La Modélisation de données pour la détection de criminalité financière dans les assurances

La modélisation de données pour la détection de la criminalité financière dans les assurances comporte plusieurs étapes cruciales qui se présentent comme suit:

La collecte de données représente la première étape essentielle de ce processus. Les assurances doivent rassembler des données complètes et pertinentes en provenance de sources multiples, incluant les systèmes internes et les bases de données externes. Cette collecte englobe à la fois des données structurées telles que les transactions, les montants et les dates, et des données non structurées comprenant des textes, des documents et des médias sociaux.

Avant d’entamer l’analyse des données, il est impératif de les prétraiter. Cette étape comprend le nettoyage, la normalisation et la transformation des données afin de les rendre utilisables. La gestion des données manquantes, la suppression des doublons et le traitement des valeurs aberrantes sont des aspects cruciaux de cette phase. Le prétraitement est essentiel pour garantir la qualité des données utilisées dans le modèle.

L’exploration des données consiste en une analyse approfondie visant à identifier des tendances, des corrélations, des schémas et des comportements inhabituels. Cette étape s’appuie à la fois sur des données structurées et non structurées. Elle révèle souvent des indices cruciaux sur les activités suspectes, contribuant ainsi à une meilleure compréhension de la situation.

L’ingénierie des caractéristiques est un processus consistant à créer de nouvelles variables ou caractéristiques à partir des données existantes. Ces caractéristiques additionnelles peuvent améliorer les performances des modèles en fournissant des informations pertinentes pour la détection de la fraude et des risques financiers. Cette phase nécessite une manipulation astucieuse des données pour extraire des informations utiles.

Le choix des algorithmes de modélisation appropriés dépend des caractéristiques des données et des objectifs spécifiques de détection. Étant donné l’influence des différents types de données, les entreprises d’assurance doivent évaluer les performances de divers modèles pour sélectionner l’approche la plus adaptée à leur contexte.

Les modèles de détection de la criminalité financière doivent être formés en utilisant des données historiques étiquetées, c’est-à-dire des données contenant des exemples de transactions légitimes et frauduleuses. Pendant la phase d’entraînement, les modèles apprennent à identifier les schémas de comportement suspects en utilisant à la fois des données structurées et non structurées.

Après l’entraînement, les modèles doivent être rigoureusement évalués. Cette étape implique de tester les modèles sur des données de validation indépendantes pour mesurer leur performance. Des métriques de performance telles que la précision, le rappel, la spécificité et la courbe ROC sont utilisés pour évaluer l’efficacité des modèles dans la détection de la criminalité financière.

Les deux méthodes de validation qui sont les plus utilisées sont les suivantes :

La validation croisée, également connue sous le nom de cross-validation, est une technique fondamentale. Elle implique la division des données en plusieurs ensembles de formations et de tests. Les modèles sont formés et testés de manière itérative sur ces ensembles, permettant ainsi d’évaluer leur performance dans des conditions variées. Cette méthode avancée permet de s’assurer que les modèles sont capables de généraliser efficacement à différents scénarios.

Afin d’éviter le surajustement (overfitting) des modèles aux données d’entraînement, des jeux de données de test indépendants sont rigoureusement employés. Ces jeux de données n’ont pas été utilisés lors de la phase d’entraînement des modèles. Ils servent à mesurer la capacité des modèles à généraliser à de nouvelles données, simulant ainsi des situations réelles de détection de la criminalité financière.

Après avoir validé les modèles, il est nécessaire de mesurer leurs performances et leurs taux d’erreur, les métriques à suivre se présente comme suit :

• Matrice de confusion : Cette matrice permet de visualiser les performances du modèle en termes de vrais positifs (cas réels correctement identifiés), de vrais négatifs (cas réels correctement rejetés), de faux positifs (cas non réels incorrectement identifiés comme positifs) et de faux négatifs (cas réels incorrectement rejetés).
• Courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) : Cette courbe offre un aperçu détaillé de la sensibilité du modèle à différentes valeurs de seuil. Elle montre la capacité du modèle à distinguer entre les classes positives et négatives, en mesurant le taux de vrais positifs par rapport au taux de faux positifs.
• Le taux de précision : La précision mesure la proportion de prédictions positives du modèle qui étaient correctes. Elle permet de quantifier la fiabilité des prédictions positives.
  Formule : Précision = (Vrais Positifs) / (Vrais Positifs + Faux Positifs)
• Le taux de rappel : Le rappel mesure la proportion de cas réels positifs qui ont été correctement identifiés par le modèle. Il évalue la capacité du modèle à détecter l’ensemble des cas positifs. 
  Formule : Rappel = (Vrais Positifs) / (Vrais Positifs + Faux Négatifs)
• Le taux de Spécificité : La spécificité évalue la capacité du modèle à identifier correctement les cas réels négatifs. Elle mesure la proportion de cas négatifs réels correctement identifiés.
  Formule : Spécificité = (Vrais Négatifs) / (Vrais Négatifs + Faux Positifs)

