Sécuriser la réception des sinistres avec Claude Code: sans numéro de police ni dossier médical

La boîte de réception des sinistres contient un e-mail client, une police en PDF, un devis de réparation, une note d’accident et une photo de certificat médical dans le même dossier. La personne chargée du dossier veut répondre vite et demander les pièces manquantes, donc elle peut être tentée de faire lire tout le dossier à Claude Code. C’est précisément là que l’erreur arrive. Numéro de police, adresse, téléphone, numéro de véhicule, diagnostic et nom de la partie adverse peuvent entrer dans le brouillon avant la revue interne. Le premier correctif n’est pas un meilleur prompt, mais une table qui sépare le CSV de réception et les pièces originales avant l’usage de l’IA.

Dans une agence d’assurance, la réception d’un sinistre mêle support client, transmission à l’assureur, relance documentaire et approbation interne. Claude Code convient pour classer un CSV déjà anonymisé, repérer des catégories de pièces manquantes, préparer un brouillon d’e-mail et vérifier les permissions locales. Il ne doit pas décider l’indemnisation, la couverture, l’exclusion, la responsabilité, les éléments médicaux, le consentement ni le destinataire officiel par assureur. Ces décisions restent humaines, avec le dossier original et la procédure approuvée.

Les sources officielles consultées sont les permissions Claude Code, le sandbox Claude Code, la page de la FSA japonaise sur la protection des informations personnelles dans la finance, l’avis de la PPC sur les services cloud et le document PPC sur les assureurs et agences. Ce n’est pas un avis juridique individuel. L’unique CTA principale est formation et consultation, car ce flux exige des rôles, des seuils d’approbation et des essais avec données fictives.

Points clés

• Conservez les originaux dans claim-raw/ et les copies de travail anonymisées dans claim-ai-work/.
• Claude Code ne voit que l’identifiant, le type de sinistre, une plage de date, la catégorie de pièce manquante, un résumé masqué et le prochain responsable.
• Numéro de police, adresse, téléphone, e-mail, identifiant véhicule, certificat médical, diagnostic, tiers et notes internes par assureur restent hors de l’espace IA.
• Les trois cas d’usage sont la classification du CSV, le brouillon d’e-mail de pièces manquantes et la checklist d’envoi par assureur.
• Le ROI se mesure avec temps de brouillon, temps de revue, retours et dossiers arrêtés par la vérification préalable.

Flux de travail: séparer CSV et pièces jointes

Divisez le dossier sinistre en quatre zones. claim-raw/ contient les e-mails originaux, polices, certificats, photos et devis. claim-transform/ contient la table des champs et les règles de remplacement. claim-ai-work/ contient la copie anonymisée pour l’IA. claim-approved/ contient les e-mails et checklists validés.

Dossier	Contenu	Accès Claude Code
claim-raw/	E-mails, polices, certificats, photos, devis	Lecture et écriture refusées
claim-transform/	Table de champs, règles, commande de vérification	Exécution après revue
claim-ai-work/	CSV anonymisé, table de classement, matière de brouillon	Lecture et écriture permises
claim-approved/	E-mail approuvé et checklist	Stockage par une personne

Une ligne du CSV de travail doit rester limitée: claim_id, case_type, received_date, missing_document_type, redacted_summary, next_owner, carrier_channel. carrier_channel peut indiquer “portail assureur A” ou “guichet agence B”, pas une adresse réelle ni le nom d’un gestionnaire.

La note libre d’accident est le point sensible. “Devant le domicile du client”, “sa mère était passagère” ou “douleur cervicale après collision” révèlent identité, relation familiale et santé. Dans la copie IA, utilisez “assuré A”, “passager B” ou “détail médical présent; vérifier l’original”. Le diagnostic, l’hôpital et le contenu médical ne vont pas dans le fichier de travail.

Le document PPC sur les agences d’assurance décrit des cas où des données d’assurés n’étaient pas séparées par compagnie, ainsi que des partages inappropriés par des personnes détachées et des faiblesses de mesures organisationnelles et humaines. La frontière de données sert donc à empêcher qu’une relation d’assurance soit envoyée au mauvais assureur.

flowchart TD
  A[claim-raw originaux] --> B[claim-transform champs]
  B --> C[Anonymiser et limiter]
  C --> D[Vérification préalable]
  D --> E[claim-ai-work copie]
  E --> F[Claude Code brouillon]
  F --> G[Revue humaine]
  G --> H[claim-approved final]

Ce que Claude Code fait et ce que les personnes décident

Claude Code intervient après anonymisation. Il classe les lignes, signale des catégories de pièces manquantes, prépare des questions et rédige un e-mail client. Depuis “dommage auto matériel, devis absent, date présente”, il peut créer une ligne de checklist et une demande polie.

