Comment mieux lutter contre la fraude à l`assurance

Comment mieux lutter contre la
fraude à l’assurance ?
Gestion de sinistres
Odilon Audouin, le 4 avril 2013
Eléments de contexte
Un coût significatif, une évolution des typologies
• Selon l’ALFA (sur la base d’une analyse des ¾ du marché de l’IARD en France) :
‒ Plus de 35 000 fraudes démontrées
‒ Pour un enjeu d’environ 168 M€
• La fraude externe est multiforme (fraude assuré, fraude des professionnels…à la
souscription, à l’indemnisation…) et concerne tous les produits offerts par les
organismes d’assurance . Elle se développe et s’amplifie, plusieurs tendances sont
observables :
‒ radicalisation : fraude en bande organisée (criminalité organisée),
‒ internationalisation,
‒ développement des fraudes documentaires,
‒ développement de la cybercriminalité.
• Le contexte de crise implique (+) un plus grand intérêt pour réduire le coût de la
fraude (-) une plus grande réticence à ralentir le processus d’indemnisation.
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Comment mieux lutter contre la fraude à l’assurance
© 2013 Deloitte Conseil
Démarche
Les 4 piliers d’un dispositif de lutte contre la fraude
• Sur chaque pilier, il existe plusieurs leviers d’optimisation.
Disposer d’un
processus de
prévention et de
contrôle
Connaître son
exposition au risque
de fraude externe
et interne
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Comment mieux lutter contre la fraude à l’assurance
Industrialiser la
détection et
s’appuyer sur
l’analyse de
données
Dispositif
de lutte contre
la fraude
Investiguer les
dysfonctionnements
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Principaux leviers d’amélioration
La gestion des risques opérationnels
• Solvabilité 2 impose l’identification, l’évaluation et la gestion des risques
opérationnels (en complément des risques financiers et assurantiels) qui se
traduisent par une charge en capital.
• Le risque de fraude externe (mais également interne) fait partie intégrante du
dispositif de gestion des risques opérationnels (deux catégories sur sept
généralement retenues)
• La démarche participe à une meilleure visibilité des risques et au renforcement des
dispositifs de contrôle :
‒ Accès à des outils (cartographie, référentiel des risques et des processus…) et à une
méthodologie de quantification (risque de fréquence, risque d’impact…)
‒ Nécessaire construction de scénarios (qui alimentent le référentiel des risques)
‒ Amélioration de l’efficacité des dispositifs de maîtrise de risque (contrôle interne) pour
diminuer les risques bruts
‒ Construction et alimentation d’une base incidents (historique de pertes) sur les cas de
fraude avérés
‒ Sensibilisation du top management (scénarios et historique de pertes) et des collaborateurs
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Comment mieux lutter contre la fraude à l’assurance
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Principaux leviers d’amélioration
L’analyse de données
Panorama des approches applicables
• Les approches ci-dessous sont complémentaires
• Elles doivent bien évidemment s’appuyer sur des données fiables et représentatives
• Leur exploitation doit s’appuyer sur une représentation fine des processus opérationnels et du dispositif de contrôle
Richesse
des
résultats
Approches
standards
d’analyse de
données
Interrogations
de données
hétérogènes
Pre-requis
• Identification des
applications
critiques
• Gouvernance et
fiabilité des
données
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Interrogations
de données
homogènes
• Consolider les informations
provenant de différentes
sources pour obtenir des
rapports permettant de mieux
piloter / gérer un processus
Collecter / trier / agréger des
informations provenant d’une
source unique et interroger
ces bases
Comment mieux lutter contre la fraude à l’assurance
• Compréhension globale d’un
processus
• Majoritairement des
techniques de régression :
statistiques, arbres de
décision…, mais également
de la statistique avancée
Approches
avancées
• Compréhension des phénomènes
locaux et signaux faibles
• Majoritairement des techniques
d’apprentissage machine.
• Ces méthodes peuvent être
descriptives, prédictives, ou
prédictives par induction.
Délai de
déploiement
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Principaux leviers d’amélioration
L’analyse de données
Approches
standards
d’analyse de
données
Collecte
Scoring / Calcul /
Injection de variables
Restitution
Indicateurs
de fraude
Identification des
sources et extraction
des données
Probabilités
Exécution des règles
fraude
de détection
Scoring de la fraude
pour chaque règle
Dashboard :
- Taux de DI
- Valeurs
Illustration pratique : exécution des règles de détection et élaboration d’un score de
prédiction de fraude (probabilité) avec apprentissage sur base des données historiques.
Le recours croissant à Internet (souscription, opérations diverses...) implique (+)
une meilleure disponibilité des données (-) risque d’extrême simplification
(justificatifs, sollicitations assuré…).
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Comment mieux lutter contre la fraude à l’assurance
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Principaux leviers d’amélioration
Autres facteurs clés de succès (1/2)
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1
Formaliser / compléter le référentiel des risques – Descendre jusqu’à 3 ou 4
niveaux (le 4ème niveau étant un événement de risque)
2
Formaliser / enrichir la cartographie des risques (approches top down + bottom
up) – S’appuyer sur la démarche et les outils Risques Opérationnels. Estimer le
coût de la fraude
3
Renforcer les contrôles à la souscription sur la typologie de « fraude
documentaire »
4
Ne pas démarrer l’industrialisation de la lutte contre la fraude sans avoir
préalablement formalisé un business case avec un ROI
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Perméabiliser les processus Souscription et Indemnisation sur le partage de la
connaissance client (KYC - Know Your Customer)
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Alimenter mieux et plus rapidement les experts
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Principaux leviers d’amélioration
Autres facteurs clés de succès (2/2)
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Impliquer les métiers, la lutte anti-fraude ne doit pas apparaître comme venant
« ralentir » les paiements ou les remboursements mais comme un accélérateur.
Diffuser des restitutions directement exploitables par les opérationnels avec un
renvoi explicite du ROI
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Miser sur la « filière anti-fraude » qui implique les métiers, les entités et la
fonction Conformité pour mieux contrôler et mieux piloter.
9
Choisir des outils et/ou techniques d’analyse de données adaptés à votre
maturité (aspects données) et à vos moyens (les alertes doivent être
investiguées…)
10
Prendre en compte les synergies entre la lutte contre la fraude et la lutte antiblanchiment (outils + techniques d’investigation)
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Préserver et cultiver la valeur des données (y compris les données non
structurées). Attention cependant à toujours avoir le réflexe CNIL !
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Assurer une meilleure coordination et un partage de l’information entre
organismes d’assurance (Consortium, Alfa…)
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Comment mieux lutter contre la fraude à l’assurance
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