Versicherung
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Branchenübersicht
Machine-Learning-Systeme, die auf der Schadenhistorie und externen Datenquellen trainiert sind, um betrügerische Muster zu identifizieren — von inszenierten Unfällen und aufgeblähten Verlusten bis hin zu Abrechnungsmustern von Leistungserbringer-Netzwerken — vor der Schadenauszahlung.
Auf einen Blick
Versicherungsbetrug macht 10–20 % aller ausbezahlten Schäden aus, dennoch basieren die meisten Erkennungssysteme noch auf schlüsselwortbasierten Regeln und manuellen Markierungen zur Untersuchung. Bis der Betrug erkannt wird, sind die Zahlungen bereits erfolgt. ArrayMatic baut ML-basierte Betrugserkennung, die jeden Schaden bei Eingang bewertet — und Muster erkennt, die regelbasierte Systeme niemals sehen.
Wir kombinieren Anomalieerkennung auf Schadendaten mit Graph-Netzwerkanalyse der Beziehungen zwischen Antragstellern, Leistungserbringern und Werkstätten — und decken Betrugsringe auf, die die Einzelschadenanalyse übersieht. Forensische Bildanalysemodelle markieren inszenierte Schäden in eingereichten Fotos. Die Bewertung erfolgt in Echtzeit, sodass betrügerische Schäden zur Untersuchung markiert werden, bevor eine Zahlungsfreigabe erfolgt.
Kernkompetenzen
Engagements werden auf Ihren geschäftlichen Kontext zugeschnitten — dies sind die Kernkompetenzen, die wir für versicherung clients einbringen.
Quellenübergreifende Anomalieerkennung auf Schaden- und Policendaten
Soziale Netzwerkanalyse zur Identifikation von Betrugsringen
Forensische Bildanalyse für inszenierte Schäden und Dokumentenfälschung
Abrechnungsmusteranalyse von Leistungserbringern in Gesundheit und Kfz
Echtzeit-Schadenbewertung vor Zahlungsfreigabe
Integration des Ermittlungs-Workflows mit dem Fallmanagement der Sonderermittlungseinheit
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