N’ayez pas d’inquiétude, vous n’aurez pas à effectuer ces calculs vous-même. Votre dispositif LCB-FT vous fournira les chiffres exacts dont vous avez besoin en temps réel.

Maintenant, une fois que les modèles sont mis en place, la prochaine étape réside dans la création de scénarios concrets en vue de l’application de ces modèles.

Les scénarios sont des configurations hypothétiques ou réelles qui permettent aux assureurs de mettre en pratique les informations extrapolées de la modélisation de données et de déclencher des actions appropriées en cas de détection d’activités potentiellement suspectes.

Ci-dessous une présentation simplifiée des étapes nécessaires à la création de scénarios :

Le début du processus de création de scénarios dépend de l’identification des contextes susceptibles de favoriser l’apparition de la fraude ou du financement du terrorisme. Cette phase pourrait englober des scénarios articulés autour des catégories de délits financiers, notamment le blanchiment d’argent/ financement de terrorisme au moyen de polices d’assurance frauduleuses. Une collaboration étroite avec des experts sectoriels s’avère fondamentale pour garantir la pertinence de ces scénarios.

Une fois les scénarios identifiés, il convient de les développer d’une manière plus détaillée et plus approfondie. Cela implique de décrire en détail les circonstances, les parties prenantes, les transactions potentielles et les comportements suspects associés à chaque scénario. Les données dérivées de la modélisation servent de socle solide pour définir les caractéristiques clés de chaque scénario.

Il est impératif de concevoir des scénarios dynamiques et évolutifs qui s’adaptent au fil du temps et aux nouvelles tendances en matière de criminalité financière.

Une fois les scénarios définis et validés, leur intégration au sein des processus opérationnels de l’assurance s’avère primordiale. Cette dernière étape peut englober la mise en place d’alertes automatisées générées par les modèles lorsqu’un cas réel correspond à un scénario donné. Il faut noter que les équipes dédiées à la conformité et à la sécurité doivent être formées afin de réagir de manière adéquate à ces alertes.

Bien que la modélisation de données joue un rôle crucial dans la détection de la criminalité financière en assurance, il est impératif de reconnaître que ce processus peut s’avérer frustrant, chronophage et parfois peu pratique à répéter à chaque nouvelle menace émergente. La quantité de données à traiter et la complexité croissante des modèles nécessaires pour suivre l’évolution des schémas de blanchiment d’argent et de financement de terrorisme rendent ce processus extrêmement difficile.

C’est pourquoi il est important de s’appuyer sur des modèles packagés et des solutions spécialisées telles que celles proposées par Vneuron. Ces modèles pré-entrainés sont spécialement conçus pour détecter les menaces et les activités suspicieuses les plus complexes. Ils tiennent compte de divers aspects opérationnels de l’assurance, tels que les clients, les polices d’assurance, les sanctions, etc. De plus, l’automatisation joue un rôle crucial dans l’efficacité de ces solutions.

Les solutions de Vneuron permettent d’automatiser une grande partie du processus de modélisation des données en utilisant les algorithmes et les technologies mentionnées auparavant tout en permettent l’intégration des workflows collaboratifs et personnalisés. Cela signifie que les tâches qui étaient autrefois manuelles et chronophages, telles que l’analyse de vastes ensembles de données, la recherche de schémas complexes et la vérification des transactions, peuvent désormais être effectuées rapidement et de manière efficace en temps réel.

En intégrant la modélisation de données, dans votre stratégie de lutte contre la criminalité financière en assurance, vous pouvez non seulement renforcer la conformité aux réglementations, mais également améliorer la prise de décision, réduire les biais humains et protéger la réputation de votre entreprise.

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