Les personnes décident la couverture, le paiement, les exclusions, la responsabilité, les preuves médicales, le contact avec un tiers, l’envoi officiel, le consentement et la durée de conservation. Un brouillon Claude Code n’est pas envoyé tel quel. La personne vérifie l’original, la procédure de l’assureur, la formulation validée et le destinataire réel.

Permissions et sandbox se combinent. Les permissions contrôlent les outils et les chemins accessibles. La documentation officielle explique que permissions et sandbox sont des couches complémentaires: les permissions couvrent Read, Edit, Bash, WebFetch, MCP; le sandbox impose une limite système à Bash et à ses processus enfants. Ici, refusez Read(/claim-raw/**) et Edit(/claim-raw/**), autorisez seulement claim-ai-work/, puis ajoutez denyRead et denyWrite côté sandbox.

Pour compléter, consultez le guide des permissions Claude Code et les bonnes pratiques sécurité Claude Code.

Trois cas d’usage

Use case 1: Classer le CSV par type de sinistre et pièce manquante

• Entrée: claim_id, type de sinistre, date de réception, résumé masqué, catégorie de pièce, équipe responsable.
• Sortie: classification, pièces manquantes, champs originaux à vérifier, questions au gestionnaire.
• Revue humaine: couverture, contrat, numéro de police, tiers, pièces médicales et destination par assureur.

Demandez des candidats et des colonnes de revue, pas une décision finale. Les jours de volume, un CSV anonymisé suffit pour voir quels dossiers attendent un devis, une note d’accident ou un dépôt portail.

Use case 2: Rédiger l’e-mail de pièces manquantes

• Entrée: identifiant, libellé pseudonyme du client, catégorie de pièce, date de réponse, options d’envoi, catégorie de canal.
• Sortie: objet, corps, liste de pièces, consigne de réponse, checklist avant envoi.
• Revue humaine: destinataire, nom réel, pièces exactes, assureur, mode d’envoi, pièces jointes.

Dans cet e-mail, le bon destinataire compte plus que le style. La copie IA contient “devis de réparation”, “note d’accident” ou “document médical lié”, sans détail médical. La structure rejoint l’article sur le flux de demande.

Use case 3: Préparer la checklist d’envoi par assureur

• Entrée: catégorie d’assureur, type de sinistre, canal d’envoi, pièces requises, rôle responsable, informations interdites.
• Sortie: checklist avant envoi, colonne par assureur, informations à ne pas envoyer, approbateur, motif de pause.
• Revue humaine: périmètre de mandat, consentement, règles de l’assureur, adresse officielle, message client en attente.

Une agence multi-assureurs doit séparer les données par relation. Claude Code ne choisit pas l’assureur destinataire; il crée les cases qui obligent une personne à confirmer canal et périmètre.

Prompt à copier

Utilisez ce prompt seulement avec un CSV anonymisé dans claim-ai-work/. Ne collez ni police, ni certificat médical, ni e-mail original.

Vous aidez la réception des sinistres d'une agence d'assurance.
Lisez seulement ./claim-ai-work/intake-redacted.csv et répondez dans cet ordre:

1. Type de sinistre candidat pour chaque claim_id
2. Catégorie de pièce manquante
3. Champs que le gestionnaire doit vérifier dans l'original
4. Brouillon d'e-mail de pièces manquantes
5. Checklist avant envoi

Contraintes:
- Ne décidez pas paiement, exclusion, responsabilité ni couverture
- N'inférez pas police, adresse, téléphone, e-mail, véhicule, diagnostic ni tiers
- Ne lisez pas les dossiers originaux, n'envoyez pas d'e-mail, n'utilisez pas de service externe, ne supprimez rien
- Si une valeur ressemble à une donnée personnelle, arrêtez et indiquez seulement le champ
- Terminez par: "Non envoyable avant revue humaine"

Code de vérification exécutable

Si vous ajoutez un fichier auxiliaire, le chemin exact est tools/check-insurance-claim-input.mjs. Cet article ne crée pas ce fichier. Le contenu complet ci-dessous utilise uniquement des données fictives locales.

