Avec l'augmentation de l'inflation, les fraudes connaissent une montée en flèche, ce qui met en péril les investissements considérables réalisés par les assureurs pour améliorer la satisfaction des clients et intégrer la transformation numérique. La bonne nouvelle est que les compagnies d'assurances développent de nouveaux outils anti-fraude pour faire face à cette menace et offrir un meilleur service à leurs clients. Cette nouvelle approche avancée de l'anti-fraude se concentre sur la façon dont les organisations chargées des polices et des sinistres peuvent travailler ensemble pour repérer, prévenir et se défendre contre les fraudeurs.
Contexte - Les différentes méthodes de fraude et les lacunes exploitées par les fraudeurs
Les équipes de souscription et de gestion des sinistres ont longtemps considéré qu'elles subissent chacune des schémas de fraude distincts et incompatibles. Les souscripteurs étaient préoccupés par la fraude à l'entrée en portefeuille, qui comprenait des fausses déclarations et la manipulation de documents, l'objectif principal étant de garantir des cotisations correctes sans ralentir la croissance. Cependant, les équipes de lutte contre la fraude aux sinistres se sont focalisées sur la surestimation des faux sinistres ou des dommages et blessures pour éviter que l'assureur ne rembourse de manière injustifiée.
Au cours des dernières années, les organisations en charge des sinistres ont davantage enquêté sur les cas majeurs, découvrant des « réseaux » entre des polices et des sinistres frauduleux connexes. Ces réseaux, qui impliquent parfois des centaines de souscripteurs, constituent une forme de fraude à grande échelle à l'assurance. Les scénarios utilisés se traduisent souvent par des sinistres payés sur des polices expirées, des sinistres ouverts sur des polices actives, des sinistres ouverts non encore payés, ainsi que des polices sans aucun sinistre déposé
Alors que des plans d'action clairs sont mis en place dans le cadre des investigations sur les sinistres, une zone grise existe pour les polices connectées aux réseaux mais pour lesquelles aucun sinistre frauduleux n'a encore été déposé. Ces polices latentes sont des bombes à retardement susceptibles de faire exploser le taux de sinistres d'un assureur, soit parce qu'il y a une intention sous-jacente de déposer des sinistres frauduleux, soit en raison d'expositions inconnues résultant d'une fraude aux polices. L'examen récent de Shift des réseaux concernant des assureurs du monde entier a révélé que les polices frauduleuses ont le potentiel de générer à terme des coûts de sinistres qui sont 2 à 3 fois plus élevés que la moyenne des sinistres dans le portefeuille.
Cependant, il semble que les rôles et responsabilités des équipes de souscription et de sinistre n'aient pas été adaptés à ces pools de polices à haut risque. Par définition, les enquêteurs de sinistres se concentrent sur les enquêtes sinistres et les équipes de souscription, quant à elles, se concentrent sur les attentes des clients en matière de facilité et de rapidité d'exécution en utilisant la détection automatisée des risques lors de l’entrée en portefeuille et des renouvellements. Cette méthode empêche certains fraudeurs de rentrer en portefeuille, mais laisse ouverte la possibilité que des polices apparemment légitimes, mais en réalité frauduleuses, attendent l'occasion de s'activer et de déclarer de faux sinistres.
Une nouvelle approche
En réalité, les équipes de souscription et de gestion des sinistres ont tout intérêt à travailler ensemble pour arrêter la fraude ; plus les fraudes et les mauvais risques sont arrêtés lors de la souscription, plus le service de lutte anti-fraude pourra travailler efficacement, se concentrant sur l’investigation des cas majeurs, à fort impact Plus les fraudes aux sinistres sont arrêtées, plus il est possible d'investir dans la croissance du portefeuille et la satisfaction des clients. C'est pourquoi les assureurs innovants remettent en question le statu quo et élaborent une nouvelle approche qui relie les équipes souscriptions et sinistres dans la lutte contre la fraude.
Les équipes y parviennent des manières suivantes :
Déploiement de la synergie de détection des fraudes : une fois les données unifiées et l'IA en place, les assureurs exécutent la détection des risques en analysant les étapes clés du cycle de vie d’une police, tels que la création du devis, la création de la police, la première déclaration de sinistre (FNOL), etc., en établissant les liens avec les étapes d'une enquête opérationnelle.
Par exemple, si un réseau de fraude est identifié au cours d'une enquête sur un sinistre, cette information est immédiatement transmise à l'équipe de souscription, afin qu'elle puisse prendre les mesures appropriées. De même, les polices associées à un réseau détectées par l'équipe de souscription, ou une police dont le risque semble falsifié, peuvent être signalées pour examen par le Service de lutte anti-fraude si l'un de ces assurés dépose un sinistre.
Création d'équipes conjointes de lutte contre la fraude : les assureurs se rendent compte qu'il est plus pertinent de lutter contre la fraude de manière globale, à travers la gestion des polices et des sinistres, plutôt que de cloisonner les équipes chargées des souscriptions ou des sinistres en leur attribuant des fonctions distinctes. Ces équipes conjointes de lutte contre la fraude partagent une mission de lutte commune tout au long du cycle de vie de la police, et peuvent ensuite se spécialiser dans la détection de fraudes complexes et collaborer à l'analyse du réseau, plutôt que de compartimenter les fraudes aux polices et aux sinistres.
Maturité holistique de la fraude
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Précoce |
Modérée |
Avancée |
Données |
Partage de données ad hoc entre les enquêteurs sur |
Flux de données structurés entre |
Les assureurs utilisent l'IA pour créer une couche de données uniforme permettant des analyses partagées par les équipes de souscription et de sinistres
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Analyse |
Examen manuel des données partagées pour le soutien aux enquêtes au besoin |
Règles automatisées pour l'identification des fraudes à partir des données sur les polices ou les sinistres |
Détection alimentée par l'IA utilisant l'apprentissage automatique pour améliorer la précision des alertes de risque pour la souscription et les sinistres |
Organisation |
Discussion ad hoc |
Collaboration entre les équipes pour améliorer la détection globale des fraudes |
Groupe de travail dédié à la détection holistique de la fraude tout au long du cycle de vie de l'assurance |
Par quoi les équipes devraient commencer