Avec l’arrivée des réglementations sur la connaissance client et la lutte contre la fraude LCB-FT, la remédiation KYC pose ses bagages dans le secteur de l’assurance. Cette dernière consiste à collecter et à vérifier, de manière continue, les informations et documents des clients. Toutefois, elle est encore généralement effectuée à la main. La remédiation KYC donne aux assurances de nombreux challenges à relever.
Comprendre la remédiation KYC dans l’assurance
Qu’est-ce que la remédiation KYC en assurance ?
Qu’est-ce que la remédiation KYC ?
Le KYC, acronyme de “Know Your Customer“, désigne l’ensemble des actions entreprises par une entreprise, notamment une compagnie d’assurance, pour vérifier l’identité de ses clients. La remédiation désigne la partie qui consiste à mettre à jour et à compléter les informations personnelles de ces clients sur le long terme.
Ce processus est une obligation légale inscrite dans le cadre de la lutte contre le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme. Il vise à s’assurer que les données clients sont exactes, complètes et conformes aux réglementations en vigueur.
Pourquoi la remédiation KYC est-elle essentielle en assurance ?
La remédiation KYC joue un rôle crucial dans le secteur de l’assurance. Elle permet aux assureurs d’évaluer les risques associés à chaque client, de prévenir les fraudes et de se conformer aux réglementations légales.
La remédiation KYC contribue à la stabilité du système financier en empêchant les acteurs malveillants d’utiliser les services d’assurance à des fins illicites.
Les défis de la remédiation KYC manuelle en assurance
La remédiation KYC manuelle représente un véritable défi pour les établissements financiers. Tout particulièrement dans le secteur de l’assurance, qui dispose de nombreux documents et formulaires à remplir. Ce processus, souvent fastidieux est sujet aux erreurs et à une perte de confiance des clients.
Coûts opérationnels exorbitants
La saisie manuelle des données, la vérification de documents papier et les recherches dans des bases de données peu structurées sont un goulet d’étranglement. Les coûts salariaux associés à ces tâches répétitives et chronophages alourdissent considérablement les dépenses opérationnelles des entreprises.
Risque élevé d’erreurs et de non-conformité
Les erreurs humaines sont inévitables dans un processus manuel. Des erreurs de saisie, des omissions ou des interprétations erronées des données peuvent entraîner des conséquences graves. Parmi les conséquences possibles, on notera :
- Des sanctions financières de la part des autorités de régulation
- Une perte de réputation et une érosion de la confiance des clients.
Difficulté à s’adapter aux évolutions réglementaires
Le paysage réglementaire en matière de KYC est en constante évolution. Les entreprises sont tenues de mettre à jour régulièrement leurs procédures pour se conformer aux nouvelles exigences. Les processus manuels peinent à suivre ce rythme, exposant les entreprises à des risques de non-conformité.
Expérience client dégradée
Les longs délais de traitement liés aux processus manuels peuvent générer de la frustration chez les clients. Les demandes de renseignements ou les modifications de données sont souvent traitées avec lenteur. Cela nuit à la satisfaction client et peut entraîner une perte de clientèle.
Difficulté à gérer les volumes de données croissants
Les compagnies d’assurance gèrent des volumes de données clients considérables et en constante augmentation. Il devient rapidement complexe de traiter manuellement ces données, de les mettre à jour et de garantir leur cohérence.
Scalabilité limitée
Les processus manuels ont des difficultés à s’adapter aux pics d’activité ou à une croissance rapide de la clientèle. Il devient alors difficile de maintenir un niveau de service élevé et de garantir des délais de traitement courts.
Face à ces enjeux, l’automatisation de la remédiation KYC apparaît comme une solution incontournable pour les assureurs. D’autant plus s’ils souhaitent optimiser leurs opérations, renforcer leur conformité et améliorer l’expérience client.
Les bénéfices d’automatiser la remédiation KYC en assurance
Gain de temps et d’efficacité opérationnelle
En automatisant la remédiation KYC, les assureurs libèrent leurs équipes pour qu’elles se concentrent sur des missions à plus forte valeur ajoutée. Les tâches associées à la remédiation sont chronophages et peu valorisantes. Elles comprennent la reprise des documents, la vérification de leur authenticité, et la saisie des informations.
Réduction des erreurs humaines
La re-saisie manuelle des informations crée de nombreuses erreurs d’inattention et fautes de frappes. Celles-ci sont évitables grâce à l’utilisation de l’OCR. Les longs numéros de documents sont ainsi récupérés automatiquement, sans aucune faute.
Renforcement de la sécurité et lutte contre la fraude
Grâce à l’automatisation, au machine learning et à l’IA, les dossiers clients sont traités en seulement quelques secondes. Plus question d’accepter un dossier sans le faire passer au détecteur de mensonges. Vous pouvez désormais vérifier la cohérence des informations et l’authenticité de chaque document.
Cette recherche passive d’incohérences, de fausse déclaration de sinistre, de blanchiment d’argent, etc. renforce la sécurité des compagnies d’assurances.
