Objectifs

  • Identifier les fraudes effectives
  • Anticiper les fraudes à venir
  • Optimiser l’instruction des dossiers

Actions

  • Pour chaque devis et chaque demande de remboursement, évaluer le risque de fraude
  • Prioriser et optimiser les instructions dans une solution qui centralise toutes les informations

Scoring predictif

Chaque demande de remboursement est qualifiée en croisant :

  • La cohérence des devis
  • L’historique des dépenses
  • Le profil assuré
  • Nos données open data.

Les fraudes à l’assurance constituent un enjeu majeur des conditions de rentabilité et de compétitivité des assurances et mutuelles. Ces phénomènes sont croissants en période de crise et peuvent émaner d’adhérents comme de professionnels de santé. L’enjeu du module DataFraud est d’identifier précocement tout schéma frauduleux afin d’agir rapidement et de prévenir une croissance des montants concernés.

De plus, l’analyse des devis, prescriptions et demandes de remboursement permet pour plus de 30% des demandes d’identifier la tentative de fraude avant le 1er euro déboursé par l’entreprise.

Les fraudes à l’assurance représentent un coût estimé de 8 à 12 milliards par an.