Assureurs : faites de vos data scientists des héros de la lutte antifraude

Lutter contre la fraude est une priorité parmi d'autres pour les datascientists. Il existe sur le marché des solutions technologiques capables de maximiser leur efficacité et de les rendre performants dans la lutte contre la fraude.

Les data scientists sont des collaborateurs très précieux. Pas seulement dans le monde des assurances. Grâce à leur habileté à découvrir toutes sortes d'informations et à combattre la fraude, ils sont un atout particulièrement précieux pour les assureurs. Pour donner tout leur potentiel, les data scientists doivent toutefois disposer des bons outils et savoir coopérer avec les équipes de l’antifraude afin de transformer les renseignements qu’ils savent découvrir action productive.

Dans cette tribune, nous proposons d’expliquer comment les assureurs peuvent maximiser l'efficacité de leurs équipes spécialisées dans la lutte contre la fraude en combinant leur expertise interne en data science avec des solutions externes du marché offrant :

- Une approche de bout en bout qui aide les assureurs à lutter contre la fraude, de la demande d'indemnisation à la réclamation

- Des techniques de détection éprouvées qui peuvent être adaptées et réglées pour refléter le portefeuille unique de chaque assureur

- Un accès à l'expertise du secteur et aux meilleures pratiques issues de collaborations avec les principaux assureurs du monde entier.

C’est une lutte exigeante

Avec tout le battage que suscite la science des données, on serait presque tenté de considérer cette nouvelle discipline comme un remède à tous les maux, parmi lesquels la fraude. Vous pensiez peut-être que votre équipe de data scientists serait capable de lutter efficacement contre la fraude et de protéger votre organisation contre les activités criminelles, tout restant au service de tous les autres secteurs de l'entreprise.

Mais la fraude moderne est de nature agile et énigmatique, et elle démontre que les moyens  lancés contre elle que l’on croyait suffisants ne le sont en réalité pas. Car la lutte antifraude exige de la concentration, du temps, des ressources et de l'expertise, ce qui n'est pas toujours possible avec des ressources limitées dans une entreprise d’assurances.

Élargir le champ des connaissances

Peut-être avez-vous déjà eu des discussions avec vos data scientists à ce sujet. Certains ont peut-être voulu en savoir plus. Mais d'autres ont peut-être montré de la réticence, mettant en avant que ce qu'ils ont développé en interne est bien suffisant. Cependant, une approche isolée passe parfois à côté des enseignements que peuvent procurer une vision large sur l'industrie, l'expérience de tiers et le partage avec le monde extérieur d’informations sur les divers modes opératoires de la fraude.

En fait, se doter d’une plateforme d'analyse avancée contre la fraude équivaut à élargir le champ de vision et de connaissances de vos data scientists et à leur procurer une solution complémentaire de lutte contre la fraude, qui est à considérer comme un renfort pour leur mission. En voici les raisons.

1- L'union fait la force

En adoptant une plateforme d'analyse provenant d’un fournisseur extérieur pour lutter contre la fraude, votre équipe recevra davantage qu’un nouvel outil avancé. Elle aura également accès à l'expérience et à l'expertise combinées du prestataire qui a développé cette plateforme. Et, puisque nous en sommes aux clichés après "l’union fait la force", disons que deux têtes valent mieux qu'une.

Personne ne conteste l'expertise technique de votre équipe en ce qui concerne la gestion et la protection de vos données. Ils ont l'accès, les connaissances et la compréhension des nuances qu'un fournisseur externe aurait le plus grand mal à égaler. Mais, en adoptant une solution antifraude tierce capable de construire des modèles d'apprentissage machine, votre équipe peut tirer parti de l'étendue de l'expertise antifraude portée par un partenaire spécialisé.

2- Une concurrence malsaine

Vos data scientists sont tirés dans plusieurs directions. On leur demande de soutenir divers secteurs de l'entreprise, notamment le marketing, l'optimisation des produits, la tarification et la souscription. S’y ajoute la lutte anti-fraude.

Ces priorités concurrentes font qu'il est difficile pour ces spécialistes hautement qualifiés d'accorder à la fraude l'attention qu'elle mérite. Avec une solution capable d'effectuer des analyses avancées, la corvée de l’échantillonnage manuel des données se réduit considérablement. Cela signifie que les data scientists peuvent utiliser leur temps plus efficacement et se concentrer sur les résultats les plus précieux - en créant des modèles au bénéfice des services d’enquêtes.

Les data scientists n'ont généralement pas la capacité ou les ressources nécessaires pour soutenir une enquête sur une fraude tout au long du parcours du client. Il se peut que vous n'ayez que deux ou trois data scientists dans vos équipes, de sorte que la tâche consistant à suivre le processus complet de lutte antifraude, de la demande à la réclamation de sinistre, est souvent un peu trop difficile à mener à bien.

3- Vitesse et connectivité

Grâce à la puissance d'une plateforme d'analyse, votre équipe scientifique pourra intégrer les données relatives aux contrats et aux déclarations de sinistres, les intégrer dans un environnement d'analyse centralisé et les présenter plus rapidement aux enquêteurs. Des outils d'analyse avancés soutiennent votre équipe tout au long du cycle de vie du client, permettant aux enquêteurs de trier des cas spécifiques et de rejeter ou bloquer certaines demandes d'indemnisation.

Les plateformes de détection des fraudes comblent les lacunes et relient entre eux des points qui ne l’étaient pas pour offrir un service de bout en bout, en fournissant un système de gestion des affaires, la possibilité d'ajouter des notes, de clôturer les dossiers - tout ce dont un enquêteur a besoin pour faire son travail. Ces plateformes doivent offrir un processus robuste et éprouvé pour la détection de la fraude, ainsi que les outils et la gouvernance nécessaires pour construire des modèles de données solidement documentés.

4- Des perspectives internationales élargies

Enfin, l'expertise mondiale et l'orientation stratégique des principaux fournisseurs de solutions de détection de la fraude donnent à vos spécialistes en données un aperçu élargi de ce qui fonctionne dans le monde entier. En comprenant le comportement des fraudeurs sur différents territoires, les assureurs peuvent les suivre (et finalement les dépasser).

En s’associant à un fournisseur actif sur le marché mondial et disposant d’une expertise ciblée sur la fraude à l'assurance, votre équipe bénéficiera d'une plateforme en constante croissance. Le fait de travailler en tandem avec un fournisseur ou un partenaire qui investit dans des solutions de lutte contre la fraude donnera à votre équipe interne des capacités supplémentaires, sans pour autant remplacer ses compétences, son expérience ou ses connaissances spécifiques.

Les plateformes d'analyse aident les équipes de data scientists à fonctionner au maximum de leurs capacités. Cela signifie non seulement que vous pouvez identifier et éliminer la fraude plus efficacement, mais aussi que vous pouvez réduire le délai de rentabilisation de vos initiatives de lutte contre la fraude.

Compte tenu de la pénurie actuelle de data scientists, en adoptant une plateforme d'analyse du marché, les entreprises d’assurances permettent non seulement à leurs équipes en place de rester productives, mais elles leur offrent également accès à des experts riches d’un savoir-faire acquis dans le monde entier à travers de multiples collaborations.