L’assurance GLI est essentielle pour protéger les propriétaires contre les mauvais payeurs. Les compagnies d’assurance interviennent dans le choix des locataires et cherchent à refuser les dossiers à risque. Cependant, entre dossiers falsifiés, fraudes documentaires et usurpations d’identité, la tâche est souvent complexe. Explorons ensemble comment l’intelligence artificielle détecte ces fraudes et identifie les mauvais payeurs.
Pourquoi détecter les fraudes à l’assurance GLI?
Impact sur l’assurance GLI et les propriétaires
La fraude dans le secteur de l’assurance GLI a des répercussions tant pour les compagnies d’assurance que pour les propriétaires.
Pour les assureurs
Les fraudes entraînent des pertes financières importantes. Elles augmentent les coûts opérationnels et diminuant la rentabilité. Ces pertes peuvent se traduire par une augmentation des primes pour les assurés. Cela rend les polices d’assurance moins attractives pour les propriétaires.
Pour les propriétaires
Les fraudes peuvent signifier des retards ou des refus dans les indemnités. Cela complique encore davantage leur situation financière. En cas de non-paiement des loyers, les propriétaires comptent sur l’assurance GLI pour couvrir les pertes et honorer le bail. Lorsque des fraudes sont découvertes après coup, cela peut retarder les paiements ou même entraîner une annulation de la couverture.
Défis dans la détection des fraudes à l’assurance GLI
Détecter les fraudes dans le cadre de l’assurance GLI présente plusieurs défis.
Gagner en efficacité
Traditionnellement, les compagnies d’assurance s’appuyaient sur des méthodes manuelles. Les agents vérifiaient ponctuellement les dossiers pour détecter les anomalies. Ces méthodes sont non seulement chronophages mais aussi sujettes à des erreurs humaines. La fraude documentaire et l’usurpation d’identité étaient détectées trop tard, ou passaient inaperçu.
Augmenter la précision des contrôles
Les fraudeurs deviennent de plus en plus sophistiqués. Ils utilisent des techniques avancées pour éviter la détection. Cela oblige les compagnies d’assurance à constamment mettre à jour leurs processus de vérification. L’utilisation de l’IA permet une amélioration continue, en tâche de fond.
Comment l’IA améliore la détection des fraudes à l’assurance GLI ?
Identification des comportements suspects et des modèles de fraude
L’IA performe dans l’identification des comportements suspects et des modèles de fraude. Elle peut détecter des anomalies et des comportements déviants, parfois indicateurs de fraude.
Par exemple, repérer des modèles récurrents dans les demandes de GLI qui ont précédemment conduit à des non-paiements. On relèvera des incohérences dans les informations fournies par le locataire ou des similitudes avec des fraudes antérieures.
Grâce à cette capacité à identifier des motifs subtils, les compagnies d’assurance peuvent cibler plus efficacement les dossiers à haut risque. Ces dossiers à risque élevé peuvent être re-vérifiés par un expert quand les dossiers à faible risque peuvent bénéficier d’une validation automatique.
Analyse des données historiques et en temps réel
L’IA permet l’analyse simultanée des données historiques et en temps réel. Cela permet de créer un système plus robuste et réactif dans détection des fraudes à l’assurance GLI.
Données historiques
Grâce à elles, les systèmes d’IA peuvent apprendre des schémas de fraude passés. Ils ajustent leurs modèles pour améliorer la précision de leurs prédictions.
Temps réel
L’analyse en temps réel permet de surveiller en continu les nouvelles demandes d’assurance GLI et les comportements des locataires. Cela signifie que les fraudes peuvent être détectées et traitées immédiatement. Soit, avant qu’elles ne causent des pertes significatives.
Automatisation des processus de vérification et de validation
Traditionnellement, les processus de vérification du dossier et sa validation nécessitent une intervention humaine significative. Celle-ci peut se révéler lente et sujette à des erreurs.
Avec l’IA, ces tâches de vérification peuvent être automatisées :
- Extraction des informations textuelles sur les documents
- Identification du type de document grâce à la reconnaissance visuelle
- Détection automatisée des incohérences intra- et inter-documentaire
- Contrôle de l’authenticité et détection des signes de falsification grâce aux modèles précédemment établis
Comprendre les technologies utilisées pour la détection des fraudes
Apprentissage automatique (machine learning)
Comprendre le machine learning
Le machine learning est au cœur de la détection des fraudes à l’assurance GLI. Cette technologie utilise des algorithmes pour analyser d’énormes volumes de données et identifier des motifs ou des anomalies indiquant une possible fraude. Pour tout savoir sur le machine learning, retrouvez notre article dédié.
Comment est-ce utilisé ?
Grâce à l’apprentissage automatique, les systèmes peuvent apprendre et s’améliorer au fil du temps. Ils augmentent ainsi leur précision.
