Comment mieux lutter contre la fraude à l assurance? Gestion de sinistres Odilon Audouin, le 4 avril 2013

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1 Comment mieux lutter contre la fraude à l assurance? Gestion de sinistres Odilon Audouin, le 4 avril 2013

2 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 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. 2 Comment mieux lutter contre la fraude à l assurance

3 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 Industrialiser la détection et s appuyer sur l analyse de données Connaître son exposition au risque de fraude externe et interne Dispositif de lutte contre la fraude Investiguer les dysfonctionnements 3 Comment mieux lutter contre la fraude à l assurance

4 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 4 Comment mieux lutter contre la fraude à l assurance

5 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 Pre-requis Identification des applications critiques Gouvernance et fiabilité des données Richesse des résultats Interrogations de données homogènes Collecter / trier / agréger des informations provenant d une source unique et interroger ces bases Interrogations de données hétérogènes Consolider les informations provenant de différentes sources pour obtenir des rapports permettant de mieux piloter / gérer un processus Approches standards d analyse de données 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 5 Comment mieux lutter contre la fraude à l assurance

6 L analyse de données Approches standards d analyse de données Collecte Scoring / Calcul / Injection de variables Indicateurs de fraude Restitution Identification des sources et extraction des données Exécution des règles Probabilités fraude Dashboard : de détection Scoring de la fraude - Taux de DI pour chaque règle - 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 ). 6 Comment mieux lutter contre la fraude à l assurance

7 Autres facteurs clés de succès (1/2) Formaliser / compléter le référentiel des risques Descendre jusqu à 3 ou 4 niveaux (le 4 ème niveau étant un événement de risque) 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 Renforcer les contrôles à la souscription sur la typologie de «fraude documentaire» Ne pas démarrer l industrialisation de la lutte contre la fraude sans avoir préalablement formalisé un business case avec un ROI Perméabiliser les processus Souscription et Indemnisation sur le partage de la connaissance client (KYC - Know Your Customer) Alimenter mieux et plus rapidement les experts 7 Comment mieux lutter contre la fraude à l assurance

8 Autres facteurs clés de succès (2/2) 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 Miser sur la «filière anti-fraude» qui implique les métiers, les entités et la fonction Conformité pour mieux contrôler et mieux piloter. 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 ) Prendre en compte les synergies entre la lutte contre la fraude et la lutte antiblanchiment (outils + techniques d investigation) Préserver et cultiver la valeur des données (y compris les données non structurées). Attention cependant à toujours avoir le réflexe CNIL! Assurer une meilleure coordination et un partage de l information entre organismes d assurance (Consortium, Alfa ) 8 Comment mieux lutter contre la fraude à l assurance

9 Deloitte fait référence à un ou plusieurs cabinets membres de Deloitte Touche Tohmatsu Limited, société de droit anglais («private company limited by guarantee»), et à son réseau de cabinets membres constitués en entités indépendantes et juridiquement distinctes. Pour en savoir plus sur la structure légale de Deloitte Touche Tohmatsu Limited et de ses cabinets membres, consulter En France, Deloitte SA est le cabinet membre de Deloitte Touche Tohmatsu Limited, et les services professionnels sont rendus par ses filiales et ses affiliés. Deloitte fournit des services professionnels dans les domaines de l audit, de la fiscalité, du consulting et du financial advisory, à ses clients des secteurs public ou privé, de toutes tailles et de toutes activités. Fort d un réseau de firmes membres dans plus de 150 pays, Deloitte allie des compétences de niveau international à des expertises locales pointues, afin d accompagner ses clients dans leur développement partout où ils opèrent. Nos professionnels sont animés par un objectif commun, faire de Deloitte la référence en matière d excellence de service. En France, Deloitte mobilise un ensemble de compétences diversifiées pour répondre aux enjeux de ses clients, de toutes tailles et de tous secteurs des grandes entreprises multinationales aux microentreprises locales, en passant par les entreprises moyennes. Fort de l expertise de ses collaborateurs et associés, Deloitte en France est un acteur de référence en audit et risk services, consulting, financial advisory, juridique & fiscal et expertise comptable, dans le cadre d une offre pluridisciplinaire et de principes d action en phase avec les exigences de notre environnement.. Member of Deloitte Touche Tohmatsu Limited

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