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23/08/2012

Le Data mining pour lutter contre la fraude à l'assurance

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J'ai déjà consacré plusieurs billets sur ce blog à la question des fraudes à l'assurance. Il s'agit d'un sujet extrêmement récurrent dès lors qu'on fait du content curating sur l'actualité de l'assurance dans les trois grands pays anglo-saxons : le Royaume-Uni, les États-Unis, et le Canada. Pour nos voisins anglais, chez qui les coûts liés à la fraude sont estimés à rien moins que 3 milliards de livres chaque année (d'après les estimations, la fraude génère un surcout de 50 livres par contrat en moyenne toujours par an), les assureurs ont commencé à s'organiser avec la création en janvier de cette année du UK’s Insurance Fraud Enforcement Department (IFED) une unité opérationnelle indépendante mise en place par la Police londonienne avec l'appui de l'Association of British Insurers (ABI).

 

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Un sujet récurrent dans le monde anglo-saxon

Ce n'est bien sûr pas un hasard si ce sujet revient souvent sur la sellette : Les assureurs de ces trois États sont en effet confrontés à des fraudes qu'on peut qualifier d'endémiques en matière d'assurance automobile. Sachant qu'on distinguera deux grands types de fraudes qui n'ont pas du tout les mêmes implications :

 

La fraude individuelle

Elle a pour visée la baisse du coût de l'assurance : (non déclaration d'un deuxième conducteur, le conducteur déclaré n'est pas le bon, toutes les informations concernant l'assuré ne sont pas fournies à l'assureur, etc). Ces fraudes s'expliquent majoritairement par le fait que les contrats d'assurance auto sont extrêmement coûteux dans les trois pays mentionnés. En particulier pour les jeunes conducteurs, à tel point que les assureurs, en synergie avec les pouvoirs publics cherchent (et parfois mettent en œuvre comme au Québec) des solutions favorisant des pré-apprentissages (l'équivalent de notre conduite accompagnée) permettant de garantir des primes moins coûteuses pour les jeunes primo-conducteurs ; tout en réduisant bien sûr le nombre d'accidents, toujours traditionnellement plus élevé chez les jeunes et qui pèse aussi de tout son poids dès lors qu'il s'agit de déterminer les montants des primes.

 

La fraude organisée de type mafieux

Dans ce cas là, il s'agit généralement de bandes pouvant être très organisées et qui simulent de faux accidents pour ensuite récupérer les différentes indemnités en provenance des assureurs, ces indemnités peuvent porter sur les montants de remplacement des véhicules accidentés, voire même dans certains cas sur les indemnisations au titre du préjudice corporel ou les soins de santé, il y a ainsi eu une affaire assez récente aux États-Unis dans laquelle deux cliniques étaient impliquées dans des soins imaginaires, prodigués à des pseudo victimes d'accidents organisés. Ce type de fraudes peut être aussi pratiqué, bien que plus rarement à un niveau individuel, par des assurés se retrouvant dans des situations de précarité financière.

Un rapport d'un fournisseur de solutions

De la même manière que la fraude est un problème endémique, on peut être assuré que se trouveront des prestataires ou des sociétés de conseil et de services qui se chargeront de conseiller les assureurs pour limiter un tant soi peu l'hémorragie. Cette fois-ci c'est la société IBM qui s'est fendue voici une semaine d'un rapport sur la question, co-écrit par deux spécialistes : Adam Bellchambers (Business Development Executive, de la division assurance du groupe) et Rick Hoehne (Global Insurance Industry leader for Business Analytics and Optimisation).

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D'après les discussions entre les analystes d'IBM et les assureurs interrogés, la majeure partie des compagnies opérant dans la non-vie - en particulier l'assurance automobile - déclare la détection de la fraude comme une de leurs priorités d'investissement pour 2012. La déclaration est-elle incantatoire (dixit donc ne l'oublions pas, un fournisseur de solutions...), ou correspond-elle à une réalité chez les assureurs je vous laisse en juger.

Big data

Qu'un prestataire du big data se positionne sur ce genre de créneau n'a rien d'étonnant, puisque c'est précisément l'utilisation massives des données qui va servir pour lutter de front contre les fraudeurs : les solutions préconisées par les ingénieurs IBM sollicitent d'une part le développement informatique, et d'autre part un recours massif à des modèles basés sur le data mining.

Repérer, mais aussi prévenir

La phase de détection - post fraude donc - est certes un élément indispensable du mix de la lutte anti-fraude. Mais, pour être efficace, les assureurs ont besoin d'opérer aussi en amont, ce qui correspond tout simplement à une phase de prévention.

 

Agir tout au long du cycle de vie du contrat d'assurance

La prévention s'avère particulièrement effective à deux moments clés du contrat :

  • La souscription du contrat
  • La déclaration du sinistre

La fraude peut être prévenue si les identités, et les comportements des souscripteurs de polices peuvent être identifiés correctement : C'est précisément ce que vont permettre les analyses prédictives basées sur le data mining. IBM propose aux assureurs, d'adapter en temps réel les contenus des contrats dans le cas où un risque de fraude est établi grâce à leurs outils d'analyse ; de manière à sensibiliser les fraudeurs potentiels au risque d'être identifiés. Bien sûr, comme le note un peu cyniquement le rapport, l'opération peut au bout du compte ne faire que déplacer le problème, vers un autre assureur ne disposant pas des mêmes outils d'analyse. Les ingénieurs d'IBM préconisent donc d'interfacer directement ces outils au niveau des comparateurs d'assurance, de manière à pouvoir identifier encore en amont le risque.  La même opération peut être répétée au moment de la déclaration du sinistre : Pour résumer, la puissance du data mining, qui permet de corréler des millions d'informations quasiment en temps réel, autorise des recoupements qui pourraient singulièrement compliquer la tâche des fraudeurs...

Source : Lire le dossier 

Cet article a été rédigé en partenariat avec le comparateur d'assurance http://www.lesfurets.com/

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