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Artificial Intelligence & Machine Learning

Erkennung von Versicherungsbetrug

Ein Data Science-Ansatz, bei dem die Kundendaten gebündelt analysiert und mit eigenständigem Lernen verarbeitet wurden.

Eigenständiges Erkennungssystem für Unregelmäßigkeiten

BETRÜGERISCHES VERHALTEN IST NICHTS NEUES FÜR GROSSE VERSICHERUNGSUNTERNEHMEN

Betrugserkennung ist eine große Herausforderung. Tatsächlich stellen betrügerische Transaktionen nur einen sehr kleinen Teil der Aktivitäten in einem Unternehmen dar. Die Herausforderung entsteht dadurch, dass dieser kleine Prozentsatz an Aktivität ohne die richtigen Tools und Systeme schnell zu einem großen Verlust werden kann.

Kriminelle sind listig. Da traditionelle Betrugsmaschen nicht mehr so leicht zum Erfolg führen, haben Betrüger gelernt, ihre Taktiken zu ändern.

Die gute Nachricht ist, dass die Fortschritte im Machine Learning den Systemen helfen, zu lernen, sich anzupassen und entstehende Muster zu entdecken, um Betrug zu verhindern.

HERAUSFORDERUNG

Der Kunde, ein großes Versicherungsunternehmen, wollte potentiell betrügerische Kunden identifizieren.

Um die Anzahl der Betrugsfälle so gering wie möglich zu halten, ist es wichtig, den Betrug direkt am Anfang zu entdecken. Data Reply hat sich der Herausforderung gestellt, betrügerische Kunden von ehrlichen zu trennen, sodass keine rechtschaffene Person in den Verdacht gerät, eines Vergehens schuldig zu sein.

FOKUS AUF PROGNOSE & EMPFEHLUNG

Data Reply hat ein eigenständiges Erkennungssystem anhand von Datenmanipulation und Merkmalerstellung entwickelt.
Die Daten der Kunden wurden analysiert und in Datentypen gebündelt, sodass diejenigen mit der höchsten Wahrscheinlichkeit für Versicherungsbetrug identifiziert werden konnten. Data Reply nutzte einen Data Science-Ansatz, um Daten mit eigenständigen Lernmethoden zu verarbeiten.