مجلة إقتصاد المال والأعمال
Volume 11, Numéro 1, Pages 719-740
2026-05-31
Auteurs : Bellal Kamilia . Benilles Billel .
Résumé : L’utilisation de l’intelligence artificielle dans le secteur de l’assurance a considérablement évolué, transformant les processus de détection et de prévention des sinistres frauduleux. Ce travail propose une revue de la littérature portant sur l’application de l’IA pour identifier les différentes formes de fraude en assurance. Les résultats montrent que l’apprentissage supervisé, non supervisé et leurs algorithmes associés améliorent significativement la précision des contrôles antifraude. Cette performance repose sur l’exploitation des données contractuelles, des déclarations de sinistres et des historiques comportementaux. Les études indiquent que l’IA a radicalement transformé l’industrie de l’assurance en renforçant la détection des fraudes, mais elles soulignent également que ces outils restent confrontés à des limites, notamment la disponibilité et la qualité des données. Abstract: The use of artificial intelligence in the insurance sector has evolved significantly, transforming the processes of detecting and preventing fraudulent claims. This work presents a literature review on the application of AI to identify different forms of insurance fraud. The results show that supervised and unsupervised learning, along with their associated algorithms, significantly improve the accuracy of fraud detection. This performance relies on the exploitation of contractual data, claim reports, and behavioral histories. Studies indicate that AI has radically transformed the insurance industry by enhancing fraud detection, but they also highlight that these tools still face limitations, notably the availability and quality of data.
Fraude ; Assurance ; Intelligence Artificielle ; Apprentissage supervisé ; Algorithmes ; Fraud ; Insurance ; Artificial Intelligence ; Supervised Learning ; Algorithms
Mehah Mohand Said
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pages 153-163.
Chekroun Meriem
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pages 315-328.
Boukhatem Mohamed Nadjib
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pages 1653-1659.