Prévenir, détecter et récupérer les paiements liés aux déclarations de sinistre frauduleuses sont des objectifs clés pour les équipes SIU à travers le monde. Pour atteindre ces objectifs de manière optimale, vous et vos équipes devez savoir où vous en êtes en termes de performance d’investigation actuelle. Cela permet non seulement d’évaluer l’efficacité de vos programmes dans le temps, mais aussi de situer votre position par rapport au reste du secteur.
Les KPIs des déclarations de sinistre en assurance, sont-ils vraiment importants ?
Que doit surveiller régulièrement une équipe SIU ? Que signifient ces indicateurs clés de performance (KPIs) ? Commençons par la performance du programme. Après avoir établi une référence sur le fonctionnement global du programme SIU, l'évaluation régulière de la performance de chaque enquêteur est un bon indicateur pour repérer rapidement un problème majeur. À l'inverse, une amélioration significative de la performance peut signaler un processus efficace à déployer plus largement. Vous me suivez ?
Que devez-vous suivre précisément pour mesurer la performance ? Quels sont les éléments clés qui peuvent non seulement vous indiquer votre niveau actuel, mais aussi vous montrer où vous pouvez vous améliorer ? Dans ma carrière, j'ai constaté que 5 KPIs essentiels expliquent bien la détection de fraude. Ces 5 mesures incluent le Taux d'Alerte, le Taux de Réussite (ou Taux de Qualification), le Taux d'Acceptation ou d'Investigation, l'Impact, et le Taux de Transformation. Voyons de plus près ce que chaque indicateur signifie pour vous et vos équipes.
Principaux indicateurs pour la mesure à l'aide de logiciels d'analyse d'assurance :
1. Taux d'alerte
Tout d'abord, nous avons le Taux d'alerte. Il marque le début du processus de gestion des déclarations de sinistre et se définit comme le nombre d'alertes envoyées à l’équipe SIU par rapport au nombre de déclarations de sinistre analysées. Un assureur ne peut pas enquêter sur chaque sinistre, donc la solution de détection de fraude, les ressources d'investigation et la stratégie déterminent quel pourrait être un objectif approprié pour le Taux d'Alerte.
2. Taux de qualification
En fonction des ressources et de la stratégie de l'assureur, un certain nombre de ces alertes sont examinées afin de décider si les équipes SIU doivent enquêter. Les alertes examinées sont jugées comme qualifiées, et le ratio entre le nombre d'alertes qualifiées et le nombre total d'alertes envoyées détermine le Taux de qualification. Ce chiffre permet de savoir si l'assureur doit ajuster ses ressources pour gérer le volume d'alertes.
3. Taux d'investigation
L'objectif d'une solution de détection de fraude n'est pas d'enquêter sur chaque alerte, car cela indiquerait un système trop rigide. Pour évaluer la performance, l'assureur analyse les alertes qualifiées et celles acceptées pour enquête par l'équipe SIU. Le Taux d'acceptation ou d'investigation est calculé en fonction du nombre d'alertes acceptées par rapport au nombre d'alertes qualifiées.
4. Taux d'impact
Le Taux d'impact (ou Taux de conversion) indique le pourcentage d'enquêtes SIU ayant conduit à un résultat, comme un rejet, un retrait ou une récupération sur une déclaration de sinistre suspectée de fraude. Il mesure la capacité du programme à convertir les alertes suspectes en résultats financiers concrets.
5. Transformation
Le taux de transformation est un indicateur clé de performance (KPI) qui mesure l'efficacité globale du traitement des sinistres. Sans se substituer aux autres métriques, il offre un moyen de comparer les performances des assureurs, quelles que soient leurs ressources et stratégies. Il est obtenu en multipliant le Taux d'Acceptation par le Taux d'Impact. Indépendamment de la méthode employée, ce taux permet une comparaison objective. Il reflète également la précision des références utilisées ainsi que l'efficacité des enquêtes et de la résolution des sinistres frauduleux.
Taux de Transformation = Taux d'Acceptation x Taux d'Impact
Qu'est-ce que cela signifie pour moi et mon équipe ?
Mesurer la performance de votre équipe et de votre programme est essentiel. Ces KPI sont alignés avec les objectifs de l’Unité de Détection de la Fraude (SIU) et de l’organisation. Par exemple, pour augmenter les interventions de la SIU dans les sinistres, le taux d’alerte est un bon indicateur. Si vous ajustez l’effectif de l’équipe de triage, le taux de qualification vous aidera à estimer le nombre de personnes nécessaires. Pour améliorer la qualité des alertes, suivez le taux d’acceptation. Enfin, pour maximiser l’impact de la SIU, le taux d’impact ou de transformation sont des indicateurs clés.
L'Avantage Shift Technology
En tant que première plateforme d'IA dédiée aux besoins des assureurs, Shift Technology optimise chacune de ces métriques clés pour ses clients. Mais concentrons-nous sur un aspect essentiel : le reporting.
L'extraction, l'analyse et la présentation des KPI sont des tâches chronophages lorsqu'elles sont réalisées manuellement. Le reporting KPI de Shift simplifie ce processus en offrant aux équipes SIU une vision claire et approfondie de la performance de leur programme, libérant ainsi du temps pour les managers et les utilisateurs.
Au-delà de l'utilisation interne des métriques, Shift aide aussi à répondre aux exigences légales en générant des rapports de performance sur la fraude. Cela permet aux assureurs de se conformer aux obligations réglementaires tout en optimisant leurs ressources.
De plus, le reporting de Shift fournit des indicateurs de référence basés sur l'ensemble de sa clientèle, permettant aux assureurs d'évaluer leur performance par rapport à des entreprises similaires. Enfin, Shift offre la possibilité de créer des requêtes personnalisées et avancées, utilisables pour des analyses ponctuelles ou récurrentes, afin de mieux répondre aux besoins spécifiques des clients.
Si vous souhaitez en savoir plus sur ce que Shift peut faire pour les métriques de performance de la fraude en assurance, n'hésitez pas à demander une démonstration de notre produit et de notre outil de reporting ici.
A propos de l'auteur
Mike Renda is a Customer Success Manager at Shift Technology
