Fraude en assurance santé

Savoir détecter et gérer les dossiers d’assurance santé suspects Présentiel - Niveau Perfectionnement

à propos de la formation

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Objectifs opérationnels

  • Connaître les différents types de fraude en assurance santé

  • Détecter la fraude en assurance collective / individuelle et la gérer

Méthodes pédagogiques

  • Exposés à partir d’un diaporama
  • Échanges d’expériences
  • Exemples concrets d’enquêtes
  • Etude d’arrêts de la Cour de cassation
  • Evaluation des acquis de la formation par le biais de QCM et/ou d’exercices pratiques
  • Questionnaire de satisfaction à chaud complété par chacun à l’issue du stage
  • Questionnaire d’évaluation à froid complété par chacun entre 2 et 3 mois après le stage
  • Exposés suivis de questions-réponses et d’échanges avec les participants

Remarques

Pour toute question d’ordre logistique, notre équipe se tient à votre disposition au 01 56 88 56 18, inter@af2a.com
Pour toute question d’ordre pédagogique, vous pourrez recontacter votre formateur pendant 2 mois via cette adresse email : formateur@af2a.com pour lui poser une question portant sur le contenu de votre formation

Programme de la formation

  1. Introduction
    • Définition de la fraude
    • Statistiques et histoire de la fraude
    • Profil des fraudeurs
  2. Présentation du risque
    • Différents types de fraude
  3. Gestion de la fraude en assurance collective/assurance individuelle
    • Contrôle des partenaires de santé
    • Notion de contrôle qualité
    • Comportement de l’assuré / adhérent 
    • Savoir réagir face à un cas de fraude 
    • Rôle éventuel de TRACFIN
    • Echanges avec l’assuré / adhérent
    • Zoom sur certains risques particuliers
    • Suites à donner
  4. Sanctions de la fraude
    • Nullité
    • Déchéance
    • Règle proportionnelle
  5. Preuve de la fraude
    • Modes de preuve
    • Distinction entre civil et pénal
    • Recours aux enquêteurs
  6. Moyens d’action contre la fraude en assurance santé
    • Mettre en oeuvre une politique de prévention efficace
    • Utilisation du big data
    • Coopération des professionnels concernés