La fraude détériore le ratio combiné des assureurs santé. Concernant le segment de l’optique, les nouvelles technologies mises à disposition d’experts métier permettent des avancées importantes dans la détection des cas de fraude. Au-delà de l’optique, tous les autres postes de dépenses doivent être concernés par cette démarche.
Tous les assureurs santé savent que la fraude existe, mais, par définition, aucun ne peut en connaître le poids exact dans ses comptes et son ratio combiné. Les rares chiffres qui circulent n’éclairent pas réellement le sujet. D’après les travaux de l’OCDE, la fraude s’établirait à environ 6% des primes, alors que de son côté, la CNAMTS indique qu’elle détecte 270 millions d’euros par an de fraudes à l’assurance maladie, ce qui représente 0,14 à 0,15 % des dépenses prises en charge. Il est certain en revanche que la fraude est d’abord le fait des professionnels de santé, qui sont à l’origine de plus des deux-tiers des cas détectés par le régime général.
Détecter la fraude grâce au tiers-payant
Les travaux de détection de la fraude s’appuient en priorité sur le processus de tiers-payant et les demandes de prise en charge, dans la mesure où les professionnels de santé sont prioritairement impliqués dans la fraude. Ce mode opératoire est aussi privilégié parce qu’il est plus efficace de lutter contre la fraude a priori qu’a postériori, car il est très difficile de récupérer de l’argent indûment versé.
Dans la mesure où le tiers-payant s’est beaucoup développé dans l’optique, mais aussi parce que ces dépenses-là ont un poids très significatif dans les prestations payées par les assureurs, la lutte contre la fraude s’est développée prioritairement en ce domaine. Des filtres tarifaires peuvent aussi être mis en place et permettre de détecter des pratiques potentiellement abusives lorsque l’opticien fait une demande de prise en charge pour un équipement.
Avec un filtre optique, il est possible de repérer des prix anormalement élevés pour une référence de verre pour un secteur géographique donnée. Concernant les comportements atypiques, le taux de délivrance conjointe de lentilles et de verres progressifs pour les personnes de moins de 40 ans peut, par exemple, être un indicateur permettant de suspecter la fraude.
La détection de la fraude bientôt déclinée à d’autres postes de dépenses
Chez Cegedim Insurance Solutions, la détection de la fraude sera bientôt déclinée sur le segment de l’audioprothèse. Les dépenses d’hospitalisation pourront aussi faire l’objet de contrôle en s’appuyant sur le Big Data, qui permet de rapprocher rapidement de grandes masses de factures d’origine distinctes. Cette technique pourra permettre par exemple de détecter les cas où un établissement facture une période de chambre particulière et de forfait journalier supérieure à la durée réelle d’un séjour, lorsque l’assuré sort de manière anticipée. Sur le poste dentaire, l’existence de cas de fraudes existe, mais le tiers-payant est peu fréquent. Dans ce cas, une détection de fraude impacte un paiement à l’assuré et nécessite un processus particulier.
Prochaine étape de la lutte contre la fraude, le machine learning
Le machine learning est une technologie d'intelligence artificielle qui permet à un système d’apprendre en étant alimenté au fil du temps par des cas de fraude réels. Les travaux de lutte contre la fraude engagés par Cegedim Insurance Solutions pour ses clients assureurs permettent d’accumuler des expériences qui vont elles-mêmes permettre de faire progresser le modèle de détection. L’application de règles métier va isoler des cas de fraude supposée. Les investigations menées par la suite vont permettre de déterminer parmi les cas suspicieux lesquels constituent une fraude avérée. La totalité des cas, frauduleux ou non, vont être soumis à une solution de machine learning qui va élaborer des règles plus efficaces que celles qui avaient été initialement mises au point par des experts métier.
Pour avoir plus d’informations sur ce sujet, les équipes de Cegedim Insurance Solutions sont à votre disposition pour répondre à vos questions.
