C’est quoi la détection des fraudes?

La fraude est un grand problème pour l’industrie de l’assurance.  Cela a un impact non seulement sur tous les types d’assurance, de l’assurance non-vie à l’assurance maladie, mais également sur leurs clients en raison des piements et des coûts supplémentaires. En effet, elle affecte également la société en général, car la fraude à l’assurance pourrait être utilisée pour financer des activités criminelles. Le nombre de cas de celui-ci a augmenté, surtout après Covid-19. Ainsi, cette augmentation des cas de fraude à l’assurance a entraîné des pertes financières chaque année pour les assureurs et les clients. C’est pourquoi le problème doit être résolu.

La taille et la croissance du marché de l’assurance et  la détection des fraudes

La fraude en matière de soins de santé est un problème dans le monde entier. Il y a une augmentation significative de la population cherchant une assurance maladie dans différents pays. Par exemple, selon Statista, 297 millions de personnes aux États-Unis auraient une assurance maladie en 2020, une augmentation par rapport à environ 257 millions de personnes assurées en 2010. La taille du marché mondial de la détection et de la prévention de la fraude est de 25,66 milliards de dollars en 2021. 

Le marché devrait passer de 30,65 milliards USD en 2022 à 129,17 milliards USD en 2029. L’intelligence artificiel joue un rôle important dans la détection des fraudes dans l’industrie de la santé. Cela peut ouvrir des nouvelles opportunités pour l’industrie mondiale et locale de l’analyse de la fraude.

Cas de détection de fraude

Il existe différents types de cas de fraude partout dans le monde. Par exemple, la fraude peut être commise dans les secteurs de l’assurance, de la banque et de la santé, etc.

Il s’agit notamment de fournir des renseignements inexacts et incomplets dans les demandes d’assurance ou des réponses sur un formulaire d’assurance ou de soumettre des réclamations pour une perte fondée sur des situations mensongères. La fraude à la drogue, la fraude médicale et la fraude à l’assurance sont les cas de fraude en matière de santé.

Ce qui est beaucoup plus courant, cependant, c’est le type de fraude que le secteur privé des soins de santé rencontre, quelle que soit la juridiction. Voici les types de fraude :

• Upcoding

• Unbundling

• Intervention médicale inutile / tests, etc.

• Déclaration inexacte

• Fraude

Les conséquences des cas de détection de fraude

Les assureurs prennent des mesures contre ceux qui commettent des fraudes. Les résultats peuvent inclure :

• Non-paiement des créances

 • Résiliation d’assurance

• L’assureur sollicitant les frais encourus (par exemple pour les experts dans l’évaluation de la réclamation)

 • Par la suite, impossibilité d’obtenir une assurance et d’autres services financiers

 • Faire un rapport de l’affaire à la police pour une enquête plus approfondie 

• Un casier judiciaire

Comment B2Metric aide?

L’approche en matière d’identification de la fraude à l’assurance diffère d’un pays à l’autre.  L’un des moyens de réduire les cas de détection de fraude est l’adaptation des techniques d’apprentissage automatique pour permettre le développement de la précision prédictive.

B2Metric révolutionne la détection et la gestion de la fraude en fournissant des informations basées sur l’IA pour aider les régimes de santé à prendre des mesures avec une rapidité et une précision élevées. Avec B2Metric, votre plan peut identifier les cas les plus précieux en peu de temps et répondre aux priorités absolues dans des domaines tels que: médical, opticien et pharmacie.

B2Metric Auto-ML fournit des fonctionnalités spécifiques à l’assurance pour l’industrie, telles que la notation des risques clients, la prédiction du taux de désabonnement et les solutions aux problèmes de détection des fraudes. L’un des produits de B2Metric appelé B2ML Studio Hunter permet aux utilisateurs de découvrir, visualiser et raconter automatiquement des résultats importants (tels que des corrélations, des exceptions, des clusters, des pilotes et des prédictions) dans des ensembles de données, sans avoir à créer de visualisations de données, à créer des modèles ou à écrire des algorithmes.

Les capacités augmentées différencient les fonctionnalités des plates-formes de D&A. Ils sont également un facteur clé qui accélère la convergence entre l’analytique et la science des données.

Comment travailler dans un tel cas?

Dans un premier temps, les scientifiques des données analysent les données et créent une planification de projet pour la version MVP de la plate-forme B2Metric Hunter Fraud Detection. Il s’agit d’une plate-forme  SAAS qui peut être instantanément mise en œuvre en tant que solution sur site pour toutes les compagnies d’assurance maladie.

Tout d’abord, nous essayons de comprendre les variables représentant divers comportements et propriétés de l’optique et leurs relations les unes avec les autres. Il comporte également des erreurs logiques telles que des âges négatifs des clients ou des prix bruts négatifs, de sorte qu’ils doivent tous être nettoyés avant l’analyse exploratoire des données et la modélisation ML.

