Mémoire d'actuariat

Modélisation de la fraude sur les contrats Auto du particulier par apprentissage statistique
Auteur(s) DECOURTIEUX Cédric
Société Aviva Assurances
Année 2016
Confidentiel jusqu'au 22/09/2021

Résumé
La fraude est un véritable fléau pour les compagnie d'assurance, et plus particulièrement sur les contrats automobile. Malgré les dispositifs mis en place pour les détecter, la fraude reste un délit délicat à démontrer. Aviva a mis en place une équipe d'investigation pour déceler les déclarations douteuses pouvant être qualifiées de fraude. Les compagnies d'assurance s'appuient en général sur des rapports d'experts ou des anomalies rencontrées par les gestionnaires ou encore des outils informatiques pour créer une alerte. Cependant le nombre de sinistres évolue de manière croissant et ne permet pas à l'équipe d'investigation de contrôler toutes les déclarations dans les délais. Nous souhaitons donc classer par ordre de priorité les dossiers les plus douteux. Le but de ce mémoire est d'apporter une aide à la décision, en remontant les sinistres qui sont les plus susceptibles à présenter une fraude par une approche statistique. Nous nous concentrons sur les contrats auto des particuliers souscrits chez Aviva.

Abstract
Fraud is a scourge for insurance companies, especially when it comes to automobile contracts. Even where measures have been put in place to detect it, fraud remains an extremely difficult crime to prove. Aviva has set up an investigation team to try to detect false (i.e. fraudulent) claims. As for insurance companies in general, this team tends tot rely on appraiser reports, anomalies signalled to claim managers, or IT tools to create alerts of potential frauds. However the complexity and sheer number of claims means that the investigation team cannot possibly verify all claim declarations in the timelines required. We therefore wish to order claims by fraud potential and thus enable the team to concentrate on the most suspicious cases. The purpose of this dissertation is to outline this classification of claims, highlighting those that are most likely to represent fraudulent cases according to a statistical approach. We will focus on Personnal Automobile policies underwrittent by Aviva.