Associer l’IA et l’intelligence humaine dans la lutte contre la fraude

La technologie artificielle (IA) et d’autres avancées technologiques ont été adoptées dans l’industrie des réclamations dans une certaine mesure ces dernières années — et on peut s’attendre sans risque à ce que cette tendance se poursuive. À mesure que de nouvelles découvertes sont faites sur la manière dont l’IA peut être exploitée opérationnellement dans divers secteurs d’activité, nous devons être proactifs dans l’évaluation de ses avantages (et de ses risques). 

Dans un paysage de fraude généralisée, les humains et les machines peuvent forger une relation symbiotique, s’appuyant sur les capacités uniques de chacun pour assurer le succès des assureurs et maintenir le coût des primes stable pour les clients réels.

Avantages clairs

Aujourd’hui, certaines entreprises utilisent la technologie de l’IA pour protéger leurs clients contre les menaces — même celles dont elles ne sont pas encore au courant. D’une part, elle protège contre la pratique courante des courtiers « fantômes » qui commettent des fraudes d’identité et utilisent l’identité des clients à des fins frauduleuses. Il identifie également la fraude aux faux documents, qui pourrait inclure des factures truquées et des images manipulées.

La technologie peut identifier la fraude potentielle bien plus tôt dans le cycle de vie d’une réclamation que l’œil d’un enquêteur humain. Lorsqu’elle est bien déployée, la technologie de détection de fraude accélère le règlement des sinistres authentiques, et si elle détecte la fraude, arrête les paiements. Un traitement des réclamations plus rapide et plus précis peut maintenir les coûts bas pour les assureurs et maintenir les primes basses pour les clients authentiques. 

Cela se manifeste déjà dans l’industrie automobile : la technologie d’apprentissage automatique (ML) est utilisée et aide à évaluer les risques potentiels de fraude — et à déterminer si le risque est viable — beaucoup plus tôt. En conséquence, un assureur pourrait accélérer les réclamations authentiques de la voiture jusqu’au règlement et étouffer les réclamations frauduleuses.

La détection précoce de la fraude habilitée par la technologie permet aux enquêteurs de prendre des décisions et de prendre des responsabilités globales. À mesure que la technologie élimine les allégations manifestement frauduleuses — avec moins de marge d’erreur — les enquêteurs peuvent conclure et passer à l’affaire suivante plus rapidement, plutôt que de consacrer des heures supplémentaires à la résolution de l’enquête. La technologie de détection de fraude permet aussi, notamment, d’économiser du temps et de l’argent en identifiant la cause exacte de la fraude, afin que les enquêteurs n’aient pas à le faire.

Éliminer les fraudeurs plus efficacement aide aussi à protéger la réputation d’une marque, tant dans l’industrie que du point de vue du client.  

Machines contre humains?

Nous connaissons tous la question morale et économique omniprésente qui plane sur le débat sur l’IA : les machines finiront-elles par rendre les humains obsolètes? À cette fin, ne devrait-il pas être craint, pas embrassé?

Une vérité universelle aide à étayer un argument valable du contraire : les machines ne peuvent pas ressentir. Vivre des émotions est unique aux humains, et impossible à apprendre. Les émotions complexes et le raisonnement sont essentiels aux affaires : l’empathie. Compréhension mutuelle. Un sens du devoir de faire ce qui est juste. Communication interpersonnelle. Négociation. Confiance.

Inversement, la technologie peut accomplir certains processus et tâches, comme l’identification d’un document falsifié, plus rapidement que n’importe quel cerveau humain. Associer les qualités humaines et mécaniques peut lutter plus efficacement contre la fraude. La technologie peut exceller dans l’identification, tandis que ce dernier aspect, impliquant les aspects juridiques, les complexités, les nuances, l’interprétation — peut rester dans le domaine des professionnels des réclamations humaines. Pour certains aspects de la contre-fraude, les humains seront probablement toujours impliqués.

Doubler

Les assureurs examinent constamment les données des réclamations. Pourtant, les données indiquant une fraude passent entre les mailles du filet. Lorsqu’un assureur passe le flambeau à une entreprise comme Sedgwick, le dépistage continu peut se poursuivre, et à partir d’un ensemble de données beaucoup plus vaste. 

Dans le domaine de l’immobilier commercial, par exemple, il existe un bassin de données très limité à filtrer. Moins de données est désavantageuse pour identifier les tendances des demandeurs en série et les comportements frauduleux indésirables dans l’industrie; L’utilisation d’un seul outil de dépistage nuit à la capacité de reconnaître le véritable volume de fraude qui fréquente les comptes d’un assureur. 

Inconvénients potentiels

À mesure que la technologie progresse, les clients et les demandeurs adoptent de plus en plus l’hypothèse que les avancées technologiques signifient des processus plus rapides et plus efficaces, et que les réclamations devraient donc mener à un règlement plus rapide. Les praticiens doivent garder cela à l’esprit : l’attente généralisée d’une résolution plus rapide — peu importe les complexités du dossier — est désormais intégrée dans le fondement du processus de réclamation habilité par la technologie.

Les gestionnaires de réclamations devraient faire preuve de diligence supplémentaire avec des vérifications ponctuelles pour répondre à ces demandes croissantes, et profiter intentionnellement des logiciels qui peuvent les aider.

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