• Überarbeitung von Antibetrugsprozessen mit KI & Big Data

Überarbeitung von Antibetrugsprozessen mit KI & Big Data

Modularer Rahmen zur Untersuchung von Verdachtsfällen und zur Erkennung von Betrugsversuchen
Kombinieren von KI und moderner Analytik für dynamische Betrugserkennung im europäischen Versicherungsmarkt. Für ein italienisches Versicherungsunternehmen überarbeitete das Team von GFT die Prozesse zur Betrugsbekämpfung. Dies steigerte die Betrugserkennungsrate um 30 % und die Performance des täglichen Echtzeit-Reportings um 40 %.
Combining AI and advanced analytics to introduce dynamic fraud detection in the European insurance market. GFT re-engineered anti-fraud processes for an Italian insurance company and increased the rate of fraud detection by 30% and the performance in daily real-time reporting by 40%.
Combining AI and advanced analytics to introduce dynamic fraud detection in the European insurance market. GFT re-engineered anti-fraud processes for an Italian insurance company and increased the rate of fraud detection by 30% and the performance in daily real-time reporting by 40%.

Effiziente Betriebsabläufe

Echtzeit-Technologie

Effektivere Scoring-Prozesse

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Partner
Rulex
Das in den USA gegründete Unternehmen Rulex ist führend im Bereich der No-Code-Software für Datenerstellung, maschinelles Lernen und Optimierung. Durch die Nutzung eines einzigartigen, logikbasierten Ansatzes für Predictive Analytics können Expert*innen für Geschäftsprozesse KI-Anwendungen ohne Programmierung erstellen und einsetzen. Rulex eröffnet eine neuen Weg zur geschäftlichen Entscheidungsfindung und wurde bereits in vielen Sektoren wie z. B. Automotive, Finanzen, Lieferkettenmanagement, Bildung, Energie und Gesundheitswesen genutzt.

Herausforderung

Herausforderung

Betrug im europäischen Versicherungsmarkt verhindern

Das Projekt

Das Projekt

Implementierung einer Lösung, die Echtzeitdaten, Regeln und Vorhersagemodelle mit Echtzeit-Bewertung kombiniert

Vorteil

Vorteil

Dieser Allgemeinversicherer konnte innerhalb weniger Monate verdächtige Ansprüche mit höherer Genauigkeit identifizieren

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  • Projektreferenz

    Überarbeitung von Antibetrugsprozessen mit künstlicher Intelligenz & Big Data

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Jérôme Isabelle
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