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Fraude à l’assurance Quand le gendarme rattrape le voleur

Lutter contre la fraude a toujours fait partie de l’univers des assurances. Depuis les années 90, cette lutte s’est intensifiée, avec l’aide de nouveaux modèles décisionnels qui facilitent la détection des cas suspects. La chasse aux fraudeurs est désormais industrielle !

L’assureur et le fraudeur : depuis l’invention des systèmes modernes d’assurance, le jeu est aussi classique que le gendarme et le voleur. Ces fraudes peuvent survenir lors de la souscription du contrat (dissimulation de circonstances particulières pour minimiser la prime, par exemple) ou lorsque survient un sinistre. Et les cas sont très divers, du faux vol de voiture à l’incendie volontaire en passant par l’exagération du montant des dommages !

Un enjeu considérable... qui échappe aux statistiques

L’enjeu de la lutte contre la fraude se chiffre en milliards d’euros pour les assureurs. Combien au juste ? Nul ne le sait. « Si peu de domaines échappent aux statistiques, la fraude à l’assurance fait exception, explique Florence Giuliano, directrice de la pratique Risk chez SAS et auteur d’une thèse sur le sujet. L’absence de données chiffrées fiables s’explique par la nature même de la fraude, qui est un acte caché, et par la position des assureurs, qui manquent d’outils pour la mesurer. » En France, l’ALFA (Agence pour la Lutte contre la Fraude à l’Assurance) estime qu’elle représente près de 15 % des sinistres payés. Un chiffre que les experts américains portent à 20% ! Bien entendu, ce montant se retrouve dans les primes payées par les assurés - selon les branches, la fraude représenterait ainsi de 4% à 8% des primes encaissées par les assureurs dommages.

Les difficultés de la lutte anti-fraude

Les compagnies d’assurance ont mis en place depuis longtemps des systèmes de lutte contre la fraude. Dans la plupart des cas, un service spécialisé coordonne l’action des équipes internes (agents généraux, gestionnaires de sinistres...) et des partenaires extérieurs - experts et enquêteurs agréés par l’ALFA. Pourtant, note Florence Giuliano, les assureurs n’ont véritablement « industrialisé » la lutte que depuis le début des années 90. Sans doute le coût de la détection des fraudes (et des enquêtes subséquentes) était-il jugé trop élevé au regard de l’ampleur limitée du phénomène. Mais quand le gendarme s’endort, le voleur se réveille... Et la hausse continue des fraudes rapportée par l’ALFA a sonné le réveil de la « chasse aux fraudeurs ».

Le décisionnel pour détecter les comportements frauduleux

Les systèmes d’information ont joué un rôle important dans ce tournant, notamment grâce à l’apport du décisionnel, avec un enjeu clairement affiché : agir le plus en amont possible pour améliorer le taux de détection des fraudes et accroître au final le « ratio combiné » (sinistres/primes) qui mesure la rentabilité des assureurs. « Aujourd’hui, nous disposons d’une méthodologie affinée et d’une solution complète capable de couvrir tout le process de lutte contre la fraude », explique Florence Giuliano. Cette solution se décline en cinq points. En amont, data-management et data-mining assurent la collecte et l’analyse des données, basée sur une modélisation statistique prédictive des comportements frauduleux. Avec l’application de ce modèle vient alors la phase de détection proprement dite, avec des alertes débouchant sur des investigations. La solution intègre enfin des outils très précis de reporting, qui permettent d’actualiser en permanence le modèle - une étape incontournable, souligne Florence Giuliano, car les fraudeurs s’adaptent en permanence !

Intégrer les solutions aux process de chaque assureur

Ces solutions sont mises en œuvre en lien très étroit avec les assureurs. Cette coopération est essentielle en amont, puisque c’est en observant les cas passés (incluant fraudes avérées et cas « normaux » pour les différents types de sinistres) que les spécialistes de SAS construisent le modèle statistique qui permet de « scorer » chaque ligne de sinistre et de déclencher ou non une alerte. En aval, il s’agit à la fois d’interfacer la solution avec le système d’information de l’entreprise, et de l’intégrer dans le travail quotidien des équipes de lutte anti-fraude. SAS apporte en outre des techniques statistiques innovantes adaptées au secteur des assurances, à l’image des outils de Social Network Analysis pour repérer les cas de collusion entre un assuré et un tiers (un mécanicien agréé falsifiant un sinistre, par exemple).

La prise en compte des gains potentiels

Autre atout de la solution - et non des moindres : la prise en compte des coûts et du gain potentiel lié à chaque investigation. « Certains assureurs ont déjà mis en place des systèmes d’alerte, note Florence Giuliano... Mais s’ils ne sont pas pondérés en fonction de l’enjeu, leur apport décisionnel est faible. » Reste alors à optimiser le coût de l’information, en utilisant à la fois la connaissance issue du SI de la compagnie (le délai entre la souscription du contrat et la survenance d’un sinistre, par exemple) et les mines d’informations qualitatives issues des rapports d’inspection. Ces « clignotants papier » (comme l’attitude de l’assuré dans sa demande de remboursement) ont ainsi une valeur prédictive forte mais sont difficiles à modéliser. Les techniques de text mining pourraient bien prochainement changer cette donne... et redonner un coup d’avance au gendarme sur le voleur.

publié le 23/09/2009


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