Après cela, les scientifiques enregistrent les ensembles de données dans B2Metric ML Studio Data Ingestor, puis exécutent des modèles de fraude et les détails des modèles sont expliqués en détail dans les sections ci-dessous.

Le diagramme du cas d’utilisation de la fraude B2Metric Auto-ML Hunter indique brièvement les personas et les flux de l’utilisateur ci-dessous.

B2Metric Auto-ML Fraud modèles de formation, de recyclage et de mécanisme de prédiction fonctionne le système ci-dessous. Ce module de formation exécute les étapes suivantes :

Conception de la plate-forme d’alerte à la fraude B2Metric Auto ML Hunter

● La plate-forme vous permet de télécharger des données à modéliser à partir de votre base de données comme Amazon DynamoDB, Oracle, PostgreSQL, MsSQL, MySQL, Stripe, Google Analytics, Google Big Query, SAS ou à partir de votre ordinateur sous forme de fichier CSV, XLS (X), TXT, PARQUET.

• Vous pouvez exécuter les modèles de classification ou de régression supervisés, les modèles de clustering non supervisés et les modèles de détection d’anomalies sur la plate-forme

Au cours de la modélisation ML et de la génération d’informations statistiques pour le cas d’utilisation de data science / manipulation de données afin d’obtenir des informations sur le marché avec les données de « Données historiques des demandes de remboursement des opticiens aux compagnies d’assurance ».

 Les algorithmes et les conclusions des détails techniques sont énumérés ci-dessous:

1.Analyse exploratoire des données: Se référant au processus critique consistant à effectuer des enquêtes initiales sur les données afin de découvrir des modèles, de repérer des anomalies, de tester des hypothèses et de vérifier des hypothèses à l’aide de statistiques sommaires et de représentations graphiques.

2.Analyse de cluster : Identifiez les différents segments de clientèle, puis effectuez une analyse de cluster pour voir si ces segments partagent des caractéristiques similaires (p. ex. objectifs, points faibles, perceptions, données démographiques, préférences, etc.) qui sont distinctement différentes des autres segments.

3. Analyse factorielle : Faire la lumière sur la combinaison d’aspects, de caractéristiques ou de priorités qui est la plus importante pour un certain type de clients (groupe).

4. Analyse discriminante : Prédire l’appartenance à un groupe (ou une population ou un groupe) en fonction des caractéristiques mesurées d’autres variables. Par la suite, il est demandé de se baser sur les résultats précédents (analyse de marché, etc.) pour : extraire les valeurs aberrantes de l’ensemble de données (selon plusieurs axes d’analyse). Effectuer une analyse approfondie de ces données afin d’identifier les mouvements de fraude.

5. Détection des fraudes à l’aide de la régression multiple : Prédire la valeur d’une variable en fonction des modifications apportées à deux variables ou plus. Pour la raison que la fonctionnalité cible est catégorique, il s’agira d’un modèle de classification.

6. Apprentissage adaptatif et apprentissage continu des modèles de fraude: L’apprentissage continu et le recyclage automatique des modèles de fraude est l’un des points cruciaux pour les nouveaux clients, les nouveaux opticiens et les données de transaction générées. 

Voici l’architecture système ci-dessous conçue pour la solution d’apprentissage adaptatif de modélisation de la fraude d’Almerys dans le framework B2Metric Auto-ML Hunter.

Nous appliquons l’assurance qualité logicielle qui est un processus et fonctionne parallèlement pour le développement de nos systèmes AutoML basés sur l’IA et de notre logiciel de plate-forme de fraude. Il se concentre sur l’amélioration du processus de développement de logiciels afin que les problèmes puissent être évités avant qu’ils ne deviennent un problème majeur. L’assurance qualité logicielle est une sorte d’activité Umbrella qui est appliquée tout au long du processus logiciel.

L’assurance des logiciels a : 

● Une démarche de gestion de la qualité, 

● Examens techniques formels,

● Stratégie multi-tests,

● Ingénierie logicielle efficace et technologie de la science des données,

● Mesure, reporting et A/B, mécanisme de test unitaire.

Ce sont les risques possibles qui peuvent survenir pendant les projets, mais nous avons déjà trouvé des moyens appropriés pour gérer ces problèmes au sein de notre équipe.

Découvrez l’approche d’apprentissage automatique de B2Metric : automl

Découvrez la solution d’analyse prédictive des utilisateurs de l’application mobile IQ Analytics de B2Metric : b2metric-iq

B2Metric a été reconnu par le leader mondial du conseil en gestion Gartner. Vous pouvez lire gartner Peer insights dans la revue de B2Metric ici : https://www.gartner.com/reviews/market/data-and-analytics-others/vendor/b2metric

Si vous recherchez une solution d’apprentissage automatique pour votre organisation, vous pouvez en savoir plus sur ces outils prédictifs et compréhensibles pour votre secteur.:register 

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