L’intelligence artificielle et la détection de fraude
Le phénomène de la fraude se définit par tout acte malhonnête intentionnel afin d’obtenir un avantage matériel ou moral. Cette pratique concerne tous les secteurs et les activités économiques avec des formes et types différents. Entre autres, la fraude comptable, cybercriminalité, la fraude de facture, la fraude fiscale, passant de la fraude bancaire jusqu’à la fraude dans le secteur de l’assurance.
En effet, l’assurance n’est pas à l’abri du fléau de la fraude qui est par définition complexe à contrôler. Les actes frauduleux représentent une entrave à la croissance des compagnies d’assurance étant donné qu’ils accroissent la charge des sinistres d’où une dégradation du ratio combiné ce qui provoque des pertes non négligeables en termes de rentabilité dans les différentes branches d’assurance notamment des biens. D’ailleurs, il y a eu environ 13 milliards d’euros de réclamations frauduleuses en Europe en 2017 dont 2,5 milliards d’euros de réclamations frauduleuses ont été détectés, en revanche 80% des fraudes sont non détectées selon Insurance Europe. Pour l’année 2020 on peut estimer approximativement le montant des
réclamations frauduleuses en Europe à hauteur de 14,5 milliards d’euros. Et c’est près d’un demi-milliard d’euros des fraudes identifiées en IARD en 2018 en France selon l’ALFA (l’Agence de Lutte contre la Fraude à l’assurance).
En vue de limiter l’impact financier négatif de la fraude, la détection des tentatives de fraude de manière permanente devient un sujet stratégique pour les compagnies d’assurance. Cependant, les techniques classiques utilisées montrent leurs insuffisances telles que l’analyse des dossiers par les gestionnaires des sinistres accompagnée par des risques opérationnels et la contrainte de temps. D’où, la nécessité d’élaborer des systèmes de détection de fraude plus sophistiqués et plus efficaces en faisant recours à des nouvelles technologies précisément l’Intelligence Artificielle (IA).
En effet, les assureurs peuvent se prémunir de la perte financière en exploitant le potentiel incontournable du Machine Learning (ML) à détecter des anomalies automatiquement avec un taux de précision important
La diversité des catégories de fraude rend difficile de contrôler les actes frauduleux d’un point de vue légal ainsi que technique.
