, et éliminer de nombreuses vulnérabilités exploitées par les fraudeurs lors de la création des polices et de la soumission des demandes d'indemnisation.

Par exemple, les enregistrements basés sur la blockchain peuvent empêcher les fraudes de type "double-dipping". C'est le cas lorsqu'une personne dépose une demande d'indemnisation auprès de plus d'une compagnie d'assurance. Comme la blockchain fournit une piste d'audit claire, elle empêcherait les demandes non valides pour le même sinistre. D'autres cas d'utilisation incluent les contrôles d'identité et la vérification de la provenance des biens assurés.

#2 Enrichissement des données

L'assurance dépend de données fiables, opportunes et précises. Plus les assureurs peuvent s'appuyer sur un grand nombre de données, plus il est facile d'évaluer les risques. C'est là que l'enrichissement des données peut faire une grande différence dans la prévention de la fraude. Grâce à la numérisation, les assureurs peuvent recueillir et filtrer des données provenant d'un large éventail de sources auxquelles il serait difficile d'accéder en temps réel sans connectivité en ligne.

Les dossiers publics et les données provenant d'entreprises privées permettent de dresser un tableau plus précis et plus complet du risque d'assurance et de la probabilité d'activités frauduleuses. L'automatisation et l'intégration permettent aux assureurs de valider les détails d'un demandeur au stade du devis, en recoupant plusieurs ensembles de données tels que l'historique des sinistres, les noms et adresses, les informations de crédit, les données des médias sociaux, les données de la liste de surveillance et les bases de données publiques. De même, les assureurs peuvent s'appuyer sur beaucoup plus de sources pour vérifier les demandes d'indemnisation.

Lorsque les assureurs numérisés créent des centres de données qui s'intègrent à des fournisseurs de données tiers, ils maximisent les avantages des données structurées et non structurées. L'enrichissement des données permet non seulement d'identifier les fraudes et de mettre en évidence les anomalies, mais aussi d'accélérer le traitement des demandes et des sinistres, et donc d'améliorer l'expérience client.

#3 L'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA). Pour détecter les fraudes, l'apprentissage automatique utilise l'IA pour acquérir l'expérience et les connaissances nécessaires à la reconnaissance de nouveaux modèles de fraude. Il s'agit d'une technologie d'auto-apprentissage qui ne nécessite pas de programmation supplémentaire pour relever de nouveaux défis. Les systèmes traditionnels de détection des fraudes s'appuient sur des signaux d'alerte, ou indicateurs de fraude, pour repérer les informations suspectes dans un cadre défini, alors que l'apprentissage automatique est adaptable et dynamique.

L'apprentissage automatique peut mettre en évidence des connexions invisibles à l'œil nu, analyser de grandes quantités de données structurées et non structurées à la recherche de schémas suspects et identifier des tendances. La détection d'anomalies profondes (DAD) est un exemple de technique d'apprentissage automatique et est particulièrement utile pour prévenir la fraude aux sinistres. La DAD analyse les demandes d'indemnisation authentiques et crée un modèle qui peut être comparé à des ensembles de données plus importants afin d'identifier les anomalies.

#4 Vision par ordinateur

La vision par ordinateur joue un rôle croissant dans l'évaluation des risques et la prévention de la fraude, en particulier lorsqu'elle est combinée à l'intelligence artificielle. Par exemple, la vision par ordinateur fournit des preuves claires et objectives des dommages subis par les voitures, les bâtiments et d'autres éléments couverts par l'assurance dommages, ce qui permet d'éviter les demandes d'indemnisation exagérées et de minimiser les possibilités de manipulation des données par les fraudeurs. De même, elle peut aider les assureurs à évaluer les risques et à garantir l'exactitude des polices d'assurance.

Au fur et à mesure que la technologie s'affine, renforcée par les progrès de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, elle trouve de nombreuses applications dans les domaines de l' assurance dommages et de l'assurance vie et santé. La vision par ordinateur permet d'établir l'authenticité des documents et des identités, ainsi que de vérifier les dommages matériels et les conditions médicales. Elle sera de plus en plus utilisée pour améliorer la précision des informations échangées entre les assureurs et leurs clients.

#5 L'analyse prédictive

L'analyse prédictive est un type d'analyse de données qui analyse et interprète de vastes ensembles de données afin de formuler des hypothèses (ou prédictions) sur les risques et la probabilité que quelque chose se produise. Par exemple, l'analyse des données peut générer des signaux cybernétiques qui identifient l'exposition au risque et prédisent un cyber-événement. Les données comportementales sont souvent utilisées pour révéler des habitudes suspectes chez les clients, indiquant une fraude possible ou la probabilité qu'une fraude soit commise. Il peut s'agir d'analyser les médias sociaux et d'autres plateformes sur lesquelles un client est actif.

Tout comme la détection des anomalies, l'analyse prédictive exploite l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour repérer des schémas et mettre en évidence des risques et des incohérences qui seraient autrement passés inaperçus. Elle permet aux assureurs d'identifier de manière proactive les risques de fraude élevés, d'éviter de souscrire des clients indignes de confiance et de déterminer la véracité d'une demande d'indemnisation.