Prévision des prix des pièces détachées automobiles et détection des demandes d'indemnisation frauduleuses
Contexte
Dans le secteur concurrentiel de l'assurance, l'estimation précise des coûts et la détection des fraudes sont essentielles pour maintenir la rentabilité et la confiance des clients. Notre partenaire, un fournisseur d'assurance de premier plan, a été confronté à des difficultés pour prévoir les prix des pièces détachées automobiles et identifier les demandes d'indemnisation frauduleuses, ce qui a eu un impact sur son efficacité opérationnelle et ses résultats.
Objectif
Développer une solution alimentée par l'IA qui prévoit avec précision les prix des pièces automobiles et les coûts de main-d'œuvre tout en détectant efficacement les réclamations d'assurance frauduleuses, améliorant ainsi les estimations des coûts des réclamations et minimisant les pertes financières.
Méthodologie
Pour y parvenir, nous avons mis en œuvre un processus complet et innovant, en nous appuyant sur des analyses avancées et l'apprentissage automatique :
Collecte et prétraitement des données : Collecte et nettoyage de données historiques sur les prix des pièces automobiles, les coûts de main-d'œuvre et les demandes d'indemnisation auprès de diverses sources, afin d'établir une base solide pour l'analyse.
Modèle de prévision des prix : Développement d'un modèle de régression utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire les futurs prix des pièces automobiles et les coûts de main-d'œuvre sur la base des tendances historiques et des facteurs de marché.
Système de détection des fraudes : Utilisation d'une approche multicouche combinant la modélisation statistique et l'apprentissage automatique pour identifier les schémas d'activité frauduleuse et détecter les anomalies dans les données relatives aux demandes d'indemnisation.
Ingénierie des caractéristiques : Création de variables clés qui ont amélioré la précision des prévisions de prix et la détection des fraudes, en renforçant les capacités prédictives des modèles.
Intégration et automatisation : Conception d'un système automatisé permettant d'analyser en continu les données relatives aux sinistres et de fournir des informations en temps réel par le biais d'une interface intuitive pour les experts en sinistres.
Tout au long de la mise en œuvre, nous avons relevé les difficultés tels que les incohérences des données et la nature évolutive des activités frauduleuses en affinant continuellement nos modèles et en incorporant les commentaires des experts dans le système.
Résultats
Prévisions de prix précises : Amélioration de la précision de l'estimation des coûts du sinistre grâce à des prévisions précises des prix des pièces automobiles et des coûts de la main-d'œuvre.
Détection efficace des fraudes : Identification des réclamations frauduleuses et des anomalies potentielles, ce qui a permis de réduire les pertes financières et d'améliorer l'intégrité des réclamations.
Amélioration de l'efficacité : Rationalisation du processus d'évaluation des sinistres, permettant aux experts de se concentrer sur les tâches à haute valeur ajoutée et les cas complexes.
Satisfaction des utilisateurs : Précision, facilité d'utilisation et l'efficacité de l'outil dans la détection des fraudes.
Perspectives
Notre solution pilotée par l'IA pour la prévision des prix et la détection des fraudes a établi une nouvelle norme dans le secteur de l'assurance en matière d'excellence opérationnelle et de gestion des risques. Alors que le secteur continue de faire face à des défis en matière de contrôle des coûts et de prévention de la fraude, notre approche innovante démontre comment l'analyse avancée peut générer des résultats commerciaux tangibles. Notre solution répond aux problématiques citées précédemment et apportent donc aux assureurs efficacité et précision dans leurs diverses activités.
