Risques de fraude dans l’assurance automobile

La fraude à l’assurance est un problème courant qui ne montre aucun signe de ralentissement. Il est souvent considéré à tort comme un crime sans victime. Cependant, outre la perte importante d’argent et de réputation des compagnies d’assurance, ces crimes entraînent une hausse des primes et un ralentissement du traitement des réclamations des consommateurs.

Ce problème est plus que jamais d’actualité, car les cas de fraude à l’assurance devraient augmenter en raison de la pandémie de Covid-19. En effet, des études récentes confirment déjà l’augmentation du nombre d’escroqueries liées au Covid-19, ce qui n’est pas surprenant : pensez à la crise économique de 2008-2010, où les fausses déclarations et les fraudes étaient à l’ordre du jour. Il est certain que la pandémie actuelle et la crise économique qui en découle entraîneront également une explosion de la fraude à l’assurance, en particulier dans les pays touchés par le coronavirus.

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Juste la partie émergée de l’iceberg

Le coût des fraudes détectées et non détectées en Europe en 2017 est estimé à 13 milliards d’euros. L’Association of British Insurers rapporte que les réclamations frauduleuses ont coûté 1,3 milliard de livres au gouvernement britannique en 2018. Selon des estimations prudentes, la fraude coûterait 80 milliards de dollars par an aux États-Unis dans tous les secteurs de l’assurance. La fraude à l’assurance couvre de nombreux secteurs (santé, automobile, ménage, vie, etc.), et de nombreux cas passent inaperçus, ce qui suggère que ces chiffres ne sont que la partie émergée de l’iceberg.

Toutefois, l’introduction récente de mesures antifraude appropriées a permis aux compagnies d’assurance d’économiser des millions de dollars. Par exemple, Allianz UK affirme que ce sera le cas en 2019 grâce à ses efforts de détection des fraudes. En fait, les investissements dans la prévention des fraudes et le marché de la détection et de la prévention des fraudes devraient atteindre un CTAR de 23 % entre 2019 et 2025.

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Chaque solution comporte son lot de défis

L’utilisation d’outils d’apprentissage automatique, d’analyse prédictive et d’outils d’exploration de données est devenue courante pour renforcer la détection des fraudes. La détection des fraudes à temps est essentielle, car il existe peu de moyens de dissuasion pour les escrocs. En raison du coût élevé des procédures judiciaires et de l’incertitude quant à leur issue, les assureurs hésitent à poursuivre la fraude. Cependant, pour toute solution qui émerge dans la détection de la fraude à l’assurance, il semble y avoir des risques et des pièges associés.

Détection des anomalies :

La détection des anomalies est l’une des tendances en matière de cybersécurité et offre de nombreux cas d’utilisation, notamment prévention des fraudes. Dans le cas de la fraude à l’assurance, les modèles d’apprentissage automatique (ML) apprennent à quoi ressemble une réclamation normale pour établir une référence. Une fois cette référence établie, ils peuvent détecter les anomalies et alerter les assureurs.

Les outils d’analyse visuelle utilisent le même principe : un système de reconnaissance d’images alimenté par l’IA examine visuellement les dommages causés à un véhicule ou à un bien à l’aide de photos ou de vidéos et détermine si le rapport de dommages est exact ou non. De même, les outils d’analyse comportementale peuvent détecter les comportements suspects des clients.

Toutefois, les anomalies ne signifient pas toujours qu’une erreur a été commise intentionnellement. Les accidents et les erreurs peuvent survenir sans être motivés par des intentions frauduleuses. Toutefois, l’IA n’est pas en mesure de détecter les intentions lors de la recherche d’anomalies. Si des clients honnêtes bloquent leur demande parce qu’elle est mal interprétée comme une arnaque à l’IA, le ont un impact sur l’expérience client et entraînent la perte de clients précieux. C’est l’une des raisons pour lesquelles une intervention humaine est encore nécessaire.

Analyse prédictive :

Comme mentionné ci-dessus, l’analyse prédictive est considérée par beaucoup comme un outil essentiel pour lutter contre la fraude à l’assurance. Comme pour la détection des anomalies, l’analyse prédictive implique la formation d’algorithmes d’intelligence artificielle ou d’apprentissage automatique basés sur des données historiques afin de pouvoir prédire les événements futurs. La capacité de prédire les vulnérabilités dans un processus de rémunération est évidemment très attrayante pour les assureurs qui pourraient gagner un temps précieux et prendre des mesures pour prévenir la fraude plutôt que d’y remédier.

Cependant, même les analyses prédictives continuent de réagir de manière plus proactive. Cette solution dépend de l’utilisation de données historiques et peut donc ne détectez pas de nouveaux types de fraude, car les modèles n’ont pas été formés pour les détecter.

Blockchain :

La technologie Blockchain a également été présentée comme une solution idéale pour lutter contre la fraude à l’assurance. Un registre blockchain enregistre en permanence toutes les transactions sans avoir à recourir à un centralisateur tiers. Toute nouvelle information ajoutée à l’inscription est automatiquement synchronisée pour tous les utilisateurs concernés. En gros, chaque bloc est lié à un bloc précédent et tous sont horodatés. Si un pirate tente de modifier des informations dans l’une des copies de la blockchain, celle-ci sera rejetée par les autres copies en raison de l’incohérence.

Malgré l’enthousiasme de la blockchain dans de nombreux secteurs au cours des dernières années, cette technologie comporte des risques et des limites. Les cyberattaques restent un gros problème : le concept d’empoisonnement de la blockchain existe inonder un réseau de données privées ou illégales pour le rendre incompatible avec les réglementations locales et donc inutilisable. Les pirates, en particulier, ciblaient les terminaux de la blockchain pour voler des millions, comme en 2019, lorsque 40 millions de dollars de bitcoins ont été volés à la bourse Binance en une seule transaction.

