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Comment s'affranchir des erreurs de saisie ? Cas d'utilisation de Tale of Data dans les Assurances.

Dernière mise à jour : 24 août

Comment résoudre le problème des contrats en déshérence dans les banques et les compagnies d’assurance ?


La déshérence des comptes bancaires et des contrats d’assurance-vie est un sujet techniquement complexe à maîtriser par un certain nombre de banques et d’assureurs. Certains d’entre eux ont été récemment et lourdement sanctionnés par l'ACPR.


Pourquoi de telles sanctions ?

La loi Eckert oblige les établissements bancaires et d’assurances à recenser les comptes et les contrats en déshérence. Ce qui implique pour les services concernés de ces établissements de rechercher et d’informer les titulaires et les ayants-droit dans le respect des délais légaux.

Or, dans la pratique, cette recherche s’avère peu fructueuse. En effet, il faut disposer de données de qualité et actualisées afin de maximiser les chances de croisements. Et c’est à ce niveau-là que le travail de recherche se corse sévèrement. En effet, la problématique primordiale est d’arriver à traiter les données de façon pertinente pour obtenir des résultats fiables.


Pour cela, l’application d’une méthode de recherche est indispensable comme la mise en place d’outils spécifiques est inévitable pour respecter la loi Eckert. Des solutions technologiques existent et permettent désormais de matcher les données entre elles avec précision.


1. L’état du marché des contrats en déshérence en France

Le phénomène des contrats en déshérence se révèle d’une plus grande et plus durable ampleur qu’initialement estimée au moment de l’adoption de la loi Eckert en 2016. Pour rappel, à la fin de 2017, la Caisse des dépôts Consignations (CDC) avait 4,7 Md€ de contrats en déshérence non versés.


1.1 Les délais de prescription de la loi Eckert

Les capitaux non réclamés sont, en effet, transférés à la CDC par les banques et les assurances au bout d’un certain temps.

Quand aucune opération n’a lieu durant douze mois consécutifs sur un compte bancaire et que le titulaire ne s’est pas manifesté auprès de la banque ou que le titulaire est décédé et que les ayants-droit n’ont pas fait valoir leurs droits au bout d’une période d’un an suivant le décès, le contrat bancaire ou d’assurance tombe en phase de déshérence. Normalement, les banques et les assureurs sont tenus de conserver les contrats en déshérence quelques années dans leur système de gestion. Durant cette période, elles ont l’obligation de retrouver le titulaire ou les bénéficiaires du contrat. Le délai est de cinq ans pour les livrets d’épargne, les comptes à terme, les comptes-titres et les PEE (Plan d’épargne d’entreprise). Alors que le délai de prescription applicable aux contrats d'assurance-vie est de dix ans. Passé ces délais, les fonds des contrats en déshérence sont transférés à la Caisse des Dépôts et Consignations. Celle-ci doit ensuite les conserver jusqu’au terme de la prescription trentenaire. Au bout de trente ans, sans manifestation du titulaire ou de ses ayants-droit, les capitaux non versés sont définitivement transférés à l’Etat.


1.2 Le montant total des contrats en déshérence non réclamé de plus en plus important

La loi Eckert est bien claire sur le rôle à jouer des banques et des assurances. Depuis que certaines grandes banques et compagnies d’assurance ont été épinglées par l’ACPR, nombreuses d’entre elles cherchent des solutions efficaces pour réduire leur nombre de contrats en déshérence. Malgré ces efforts, à la fin de 2020, la Caisse des Dépôts et Consignations a reçu 54 898 contrats d’assurance-vie en déshérence pour un montant total de 172 millions d’euros. Dans l’ensemble, depuis l’adoption de la loi Eckert, le montant des contrats en déshérence non réclamés est exceptionnel. Tous les produits bancaires et d’assurance confondus en déshérence représentent plus de 6,4 Md€ que la CDC doit conserver 30 ans.


2. Pourquoi tant de contrats en déshérence ?

Les contrats en déshérence sont des capitaux qui n’ont pas été réclamés ou qui n’ont pas été versés au titulaire ou aux bénéficiaires lors du décès du titulaire du contrat. Plusieurs raisons expliquent ces contrats en déshérence :

  • L’assuré est décédé et les héritiers du contrat ne se sont pas manifestés auprès de la banque ou de la compagnie d’assurance pour obtenir le versement du capital.

  • Le contrat est arrivé à échéance et le titulaire n’a pas demandé le règlement du capital souscrit.

  • L’assuré est décédé et ses coordonnées sont erronées ou absentes : l’assurance ne peut pas verser le capital du contrat.

Il faut préciser que l’établissement bancaire ou d’assurances n’est pas toujours informé du décès du titulaire du contrat.

  • Dans un premier temps, c’est du ressort de l’entourage du titulaire d’informer la banque ou l’assureur en cas de décès de celui-ci.

  • Dans un deuxième temps, les établissements bancaires et d’assurances ont la responsabilité d’identifier les clients décédés.


Pour cela, ils peuvent interroger les bases de données du Répertoire National d’Identification des Personnes Physiques (RNIPP) qui précise si une personne est en vie ou décédée. Le point d’entrée dans ce fichier s’effectue à partir de l’AGIRA (l’Association pour la Gestion des Informations sur le Risque en Assurance) à la demande de l’assurance ou des héritiers.


Toutefois, la tâche n’est pas facile, car les données provenant des services de gestion des établissements bancaires ou d’assurances ne sont pas homogènes. Souvent, ces données ne sont pas fiables et comportent des erreurs de saisie comme typographiques ou de transcription. Avec une solution technologique adaptée, ces erreurs sont traitées intelligemment par des algorithmes en amont.


