Schéma de risque de fraude:
Un réseau organisé déclare de faux accidents à répétition avec plusieurs identités et véhicules pour obtenir des indemnisations. Les sinistres, espacés et dispersés, révèlent des schémas récurrents détectables par analyse des données.
Détection:
Analyse temporelle (séries temporelles) pour repérer des pics récurrents aux mêmes périodes.
Détection d’anomalies et clustering (regroupement) pour isoler groupes de dossiers présentant caractéristiques communes.
Règles de seuils intelligentes : alerter sur montants juste en dessous des paliers de contrôle.
Analyse de graphes / linking : relier personnes, véhicules, garages, IP, numéros et adresses par similarité et co‑occurrence.
Fuzzy matching sur noms, adresses et descriptions pour repérer variations intentionnelles.
Croisement avec sources externes (télématique, vidéosurveillance, historiques des réparateurs) et vérification documentaire ciblée.
Prévention:
Liste noire des fraudeurs connus : centralisation des individus et entités identifiées dans des bases partagées entre compagnies d’assurance pour empêcher de nouvelles déclarations frauduleuses.
Collaboration avec les forces de l’ordre : échanges réguliers d’informations sur les schémas de fraude, enquêtes conjointes et signalement des réseaux structurés pour poursuites pénales.
Cellules anti-fraude régionales : équipes spécialisées sur le terrain pour analyser les dossiers suspects, détecter les réseaux locaux, effectuer des contrôles inopinés et sensibiliser les assureurs aux nouvelles techniques de fraude.
Sensibilisation et formation : formation du personnel aux signaux d’alerte, aux techniques de fraude émergentes et aux outils de data analytics pour la détection proactive.
Outils technologiques : systèmes automatisés de scoring et d’alerte sur dossiers à risque élevé, analyse des patterns récurrents et surveillance des comportements atypiques.
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