L'escroquerie à l'assurance: la détection précoce est plus importante que la détection après coup
J'ai réalisé après avoir demandé une indemnité d'assurance que c'était une fraude, mais elle avait déjà été payée.
Les fraudes à l'assurance augmentent chaque année. En particulier, les fraudes organisées impliquant des courtiers, des hôpitaux et des employés internes entraînent des pertes importantes, et il est difficile de récupérer les fonds même après les avoir détectées après coup.
Du point de vue des compagnies d'assurance, ces préoccupations se posent :
Il est difficile d'identifier les hôpitaux où des facturations anormales sont fréquentes
Il n'y a pas de personnel pour surveiller les activités illégales des courtiers sur les blogs ou les réseaux sociaux
Il n'existe pas de système basé sur les données pour détecter les schémas de fraude
Même si elles sont détectées, il est difficile de récupérer les fonds une fois que les indemnités ont été versées
S'appuyer uniquement sur la détection après coup est déjà trop tard. Un système de détection précoce des signaux de risque est nécessaire.
Détection précoce des risques de fraude grâce au crawling et à l'analyse IA
En utilisant Hashscraper, il est possible de collecter et d'analyser automatiquement des données liées aux fraudes à l'assurance à partir de blogs, de réseaux sociaux, de services de cartographie, etc.
Exemple de données de crawling réelles - Articles de blog
{
"Channel": "네이버 블로그",
"Title": "실비보험 가입하고 OO병원에서 치료받으면 보험금 잘 나와요",
"Body": "제가 소개해드리는 병원에서 치료받으시면 보험금 청구까지 도와드려요. 관심 있으신 분은 카톡 문의주세요.",
"Author": "user_****",
"Post Date": "2025-01-02",
"Tags": ["실비보험", "보험금청구", "병원추천"]
}
Exemple de données de crawling réelles - Informations sur les hôpitaux
{
"Channel": "네이버 지도",
"Hospital Name": "OO의원",
"Category": "정형외과",
"Address": "서울시 강남구 OO동",
"Rating": "4.8",
"Review Count": "2,847",
"Collected Date": "2025-01-06"
}
Il est possible de collecter des informations sur les activités illégales des courtiers à partir des blogs et des informations sur les hôpitaux à partir des services de cartographie pour une analyse croisée.
Cas d'utilisation : Mise en place d'un système de prévention de la fraude à l'assurance pour une compagnie d'assurance-vie
Une compagnie d'assurance-vie nationale a souhaité renforcer son système de prévention de la fraude à l'assurance. Les fraudes organisées impliquant des courtiers, des hôpitaux et des employés internes étaient en augmentation, mais il n'existait aucun système permettant de les détecter à l'avance.
Configuration du crawling
Blogs : Nom des produits d'assurance de l'entreprise + Mots-clés liés aux demandes d'indemnisation
Réseaux sociaux : Articles liés aux fraudes à l'assurance et aux courtiers
Services de cartographie : Collecte complète des informations sur les hôpitaux nationaux
Fréquence de crawling : Une fois par jour
Éléments analysés à partir des données de crawling
| 분석 항목 | 활용 방법 |
|-----------|-----------|
| 브로커 활동 패턴 | 보험금 청구 대행, 병원 연결 등 불법 영업 게시글 탐지 |
| 병원별 리스크 지수 | 비정상적 청구 패턴이 있는 병원 식별 |
| 키워드 트렌드 | 새로운 사기 수법이나 타겟 상품 조기 파악 |
| 네트워크 분석 | 브로커-병원-직원 간 연결 고리 추적 |
Exemple de données d'analyse IA
{
"Channel": "네이버 블로그",
"Post Body": "실비보험 가입하고 OO병원에서 치료받으면 보험금 잘 나와요. 카톡 문의주세요.",
"Risk Level": "High",
"Risk Factors": ["보험금 청구 대행 암시", "특정 병원 유도", "개인 연락처 노출"],
"Categories": [
{"category": "Fraud Indicator", "subcategory": "Broker Activity", "type": "Primary"},
{"category": "Fraud Indicator", "subcategory": "Hospital Referral", "type": "Secondary"}
]
}
Résultats obtenus
Identification précoce des canaux et des hôpitaux à haut risque de fraude à l'assurance
Renforcement de l'efficacité de la gestion des risques
Amélioration du système de contrôle interne
Les données collectées sont intégrées au système d'évaluation interne, et les demandes de remboursement provenant d'hôpitaux à haut risque sont classées comme sujets à examen supplémentaire.
Utilisations possibles dans ces cas
Surveillance des nouvelles méthodes de fraude
Il arrive que de nouvelles méthodes de fraude soient partagées sur des blogs ou des forums. En surveillant les mots-clés pertinents, il est possible de détecter rapidement de nouvelles méthodes de fraude.
Détection de l'implication d'employés internes
Il est possible d'analyser croisée les données de crawling et les données internes pour voir si un même hôpital ou courtier apparaît de manière répétée dans les cas traités par un employé spécifique.
Élargissement du domaine de l'assurance non-vie
Il est possible de surveiller les risques de fraude de la même manière dans des domaines tels que l'assurance automobile et l'assurance incendie.
Méthodes d'intégration des données
Les données collectées sont fournies sous forme de données brutes, et il est possible de choisir le mode d'intégration en fonction de la situation.
Téléchargement Excel
Envoi par e-mail
Intégration API — Intégration à la base de données interne
Intégration DB — Chargement direct dans le système d'analyse interne
Conclusion
La détection précoce des fraudes à l'assurance est plus importante que la détection après coup. En surveillant les activités des courtiers sur les blogs et les réseaux sociaux, et en croisant ces informations avec les données sur les hôpitaux, il est possible de repérer les signaux de risque tôt.
Le fonctionnement, la maintenance et la surveillance des crawlers sont tous pris en charge par Hashscraper. Même en cas de changement de politique de la plateforme ou d'erreur de collecte, il n'est pas nécessaire pour le client de réagir directement.
En mettant en place un système de détection de fraude basé sur les données, il est possible de filtrer les risques avant le paiement des indemnités d'assurance.
Commencez dès maintenant
Avec Hashscraper, il est possible de collecter automatiquement des données à partir de blogs, de services de cartographie et de les analyser avec l'IA.
Si vous avez besoin d'une collecte de données ou d'une analyse IA personnalisée, n'hésitez pas à nous contacter.
