La fraude à l’assurance constitue un coût important pour les professionnels.
Plusieurs raisons incitent les assurés à frauder. Parmi elles : un contexte économique difficile avec l’inflation et la baisse du pouvoir d’achat, la digitalisation croissante des parcours et des process (souscription, déclaration de sinistre, envoi de justificatif) qui donne un sentiment d’impunité ou encore l’accès à des outils de falsification documentaire simples d’utilisation et puissants.
Vous devez vous appuyer sur une plateforme de gestion moderne et ouverte capable d’intégrer des solutions complémentaires pour augmenter le nombre de dossiers traités et fiabiliser les décisions des gestionnaires en charge de la lutte contre la fraude.
Une solution d’affectation des tâches vous permettra d'optimiser et de prioriser le suivi des dossiers complexes, d'accélérer les temps de traitements, d'exploiter au mieux les expertises des gestionnaires et ainsi de fluidifier la gestion des stocks de dossiers et limiter le risque de passer à côté d’une fraude potentielle.
Une solution de lutte contre la fraude documentaire vous sera utile pour analyser le fichier et son contenu afin d'apporter des preuves concrètes permettant de justifier l'éventuel non paiement à l’assuré. En automatisant l’analyse des documents en souscription (pièce d’identité, RIB) et en prestation (décompte CPAM, devis, facture), vous gagnez un temps précieux.
Une solution d’aide à la décision basée sur l’IA et le machine learning vous aidera à repérer les comportements litigieux, à identifier les cas potentiels (à la souscription mais également à la déclaration de sinistre ou à la demande de prestation) et à apporter toute l’aide contextuelle afin de mener rapidement les investigations nécessaires et limiter les pertes.
Une solution d’exploration et d’analyse des portefeuilles assurances vous permettra de détecter les anomalies dans vos données : incohérences en termes de primes, de coût ou de fréquence des sinistres, notamment par secteur géographique, branches professionnelles, etc.