Le problème de la fraude informatique a été mis en exergue par internet. Mais celle-ci existe en dehors du réseau des réseaux, où elle peut prendre diverses formes. Les entreprises américaines estiment son coût à 400 millions de dollars. Pourtant, elle est encore rarement prise en compte, car très complexe. Lorsqu’elle porte sur des éléments immatériels, comme des données numériques, elle est très difficilement détectable.Il existe des techniques décisionnelles de datamining adaptées à ce problème. Fondée sur les statistiques, les arbres de décision, les réseaux de neurones, la logique floue et le reporting d’exceptions, la détection de fraude consiste à mettre en évidence des comportements déviants de la normale. Il s’agit, par exemple, d’identifier les activités suspectes, de suivre à la trace les occurrences d’intrusion, de reconnaître l’utilisation indue de cartes de paiement… (Voir infographie). Cette méthode étant appliquée à une base de clients ou de partenaires, on peut considérer qu’elle fait partie de la gestion de la relation client.
Trois principaux types de fraude
Chez MBF (Medical Benefits Fund of Australia), la première assurance de santé privée australienne, la fraude est estimée entre 1,3 et 2,3 % des remboursements effectués. Soit 3,48 milliards de francs en 1999. Les adhérents de MBF possèdent une carte électronique contenant les données concernant l’assuré et ses ayants droit, ainsi que leur niveau de prise en charge dans chaque spécialité. Ils peuvent l’utiliser pour payer leurs soins. Le règlement est alors effectué automatiquement aux praticiens inscrits auprès de MBF. Ils peuvent également régler directement et se faire rembourser par l’assureur. Celui?”ci a recensé trois types de fraude émanant des patients ou des médecins : l’utilisation des droits d’autres allocataires alors qu’ils sont épuisés ; la facturation de soins plus coûteux que ceux qui ont été effectivement administrés et celle de soins non exécutés. Pour réduire la fraude, MBF a choisi la solution d’exploration de données de SAS. “Le datamining est véritablement la clé de la détection de fraude, explique Jolie Reichel, directeur national de la recherche chez MBF. Nous identifions des types de comportement et bâtissons des modèles de fraudeurs, que nous confrontons aux bases de données des adhérents et des praticiens.” Pour construire ces modèles, MBF travaille avec des spécialistes qui l’informent sur les genres de services ou de soins qui ne seraient généralement pas prescrits à tel type de malade en raison d’un autre traitement suivi, de son âge ou de sa situation.
Analyse de l’historique et prédiction
L’assureur cherche ainsi à détecter toutes les anomalies concernant les montants pour un patient, le nombre de traitements (radiographies, notamment) effectués par un praticien, la distance géographique entre lui et le patient, etc. Par exemple, MBF a été confronté au cas d’un dentiste demandant le remboursement de soins donnés à un sujet souffrant qui se trouvait à l’hôpital à la même date.Parmi les différentes solutions proposées, celle de SAS retenue par MBF comprend des fonctions d’analyse de l’historique, de prédiction et de classification des comportements afin de mettre en évidence ceux qui sont anormaux, et donc susceptibles d’être frauduleux. “Nous avons choisi SAS pour l’adaptabilité de l’outil ; les solutions proposées par les autres éditeurs étaient essentiellement de type ” boîte noire “. C’est-à-dire qu’il fallait utiliser des fonctionnalités prédéfinies et non modifiables, commente Jolie Reichel. Alors que SAS offre les mêmes mais avec la possibilité d’en adapter d’autres. De plus, seul cet outil avait la capacité de traiter un nombre de transactions aussi élevé : MBF rembourse huit soins auxiliaires et deux soins et demi hospitaliers par minute, chaque jour ouvré.”En six mois, la solution de détection de fraude de SAS mise en place dans les services dentaire et optique a permis à l’assureur d’économiser la somme de 2,9 millions de francs, soit 200 % de retour sur investissement en matériel et logiciels. La solution devrait ensuite être étendue à la branche hôpital. Cela devrait générer une économie de 16,3 millions de francs par an.
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