3. La question de la qualité des données

La qualité des données est au cœur de la problématique des contrats en déshérence. Pour réussir à croiser les données entre elles, il est important d’avoir des données pertinentes, exhaustives et précises. Dès le départ, les informations dans les systèmes de gestion des banques et des compagnies d’assurances doivent être corrigées.


3.1 Les types d’erreur

Très souvent, les types d’erreur les plus répandus sont d’ordre orthographique suite à des erreurs de saisie par exemple (inversion de deux lettres, acronyme, fautes d’orthographe par inadvertance ou délibérée, etc.). Un nom peut être écrit de deux façons différentes, mais la similitude des deux orthographes est difficile à gérer pour un ordinateur. On rencontre aussi d’autres types de données qui causent des problèmes de croisements. Il s’agit des abréviations concernant les adresses (av. pour avenue) et les dates (87 pour 1987).


Toute la difficulté à faire “matcher” les données réside dans le fait de pouvoir homogénéiser chaque donnée grâce à des paramètres intelligents. Or, la présence de données imprécises dans les informations transmises lors des requêtes réalisées par l’AGIRA ne donnent pas de résultats satisfaisants. La solution est donc d’effectuer directement des corrections et des enrichissements dans les systèmes de gestion internes des acteurs professionnels.

Le fait de couvrir un périmètre plus large ou de proposer des corrections sur l’ensemble des champs comme les noms, les prénoms et les adresses permet de trouver un équilibre entre la qualité des corrections apportées et le nombre de données à croiser.


3.2 Les algorithmes phonétiques ou de mesure

Pour cela, il est nécessaire de mettre en place un système d’algorithmes pouvant effectuer la jointure entre deux tables de données en faisant un rapprochement sur plusieurs colonnes de flux. Il est même intéressant de développer un algorithme de fuzzy matching directement à partir de la base de données du RNIPP.

Généralement, l’algorithme phonétique et l’algorithme de mesure sont deux approches pouvant identifier les différentes erreurs (variantes de nom, inversion des noms, insertion ou suppression de ponctuation, espaces, caractères spéciaux, orthographe différente des noms, par exemple ‘Jon’ pour ‘John’, etc.).

La qualité des données au sein des systèmes de gestion des établissements bancaires et d’assurances est essentielle pour optimiser le processus d’identification des bénéficiaires des contrats en déshérence.



4. Trouver la bonne solution technologique pour gérer les contrats en déshérence

4.1 Des sanctions pour le non respect de la loi Eckert

La non-application de la loi Eckert est sévèrement punie par l’ACPR. Fin mai 2022, la banque Natixis Interépargne a reçu une sanction pécuniaire de 3 millions d’euros du régulateur pour son système de reconnaissance défaillant. Elle a en effet utilisé les bases de décès de l'Insee dont l'historique s'arrêtait en 2014. Elle n’a pas non plus fait de croisements avec la base de données du RNIPP. Elle a également, en grande partie, réactivé des comptes inactifs par erreur. Elle s’était basée alors sur le retour des courriers adressés aux titulaires des comptes comme pli non distribué.


Un mois avant, l’ACPR avait sanctionné la compagnie d’assurance Mutex avec un montant d’amende record, soit 8 millions d’euros. Le régulateur lui reprochait une série de défaillances dans sa gestion des contrats de retraite, notamment l’absence d’actions dans la recherche des bénéficiaires des contrats en déshérence. L’assureur a mis en place de nombreux outils qui ne lui ont pas permis de répondre aux problématiques.


4.2 La solution Tale of Data

Pour éviter ce genre de dysfonctionnement très coûteux, Tale of Data a développé une solution pour effectuer des corrections permettant d’améliorer la qualité des données brutes. Son application permet de rapprocher des noms grâce à l’algorithme phonétique, de supprimer les caractères spéciaux ou inutiles comme “né”, “épouse”, etc. Certaines ponctuations ou espaces non-désirables peuvent aussi fausser votre recherche. Notre outil permet de s’affranchir de ces erreurs et de normaliser vos données quels que soient le format, la typologie et la dimension. En effet, cette solution nouvelle génération, intégrée à notre logiciel Tale of Data donne des résultats supérieurs à d’autres solutions concurrentes.


Grâce à l’opération de nettoyage des données, notre algorithme peut ensuite effectuer les opérations de croisements et faciliter leur intégration.

Ce processus est idéal pour matcher les noms des personnes de votre base de données avec d’autres bases de données, internes ou externes, en comparant les correspondances approximatives. Notre outil de matching permet cette mise en relation des informations à partir de paramètres définis à l’avance, éventuellement pondérés selon l’intérêt que l’on veut leur accorder.

4.3 Un exemple type que la solution Tale of Data résout efficacement

Pour vous démontrer l’efficacité de notre solution, nous vous présentons un exemple type de problème récurrent dans la recherche des titulaires ou des bénéficiaires de contrats en déshérence. Dans un de vos fichiers, vous avez une personne au nom de Madame Malorie Jullien-Dunes. Par contre, elle est inexistence autre part. Avec notre outil, l’algorithme va chercher les correspondances approximatives et il va vous proposer plusieurs matching : Malaurie Jullien-Dunès et Malaurie Julien. D’autres critères vont vous permettre de préciser ces résultats en comparant la date de naissance, les noms des bénéficiaires s’il y en a, l’adresse, etc.

Pour plus d’informations, vous pouvez nous envoyer quelques données pour réaliser un test avec notre solution.




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