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Un géant de l’assurance fait appel à Micropole pour réduire la fraude à l’assurance auto
Découvrez comment notre client a réduit la fraude à l’assurance auto en s’équipant d’une solution de machine learning facilement intégrable dans le dispositif existant.
Contexte
Notre client est un acteur international de l’assurance et de l’assistance présent dans 64 pays et comptant près de 107 millions de clients à travers le monde pour un chiffre d’affaires de 24,5 milliards €. En France, c’est :
- 6,3 millions de clients
- 33 000 collaborateurs
- Des milliers de concessionnaires partenaires
Enjeux
L’entreprise a fait appel à Micropole pour lutter contre la fraude à l’assurance Auto et évaluer l’apport du machine learning pour la détection de la fraude. L’objectif était de réduire la fraude à l’assurance auto émanant des concessionnaires sans altérer l’expérience client.
Méthodes
Les équipes Micropole ont utilisé le Machine Learning pour identifier de nouvelles règles à fort impact, facilement intégrables dans le dispositif et industrialiser le ou les modèles sous Spark, moteur d’analyse unifié et ultra-rapide pour le traitement de données à grande échelle.
Dans un second temps, les équipes Micropole ont construit un tableau de bord de pilotage de la fraude sous la solution analytique TIBCO Spotfire permettant de suivre en temps réel les alertes et les résultats des investigations.
Bénéfices
- Une expérimentation concluante qui a permis de détecter 30% de fraude supplémentaire sans pénaliser le nombre de faux positifs
- Le nombre de factures investiguées a été multiplié par deux
- Aucun impact négatif sur l’expérience client
- Un nouvel algorithme spécifiquement développé par Micropole, générant des règles directement industrialisables