Assurance
0h
Temps de réponse
0+
Projets livrés
0+
Années en production
Aperçu du secteur
Systèmes de machine learning entraînés sur l'historique des sinistres et les sources de données externes pour identifier les schémas frauduleux — des accidents simulés et pertes gonflées aux schémas de facturation de réseaux de prestataires — avant le paiement des sinistres.
En un coup d'œil
La fraude à l'assurance représente 10–20% de tous les sinistres payés, pourtant la plupart des systèmes de détection reposent encore sur des règles à base de mots-clés et des signalements manuels pour enquête. Au moment où la fraude est identifiée, les paiements ont déjà été effectués. ArrayMatic construit une détection de fraude par ML qui évalue chaque sinistre dès la réception — détectant des schémas que les systèmes à base de règles ne voient jamais.
Nous combinons la détection d'anomalies sur les données de sinistres avec l'analyse de réseaux de graphes entre les relations des demandeurs, prestataires et ateliers de réparation — exposant les réseaux de fraude que l'analyse individuelle des sinistres manque. Les modèles d'analyse forensique d'images signalent les dommages simulés dans les photos soumises. Le scoring se fait en temps réel pour que les sinistres frauduleux soient signalés pour enquête avant toute autorisation de paiement.
Capacités clés
Les missions sont cadrées selon votre contexte métier — voici les capacités essentielles que nous apportons au secteur assurance clients.
Détection d'anomalies multi-sources sur les données de sinistres et de polices
Analyse de réseaux sociaux pour l'identification des réseaux de fraude
Analyse forensique d'images pour les dommages simulés et la falsification de documents
Analyse des schémas de facturation des prestataires en santé et automobile
Scoring des sinistres en temps réel avant autorisation de paiement
Intégration du workflow d'enquête avec la gestion de dossiers de l'unité d'investigation spéciale
Construit avec
Travaillez avec nous
Partagez ce que vous construisez — nous répondrons sous un jour ouvré avec des questions ou un aperçu de proposition.
