Este sitio web utiliza cookies que permiten el funcionamiento y la prestación de los servicios ofrecidos en el mismo. Estas cookies y/o tecnologías similares que almacenan y recuperan información cuando navegas, realiza funciones tales como reconocerte cuando vuelves a nuestra web o ayudar a nuestro equipo a comprender qué secciones de la web encuentras más interesantes y útiles.
Prevención y detección de fraude como elemento de rentabilidad
La prevención y detección de fraude es una de las prioridades estratégicas de las aseguradoras para controlar los costes asociados, disponer de una cartera limpia y poder afrontar mejoras en los precios de mercado.
En la actualidad, los precios de los seguros son cada vez más competitivos, con propuestas muy ajustadas en términos de rentabilidad. Para poder afrontar este escenario con garantías es necesario poder disminuir al máximo los costes innecesarios asociados a supuestos fraudulentos e ineficiencias del proceso de detección, investigación y recuperación.
Reto al que nos enfrentamos
- Porcentaje de eficiencia asociada a las reglas de negocio.
- Compleja gestión de falsos positivos.
- Análisis de los siniestros de manera aislada e individual.
- Gestión, investigación y cierre del proceso de gestión de fraude.
Ventajas y Beneficios para la prevención y detección de fraude
Beneficios de la aplicación de modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial
Incremento de los ratios de detección y recuperación.
Inclusión de fuentes abiertas para mejorar los modelos de detección.
Sencillez para la investigación de los scoring de fraude recibidos.
Limpieza de cartera de clientes y mejora en la experiencia del cliente.
SmartGraph
Plataforma analítica que combina grafos e inteligencia artificial para la detección de patrones en tiempo real. Agilizando y apoyando la labor del equipo investigador, y generando un ecosistema de colaboración entre usuarios funcionales y técnicos para mejorar la búsqueda y detección del fraude.