Графовый анализ для страховых и финансовых компаний
Графовый анализ - эффективная аналитическая стратегия для выявления мошеннических страховых случаев.
Графовый анализ в страховании
Обычно, выявление мошеннических страховых случаев опирается на бизнес-правила и экспертные оценки, что делает этот процесс трудоемким и дорогостоящим. Бизнес-правила отмечают подозрительные заявления, которые затем отправляются экспертам, а они определяют, является ли претензия мошеннической или нет. Однако такие глубокие расследования занимают много времени и требуют больших затрат.
Модели обнаружения страхового мошенничества, которые включают в себя графовый анализ, отслеживают наиболее подозрительные заявления, которые отправляются экспертам для дальнейшего расследования. Таким образом, эксперты могут сосредоточиться исключительно на претензиях с высокой вероятностью мошенничества и не тратить ресурсы на изучение претензий, не связанных с мошенничеством.
Графовый анализ имеет широкое применение в различных сферах бизнеса
Способы применения
Выявление мошеннических групп, которые получают страховые выплаты
Выявление мошеннического поведения, обогащение данных
Раннее выявление мошенничества
Противодействие сокрытию источника доходов
Организация базы данных, анализ ведомости материалов
Структурирование информации
Социально-демографические факторы, истории покупок, и др
Портрет клиента и прогнозирование оттока клиентов
Аналитика уязвимостей информационных систем
Защита от киберугроз
Кластеризация документов, извлечение смысла из данных
Интеллектуальная обработка текстов
Реализованные проекты, которые решают проблемы наших заказчиков
Наши кейсы
Мы создали сервис, который эффективно выявляет и прогнозирует мошенничество на этапе заключения договора. Продукт анализирует и сопоставляет ряд параметров: данные о страхователе, тип груза, и т.д.
Распознавание и предотвращение мошенничества в страховании
Схема сотрудничества
1. Обсуждаем идею и возможности
2. Составляем план работ, утверждаем дальнейшие шаги
3. Основная разработка и согласование результатов
4. Внедрение нового и мониторинг работы продукта
