Aider le fournisseur national d'assurance maladie en France à prévenir la fraude

En appliquant des techniques d'analyse de données sophistiquées, HyperCube, avec l'aide de l'expertise de BearingPoint, a permis de détecter plus de 70% des fraudes.

"L'un des principaux facteurs de succès pour nous de cette collaboration entre HyperCube et la Caisse Nationale de l'Assurance Maladie des Travailleurs Salariés (CNAMTS) a été la construction d'une base de données"

Pierre Fender, Directeur du Contrôle de la Fraude, CNAMTS

Challenge

Pour la CNAMTS, la Caisse Nationale de l'Assurance Maladie des Travailleurs Salariés, détecter les potentiels comportements frauduleux avant leur survenue est une priorité majeure. Il souhaitait identifier les profils à haut risque et exiger des taux d'identification positifs de 70% ou plus. Utilisant ses propres techniques, la CNAMTS avait jusqu'à présent pu atteindre des taux de contrôle positifs moyens compris entre 5% et 40%.

Solution

Chez HyperCube, nous avons analysé toutes les données disponibles et dérivées pour créer un modèle prédictif prêt à être déployé par le client.

Au cours du cycle de sprint de quatre semaines dans le cadre du projet, nous avons pu:

  • Construire et vérifier la qualité de la base de données
  • Identifier les indicateurs clés
  • Créer des jeux de règles pour identifier les profils à haut risque
  • Développer un modèle prédictif permettant de détecter les nouveaux fraudeurs potentiels

À partir de ce travail, nous avons identifié trois ensembles de règles clés qui ont permis d'identifier positivement les fraudeurs dans plus de 70% des cas. Le client a depuis implémenté ces jeux de règles dans ses propres systèmes.

Bénéfices

En implémentant les jeux de règles HyperCube, la CNAMTS a mis en place un modèle qui surpasse de loin son approche existante. Aujourd'hui, la CNAMTS est capable de :

  • Identifier positivement les fraudeurs dans plus de 70% des cas
  • Réduire la perte de revenus de plus de 40 000 € pour chaque fraude évitée

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