Assurances
Détéction de fraudes
#Antifraude
#Dataiku
#Assurances
#Ambition
L'ambition
de la mission
La fraude en assurances pèse sur les marges et pénalise les assurés honnêtes. Pour faire face à ce phénomène, le contrôle systématique par l’humain basé sur l’intuition est non viable et improductif. Notre client nous a missionné pour booster la productivité dans la détection de dossiers frauduleux
#Method
Notre
approche
Détection intelligente
Certes meilleur qu’un choix aléatoire, le processus en place utilisait des règles métiers sophistiquées mais statiques, limitant ainsi la capacité à distinguer de nouveaux schémas de fraude. Nous avons innové en proposant d’inscrire des algorithmes d’apprentissage avancés dans le processus de détection de fraude sur les dossiers de prise en charge.
Modèles prédictifs avancés
La success story débute par un “Proof of Value” conduit par Eulidia et ses partenaires : Dataiku & Teralab, providers d’un environnement souverain de stockage de données sensibles et d’un studio, facteur de productivité pour nos équipes dans le développement du modèle. En quelques semaines, notre client a disposé d’une analyse descriptive permettant une meilleure connaissance des variables explicatives de la fraude pour manager son réseau de partenaires, ainsi que d’un modèle de risque scorant les nouveaux dossiers de prises en charge.
Processus managé par le client
L’infrastructure et le modèle sont désormais déployés en production. L’équipe interne a été formée à la mise à jour du modèle via le studio DSS Dataiku ainsi qu’à la supervision du processus prédictif pour permettre aux auditeurs de prioriser leurs contrôles et de réduire significativement l’impact de ce phénomène
#Benefits
Indicateurs
de réussite
x10 sur la performance de détéction
Fiabilisation du réseau des partenaires
Transfert de compétences vers les équipes