Au delà des données

Les données historiques ne peuvent pas prévoir chaque cas de fraude à l’assurance, d’autant plus que toutes les données ne sont pas toujours fiables. Selon une enquête de 2016 sur les principaux défis auxquels sont confrontés les assureurs dans la lutte efficace contre la fraude. Les trois principaux sujets sont la protection et la protection des données, l’accès aux sources de données externes et les problèmes internes de qualité des données. L’amélioration de l’accès aux données externes pourrait contribuer à mieux valoriser l’acceptation, le rejet ou la modification des conditions. Un aperçu complet de l’histoire d’une personne avec d’autres assureurs serait également un avantage important pour découvrir un comportement frauduleux.

En fin de compte, l’IA ne peut à elle seule résoudre le problème de la fraude à l’assurance Les experts continuent d’insister sur la valeur inestimable de l’expertise humaine. Les algorithmes ne sont pas toujours corrects, en particulier lorsque les données d’une entreprise posent des problèmes de fiabilité ou des biais. De plus, l’IA n’est pas nécessairement en mesure de faire la différence entre un accident et une faute intentionnelle. Par conséquent, un certain niveau d’intervention humaine reste nécessaire dans un proche avenir pour s’assurer que ces algorithmes gagnent en intelligence et évitent des erreurs coûteuses.

Quelles que soient les limites des technologies antifraude, les assureurs doivent changer d’état d’esprit s’ils veulent avoir la chance de déjouer les fraudeurs. Pour assurer leur avenir, les compagnies d’assurance ont intérêt à ce que des équipes agiles testent régulièrement leurs systèmes, recherchent des solutions de haute technologie et recherchent des partenaires innovants.

Les startups, une source précieuse de solutions de prévention des fraudes

Les startups sont une source de connaissances et d’outils qui permettent aux assureurs de garder une longueur d’avance sur le marché (et les fraudeurs). Des startups du monde entier ont apparemment profité de l’occasion pour appliquer la technologie au problème de la fraude à l’assurance et apporter de nombreuses solutions prometteuses sur le marché.

Par exemple, Shift Technology a été évalué par Early Metrics en juillet 2018 et développe une solution SaaS basée sur l’IA qui détecte les fraudes en fonction des demandes précédentes, des données contractuelles, des scénarios de fraude et des données tierces (médias sociaux, géolocalisation, etc.). Un autre exemple est Featurespace, une startup basée au Royaume-Uni qui utilise une machine Utilise l’apprentissage et l’analyse adaptative des comportements pour surveiller les transactions et détecter les fraudes.

Inspectlabs, qui a également été évalué par Early Metrics en décembre 2019, fournit des logiciels de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique qui peuvent être utilisés pour automatiser les processus d’inspection des véhicules afin de détecter et de prévenir la fraude, entre autres choses. La start-up Photocert, très cotée, développe une forme similaire d’inspection numérique pour les assureurs immobiliers et automobiles afin de détecter les fraudes par le biais de photos.

Les assureurs : victimes et gagnants du progrès technique ?

Comme dans de nombreux autres secteurs, le marché de l’assurance bénéficie et souffre en même temps des progrès technologiques. Les escrocs prennent rapidement en charge cette progression et apprennent rapidement à l’utiliser à leur avantage ou à la contourner.

Pourtant, les startups engagées dans l’innovation mènent la R & des activités en ligne pour trouver les meilleurs moyens de résoudre ce problème. La fraude à l’assurance semble loin d’être vaincue, mais le marché dynamique et croissant de la détection et de la prévention des fraudes offre aux assureurs de nouveaux outils innovants pour réduire les risques et les pertes.

Assurance auto : pourquoi souscrire en ligne pour protéger son véhicule

L’assurance automobile est une obligation pour chaque Français qui possède un, deux ou trois véhicules. En outre, le format de cette assurance auto a deux possibilités. Le tiers ou le tous risques, ce sont deux solutions qui n’ont pas les mêmes conséquences.

L’assurance au tiers est une couverture partielle. Il faut savoir que le format au tiers est idéal pour les Français qui ne roulent que sur des petits trajets. Autrement dit, avoir une préférence pour cette couverture au tiers de son véhicule signifie étudier l’organisation de ce mode de transport. En effet, si les trajets quotidiens sont courts et ne nécessitent pas plus, alors l’assurance au tiers est convenable. Tout dépend aussi de la fréquence d’utilisation du véhicule.

Malgré tout, cette assurance au tiers permet à beaucoup de se couvrir avec une protection minimale. L’assurance au tiers coute en moyenne une bonne dizaine d’euros par mois. Encore une fois, tout dépendra de la puissance du véhicule et de sa motorisation ainsi que de son année de circulation.

Assurance tous risques : une protection complète à souscrire en ligne

Après l’assurance au tiers, il y a l’assurance tous risques. Comme son nom l’indique, les Français ont accès à une protection complète contre tous les dégâts matériels ou physiques. En effet, la protection tous risques est mieux adaptée pour les Français qui ont de nombreux trajets domicile, travail, le week-end. D’autant plus, le format de cette assurance auto permet un très bon suivi du dossier qui s’ouvre pour engager la réparation du véhicule.

Pour aller très vite dans la souscription d’une assurance en ligne, Allianz propose une solution en quelques clics. En effet, il s’agit de déclarer son véhicule avec un formulaire en ligne. Par la suite, un conseiller sera en mesure de répondre aux conditions souhaitées par l’assuré pour bénéficier d’un contrat d’assurance.