const files = [
  {
    path: "claim-ai-work/intake-redacted.csv",
    text: "claim_id,case_type,redacted_summary\nC-001,auto_property,front bumper damage"
  },
  {
    path: "claim-ai-work/bad.csv",
    text: "claim_id,email,policy_number\nC-002,[email protected],AB1234567890"
  }
];

const blockedFieldNames = ["name", "email", "phone", "address", "policy_number", "vin", "diagnosis", "hospital", "counterparty"];
const valuePatterns = [/[A-Z]{2}\d{10}/, /[\w.+-]+@[\w.-]+\.[A-Za-z]{2,}/, /\b\d{2,4}-\d{2,4}-\d{3,4}\b/];
const findings = [];

for (const file of files) {
  const lower = file.text.toLowerCase();
  for (const field of blockedFieldNames) {
    if (lower.includes(field)) findings.push({ path: file.path, type: "blocked field", field });
  }
  for (const pattern of valuePatterns) {
    if (pattern.test(file.text)) findings.push({ path: file.path, type: "blocked value", pattern: String(pattern) });
  }
}

console.table(findings);
if (findings.length > 0) process.exitCode = 1;

Ce contrôle ne garantit pas la confidentialité. Il repère des champs évidents et des formats simples. PDF, images, écriture manuscrite et réidentification par combinaison de colonnes restent à revoir par une personne.

Pièges et corrections

Premier piège: supprimer seulement le numéro de police. La note d’accident peut garder adresse, véhicule, tiers, employeur, hôpital ou diagnostic. Correction: définir les champs autorisés par tâche et transformer le texte libre en résumé masqué avant claim-ai-work/.

Deuxième piège: mélanger les informations par assureur dans une même copie. Une agence multi-assureurs peut envoyer des données d’une relation à une mauvaise compagnie. Correction: laisser les noms officiels et adresses dans la revue humaine, tandis que le fichier IA garde des catégories.

Troisième piège: croire qu’une règle de refus Read bloque tout shell ou outil externe. La documentation sépare permissions et sandbox. Correction: combiner règles deny, denyRead, denyWrite et arrêt si le sandbox n’est pas disponible.

Quatrième piège: tester avec de vrais sinistres. L’historique du terminal et les captures peuvent garder des valeurs sensibles. Utilisez des identifiants et e-mails fictifs.

Mesure ROI limitée

Pendant deux semaines, mesurez seulement l’e-mail de pièces manquantes. Avant changement, notez sur cinq cas les minutes de brouillon, de revue, de retour et les corrections de destinataire ou pièce. Après changement, notez les mêmes éléments et ajoutez les arrêts avant entrée.

Comparez cas × (minutes brouillon + revue + retour) avec arrêts avant entrée. Si le brouillon accélère mais que les retours augmentent, la frontière reste trop lâche. Mesurez vitesse et erreurs évitées: mauvais assureur, numéro de police restant, détail médical dans la copie IA, destinataire incorrect.

Questions fréquentes

Q. Retirer le numéro de police suffit-il.

Non. Vérifiez nom, adresse, téléphone, e-mail, véhicule, tiers, certificat médical, diagnostic, employeur et détails rares. Une personne confirme que la combinaison n’identifie pas l’assuré.

Q. Les permissions Claude Code suffisent-elles.

Non, pas seules. Les permissions créent une limite d’outil; sandbox, système et dossiers ajoutent une autre couche. Testez le refus avec données fictives.

Q. Et pour résumer un certificat médical.

Ce flux ne met pas le texte médical dans la copie IA. Si un autre processus est souhaité, responsable, contrat, consentement, finalité, rôle du fournisseur et règles internes doivent être vérifiés.

Formation et consultation

Dans une agence d’assurance, un fichier de configuration ne suffit pas. Il faut savoir qui garde l’original, qui crée la copie masquée, qui approuve l’e-mail, qui envoie à l’assureur et qui vérifie la suppression.

Formation et consultation permet de cartographier CSV, e-mails, pièces, canaux assureurs, permissions, contrôles avant entrée et feuilles d’approbation sans partager de vraies polices ni certificats.

Résultat vérifié

Pour cet article, j’ai confirmé que /images/hero/hero-056.webp existe dans site/public/images/hero/hero-056.webp, et vérifié les URL officielles permissions, sandbox, FSA, PPC cloud et PPC agences. Le JavaScript utilise seulement des tableaux fictifs. Aucun API assureur, base client, envoi d’e-mail ni runtime test avec sinistre réel n’a été exécuté.

Les contrôles de publication couvrent le slug insurance-agency-claim-intake-data-boundary-claude-code, frontmatter, liens internes, liens externes, CTA, clôtures de code, dix locales et lien Qiita. La première action consiste à créer des dossiers fictifs claim-raw/ et claim-ai-work/, puis vérifier que les originaux sont refusés.