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Secteur de la santé : comment l’Intelligence Artificielle et la data science peuvent limiter les risques liés à la fraude, aux abus et aux paiements à tort

Secteur de la santé : comment l'Intelligence Artificielle et la data science peuvent limiter les risques liés à la fraude, aux abus et aux paiements à tort

Article lu 5936 fois, depuis sa publication le 19/06/2020 à 10:06:29 (longueur : 6928 caractères)


Par Paul Sicsic, Responsable Produit Santé & Prévoyance chez Shift Technology

Fraude, abus et paiements à tort : une perte mondiale de près de 450 milliards d'euros
L'écosystème de l'assurance santé repose essentiellement sur la confiance, alimentée par de nombreuses demandes d'indemnisations aux montants relativement peu élevés, traitées et réglées dans un court délai. Prenez en compte un relatif anonymat (des professionnels de santé) et l'indifférence (des assurés) - lorsque la majorité des déclarations est soumise par les professionnels de santé et leur est directement réglée - et c'est la catastrophe assurée. Sans parler des réseaux de fraude organisés et des risques qu'ils représentent.

Il est difficile de quantifier l’impact financier des risques liés à la fraude, aux paiements à tort et aux abus car ce sont, par définition, des activités cachées. Dans les comparaisons internationales, la véritable fraude est souvent estimée entre 3% et 5% du montant total des prestations. Si l'on y ajoute les « abus » - assimilés à de la fraude dès lors qu'il y a fausse déclaration même si celle-ci n'est pas intentionnelle ou délibérée - ainsi que les « paiements à tort », on arrive très vite à un montant supérieur à 10% du coût des prestations. Même avec une estimation plus modeste les pertes avoisinent plusieurs milliards d'euros en France.

Une évolution rapide de la technologie
Malgré les progrès technologiques, la plupart des compagnies d'assurance et des administrations de santé publique n'ont pas su s'adapter. Pour détecter les fraudes, les abus ou paiements à tort, nombreux sont ceux qui utilisent encore des procédés manuels ou, si la technologie est en place, des règles et des contrôles basiques. C'est un vrai problème car les fraudeurs n'ont aucune difficulté à contourner ces contrôles en faussant les déclarations et autres données. Par ailleurs, si des entreprises plus avancées ont recours à l'analyse comportementale pour évaluer les pratiques de facturation « anormales » ces tactiques ne sont souvent à peine plus efficaces en matière de détection. Les entreprises les plus avancées utilisent des systèmes d'analyse très poussés, tels que la résolution d'entité, la modélisation prédictive, la détection de réseaux et l'analyse cognitive pour générer un grand volume d'informations liées à la fraude.

La bonne nouvelle, c'est que l'écosystème des assurtechs aide les organismes de complémentaires santé à envisager de nouvelles possibilités. Les startups innovantes développent des technologies conçues pour aider les assureurs et les administrations à améliorer leurs programmes de lutte contre la fraude, grâce notamment à des (vous en avez lu 39%, il reste à lire 61%, de cet article.)

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