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Détection de la fraude: Accident Benefits en Ontario AAIARD, 2 novembre 2012 Charles Dugas, Directeur Principal, Aviva Canada En collaboration avec Sujana.

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1 Détection de la fraude: Accident Benefits en Ontario AAIARD, 2 novembre 2012 Charles Dugas, Directeur Principal, Aviva Canada En collaboration avec Sujana Allam, Nathalie Charbonneau, Esaie Djossou, Benjamin M. Donais, Shengli Huang, Maxime Lafleur-Forcier, Jin Lee, Noémie Pey, Shu Zhang.

2 Juillet 2011 L Ontario Auto Insurance Anti-Fraud Task Force (AFTF) est mise sur pied Décembre 2011 Rapport intérimaire de lAFTF

3 ConfidentialPage 3 Le Symptôme Source: Ontario Auto Insurance Anti-Fraud Task Force – Interim Report

4 ConfidentialPage 4 Le Symptôme

5 ConfidentialPage 5 Le Symptôme

6 ConfidentialPage 6 Le Symptôme

7 ConfidentialPage 7 Fraude ou abus ? Dommages matériels: pare-choc égratigné Dommages corporels: plus de 100 formulaires soumis par 2 accidentés ( $)

8 ConfidentialPage 8 Types de fraude Portrait des différents types de fraudes Organisée Plusieurs participants, chacun joue un rôle Accidents planifiés ou qui nont jamais eu lieu Les accidentés ne sont pas les organisateurs Peut inclure des professionnels et autres « facilitateurs » Peut inclure le vol didentité de professionnels Préméditée Un membre du système facture des traitements superflus ou inexistants Le membre travaille au dépend des accidentés ou de concert avec eux La fraude ne relève pas dun large réseau organisé Opportuniste Gonflement des réclamations par un accidenté

9 Juin 2012 Le rapport KPMG

10 ConfidentialPage 10 Basé sur des diverses sources dinformation Nest pas une analyse statistique Conclusion principale: entre 770 millions $ et 1,6 milliard $ p.a. i.e., 9% et 18% primes totales en Ontario. Solutions analytiques pour lidentification de la fraude 1.Approche robuste et efficace selon les démonstrations de faisabilité (POC) étudiées 2.La capacité de détection augmente significativement lorsque les données de plusieurs assureurs, plusieurs lignes daffaires et plusieurs années sont utilisées 3.Le partage des données entre assureurs pose un problème au niveau de la confidentialité 4.Les solutions analytiques sont beaucoup utilisées aux É.-U. et au R.-U. KPMG mandaté par le BAC (IBC)

11 ConfidentialPage 11 Raisons en faveur dune solution analytique (SAS) 1)Automatisation: règles (red flags), réseaux, rapports. 2)Trier (rank) avec lanalyse prédictive (méthodes supervisées) 3)Détection danomalies, de tendances (méthodes non supervisées) 4)Accélérer la détection => réduire la durée de la fraude 5)Intégration de différentes bases de données 6)Améliorer le service à la clientèle 7)Dissuasion

12 ConfidentialPage 12 5 (+/- bonnes) excuses pour sen passer (SAS) (3) Pas assez de données (4) Les données en mauvais état (5) Les données sont trop dispersées (2) Nos ajusteurs et enquêteurs sont débordés (1) Tout est sur papier et rédigé à la main

13 ConfidentialPage 13 Défis au niveau de la qualité des données Parmi les principales sources de problèmes 1)Erreurs au niveau de lentrée de données 2)Processus mal structurés 3)Standards inexistants (dates, adresses, etc.) Défis 1)Propriété des données (data ownership) 2)Standards de qualité variables 3)Les outils de nettoyage automatisé 4)Responsabilisation des unités daffaires (vs IT) 5)Développer une approche proactive

14 ConfidentialPage 14 Défis au niveau de lanalyse prédictive (1) Définir la cible (2) Classes débalancées (3) Exploitation vs exploration Cas référés EnquêtesPoursuitesFraudes

15 ConfidentialPage 15 Un processus dynamique Stratégie simple: arrêt brusque Évolution: « Swoop & Squat »

16 ConfidentialPage 16 Défis au niveau de lanalyse prédictive (4) Reproduire limage (profil) dune réclamation dans le passé nécessite de travailler la transactionnelle #CLMDt LossDt TransCOLLAB $ $ $ $ $ …… Après 1 mois Après 3 mois À Dt Loss, AB=0…

17 ConfidentialPage 17 Défis au niveau de lanalyse prédictive (5) Lacceptation

18 Juillet 2012 Mise à jour: Anti-Fraud Task Force Status Update

19 ConfidentialPage 19 Sondage des consommateurs 1.8/10 croient que la fraude est fréquente ou occasionnelle 2. 6/10 croient que la fraude influence (influential or very influential) les primes dassurance 3.64%-77% dapprobation pour 6 initiatives anti-fraude proposées

20 ConfidentialPage 20 Initiatives récentes du gouvernement Dans le budget 2012: 1.Engagement à collaborer avec lAFTF et à suivre les recommandations du rapport intérimaire 2.Proposition damendements afin que le surintendant de FSCO puisse imposer des amendes pour contravention aux lois et règles. 3.Plan de modernisation de FSCO Revue du système de règlement des différends Renforcement de lautorité du surintendant par rapport au « Unfair or Deceptive Acts or Practices »

21 ConfidentialPage 21 HCAI (Health Claims for Auto Insurance) 1.Professional Credential Tracker permet de réduire le risque de vol didentité les professionnels peuvent voir quelles cliniques utilisent leur identité Deux phases test complétées 2.Création dun numéro didentification personnel (à létude) 3.Rapports mensuels clinique – assureur (implanté)

22 ConfidentialPage 22 Autres développements 1.Partenariat entre FSCO et WSIB (Workplace Safety and Insurance Board) 2.Consortium Detica (ou IFG) 3.Formation des forces policières (p.ex. Identifying Staged Collisions, Traffic Officers Course) 4.Recherche financée par lATFT KPMG: estimation de létendue de la fr Deloitte: étude dautres juridictions (AL, BC, FL, MA, NY, UK) Willie Handler & Associates: enregistrement et réglementation des cliniques (http://williehandler.blogspot.ca)http://williehandler.blogspot.ca

23 15 Octobre 2012

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