Par exemple, les algorithmes analysent les historiques de transactions et les comportements passés des locataires. Ils peuvent repérer des tendances suspectes et signaler les dossiers potentiellement frauduleux avant qu’ils ne causent des pertes.
Traitement du langage naturel (NLP)
Qu’est-ce que le NLP ?
Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux systèmes d’IA de comprendre et d’interpréter le langage humain. Dans le cadre de la détection des fraudes, le NLP est utilisé pour analyser les documents soumis par les locataires. Parmi ces documents, on retrouve les contrats de location, les fiches de paie et les relevés bancaires.
Utilisation du NLP
Cette technologie peut identifier les incohérences et les anomalies dans les documents textuels. Que ce soit des informations contradictoires ou des schémas de langage qui ne correspondent pas à des documents authentiques. Le NLP peut également être utilisé pour surveiller les communications écrites, détectant des signes de fraude dans les échanges par email ou par chat.
Analyse prédictive et Big Data
L’analyse prédictive permet aux compagnies d’assurance d’identifier la probabilité de fraudes futures. Ces outils agrègent et analysent des données provenant de diverses sources : données démographiques, historiques de paiement, comportements en ligne. En recoupant les informations, ils peuvent évaluer le risque associé à chaque demande de GLI.
Cette capacité à traiter et à analyser rapidement d’énormes volumes de données permet de prendre des décisions plus rapides et plus précises. Cela réduit donc le nombre de fraudes non-détectées.
Réseaux de neurones et Deep Learning
Les réseaux de neurones et le Deep Learning sont des sous-domaines de l’apprentissage automatique.
Réseaux de neurones
Les réseaux de neurones convolutifs sont capables de traiter des données non structurées. Parmi lesquelles, des photos de document, de pièce d’identité, …, et des vidéos. Un atout particulièrement utile pour vérifier l’authenticité des documents d’identité.
Deep learning
Le Deep Learning peut apprendre des caractéristiques complexes et subtiles des fraudes. Il améliore donc la capacité des systèmes d’IA à identifier des comportements suspects. Comportements qui auraient pu échapper aux méthodes traditionnelles.
Comment mettre en place l’IA de détection pour l’assurance GLI?
Collecte et préparation des données d’assurance GLI
La première étape pour intégrer l’IA dans la détection des fraudes en assurance GLI est la collecte et la préparation des données. Cela implique de rassembler des informations provenant de diverses sources. Parmi celles-ci : les historiques de paiement des locataires, les dossiers de location, les rapports de crédit et d’autres données pertinentes.
Une fois collectées, ces données doivent être nettoyées pour éliminer les erreurs et les incohérences. Elles doivent aussi être formatées pour les rendre compatibles avec les algorithmes d’IA. Cette phase de préparation est cruciale, car la qualité des données influence directement la précision et l’efficacité des modèles d’IA.
Entraînement des modèles d’IA sur des jeux de données spécifiques à l’assurance GLI
Une fois les données préparées, l’étape suivante consiste à former les modèles d’IA sur des jeux de données spécifiques. Les algorithmes de machine learning sont entraînés à partir de données historiques de fraude et de comportements locatifs. Cela leur permet d’apprendre à identifier les caractéristiques et les schémas associés aux fraudes.
Ce processus d’entraînement nécessite souvent des ajustements et des itérations pour optimiser les performances du modèle. L’exploitation de données fiables et spécifiques au secteur de l’assurance GLI est particulièrement importante pour développer des modèles précis et adaptés.
Intégration des systèmes d’IA avec les processus existants
Après la formation des modèles, il est essentiel d’intégrer les systèmes d’IA avec les processus existants de l’entreprise. Cela peut impliquer l’intégration des algorithmes d’IA dans les plateformes de gestion des demandes d’assurance. Mais aussi dans les systèmes de vérification des locataires et dans les outils de gestion des sinistres.
L’objectif est de faire en sorte que les modèles d’IA puissent analyser les nouvelles demandes et les données des locataires en temps réel. Ils fourniront alors des alertes et des recommandations aux gestionnaires de risques et aux analystes en fraude. Une intégration fluide garantit que les bénéfices de l’IA soient pleinement réalisés sans perturber les opérations courantes.
Surveillance et amélioration continue des modèles
Enfin, une fois les systèmes d’IA déployés, une surveillance continue et une amélioration des modèles sont nécessaires. Les comportements frauduleux évoluent avec le temps. Les modèles d’IA doivent être régulièrement mis à jour avec de nouvelles données et réentraînés pour maintenir leur efficacité.
La surveillance continue permet de détecter rapidement toute diminution de performance et d’ajuster les modèles en conséquence. Pour cela, on permet aux analystes de signaler des fraudes non détectées ou des faux positifs. Le nombre et la part des analyses remontées permettent de suivre l’efficacité des modèles.