Amélioration de l’expérience client et fidélisation
En automatisant les processus de remédiation KYC, les assureurs offrent une expérience client plus fluide et personnalisée. Grâce à un apprentissage sur les documents et les informations qu’ils contiennent, il est possible de personnaliser les demandes de documents faites à chaque client.
Optimisation des coûts et retour sur investissement
En automatisant les processus de remédiation KYC, les entreprises peuvent réaliser des économies significatives sur les coûts de traitement. Les investissements initiaux dans les solutions d’automatisation sont rapidement amortis grâce aux gains de productivité et à la réduction des erreurs.
Les technologies au coeur de la Remédiation KYC Assurance
Le rôle de l’intelligence artificielle IA et du machine Learning ML
Identification des données manquantes
L’IA peut analyser de grandes quantités de données pour identifier rapidement les informations manquantes ou contradictoires dans les dossiers clients.
Détection des comportements suspects
Les algorithmes de machine learning permettent de détecter les activités inhabituelles qui pourraient signaler un risque de fraude ou de blanchiment d’argent.
Priorisation des dossier à contrôler
L’IA peut aider à classer les dossiers clients en fonction de leur niveau de risque, permettant ainsi de concentrer les efforts de remédiation KYC sur les cas les plus critiques.
OCR : Saisie automatisée des documents
Extraction automatique des données
L’OCR permet d’extraire les informations contenues dans les documents scannés (pièces d’identité, justificatifs de domicile, etc.), réduisant ainsi les erreurs de saisie
Vérification automatique de la conformité
L’OCR peut être utilisé pour vérifier la conformité des documents par rapport à des modèles prédéfinis
Biométrie : Vérification de l’identité
Vérification d’identité à distance
La biométrie permet de sécuriser la vérification d’identité des clients à distance. La biométrie consiste à contrôler la correspondance entre le document d’identité et une photo ou vidéo de son détenteur.
Détection des changements d’apparence
La biométrie peut être utilisée pour détecter les changements d’apparence physique du client et déclencher ainsi une nouvelle vérification d’identité.
Exemple concret
Un système de remédiation KYC automatisé pourrait utiliser l’OCR pour extraire les informations d’un nouveau justificatif de domicile envoyé par un client. L’IA serait ensuite utilisée pour comparer ces nouvelles informations avec les données existantes dans le dossier client et pour détecter d’éventuelles anomalies. Si un écart est détecté, le système pourrait déclencher une vérification biométrique pour confirmer l’identité du client et mettre à jour automatiquement ses informations dans la base de données.
Les étapes d’un processus de remédiation KYC optimal dans le secteur des assurances
Un processus de remédiation KYC efficace est essentiel pour garantir la conformité réglementaire et réduire les risques opérationnels. Il se déroule généralement en plusieurs étapes clés.
1. Identification des dossiers à réviser
Définition des critères de sélection
Il est généralement nécessaire de définir des critères précis pour identifier les dossiers clients à réviser. Ces critères sont généralement établis en fonction des réglementations en vigueur et des risques spécifiques à l’entreprise. Par exemple :
- Les contrats souscrits il y a plus de X années.
- Ou bien, les clients présentant des profils à risque.
- Ou encore ceux ayant eu des modifications significatives de leur situation.
Analyse des données existantes
Une analyse approfondie des données clients permet d’identifier les lacunes informationnelles et les incohérences. Les outils d’analyse de données peuvent être utilisés pour automatiser cette étape et gagner en efficacité.
2. Collecte et vérification des informations manquantes
Requêtes aux clients
Les clients sont sollicités pour fournir les documents manquants ou mettre à jour les informations existantes. Les canaux de communication (courriel, courrier postal, espace client) doivent être adaptés pour faciliter cette démarche.
Vérification des informations auprès de sources externes
Les données fournies par les clients sont comparées avec des sources externes fiables (bases de données publiques, registres commerciaux, etc.). Cela permet de garantir leur exactitude.
Validation des documents
Les documents justificatifs sont analysés pour vérifier leur authenticité et leur conformité aux exigences réglementaires.
3. Analyse des risques
Évaluation du profil de risque
Chaque dossier est évalué en fonction de critères de risque prédéfinis (pays d’origine, secteur d’activité, montant des transactions, etc.).
Identification des signaux d’alerte
Les systèmes d’analyse peuvent être configurés pour détecter les comportements suspects ou les activités inhabituelles qui pourraient indiquer un risque de fraude ou de blanchiment d’argent.
4. Mise à jour du système d’information
Intégration des nouvelles données
Les informations collectées et vérifiées sont intégrées dans le système d’information de l’entreprise.
Archivage des documents
Les documents justificatifs sont archivés de manière sécurisée et conformément aux exigences réglementaires.
5. Suivi et contrôle
Mise en place d’indicateurs de performance
Des indicateurs clés de performance (KPI) sont définis pour mesurer l’efficacité du processus de remédiation (taux de complétude des dossiers, délai moyen de traitement, etc.).
Revues régulières
Des revues régulières sont organisées pour évaluer l’efficacité du processus et identifier les éventuelles améliorations à apporter.