Le Groupe DIOT-SIACI et Shift Technology, fournisseur de solutions d’automatisation et d’optimisation des décisions basées sur l’intelligence artificielle (IA) pour le secteur de l’assurance, s’allient au service d’un nouvel accompagnement dans le pilotage des régimes en santé et prévoyance. L’objectif est de faire appel à l’IA de la solution Shift Claims Fraud Detection pour permettre une meilleure détection de dossiers abusifs ou frauduleux, et ainsi offrir un meilleur niveau de conseil en protection sociale.
Avant la mise en place de la solution Shift, DIOT-SIACI effectuait ses contrôles sur la base de seuils, d’actes, etc. En s’alliant à Shit, le groupe améliore l’accompagnement des régimes en santé et prévoyance par une collaboration plus grande avec ses clients, une meilleure capacité à réconcilier les données et une agilité accrue des équipes opérationnelles face à des contraintes internes. « L’intégration d’analytics et de Big data dans nos contrôles crée de la valeur pour nos clients et bénéficie à l’ensemble de la chaîne de valeur car nos partenaires assureurs constateront à terme une sinistralité contenue » explique Mathieu Brémond, Insurance Compliance Risk & Data Privacy Manager de SIACI SAINT HONORE. La solution permet d’aller encore plus loin en offrant la capacité d’implémenter des scénarii souhaités par le client, propres à son contexte social, économique, stratégique, par exemple.
L’assurance santé : un marché en pleine évolution qui réclame davantage d’agilité
Les porteurs de risques en complémentaires santé voient leurs remboursements augmenter de manière importante. En conséquence, la répercussion en termes de cotisations est difficile à supporter par les entreprises clientes en assurance collective. Il est donc nécessaire d’agir pour maintenir un niveau de garantie élevé au juste prix. Identifier et traiter les déclarations frauduleuses et autres abus qui génèrent des coûts non négligeables constitue donc un axe essentiel.
Des schémas d’abus ou de fraude détectés
Le déploiement de Shift Claims Fraud Detection a débuté en 2019, avec une première phase d’analyse réalisée par les data scientists Shift sur les données historiques. Un modèle de détection qui évolue en continu depuis, avec l’ajout régulier de nouveaux scénarios suivant l’évolution du contexte réglementaire ou encore du contexte client.
Très rapidement, la solution de Shift a permis de détecter des schémas d’abus ou de fraude, jusqu’alors peu détectables par les équipes. Shift a ainsi permis d’automatiser et d’industrialiser la détection de façon efficiente en mettant le besoin client au cœur du dispositif. « La complexité analytique de la lutte antifraude a nécessité de travailler en collaboration étroite avec les équipes de DIOT-SIACI pour entraîner les algorithmes de détection de Shift à leurs différents cas d’usages. Nous avons par la suite collaboré sur la définition des alertes et affiné les scores de suspicion pour faciliter le travail d’investigation des équipes. », précise Arnaud Grapinet, Chief Data Scientist chez Shift.
Une solution qui redonne de la valeur aux experts du contrôle
Shift Claims Fraud Detection simplifie, mais surtout valorise le travail des experts du contrôle opérationnel chez DIOT-SIACI, grâce à une évaluation plus rapide et pertinente des dossiers avant leur remise. « Shift Claims Fraud Detection a clairement amélioré la perception et la création de valeur de ce service. C’est même devenu un axe de différenciation. Désormais, le contrôle n’est plus perçu comme un centre de coûts mais comme une business unit à part entière », conclut Mathieu Brémond.
Source : communiqué de presse DIOT-SIACI et Shift Technology
L’info en +
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