L'IA facilite la détection des fraudes à l'assurance
Les compagnies d'assurance perdent chaque année des milliards en raison de demandes d'indemnisation frauduleuses. Les solutions d'IA peuvent contribuer à réduire considérablement cette fraude et ces coûts.
Les compagnies d'assurance sont confrontées à des défis majeurs dans la détection et la prévention des réclamations frauduleuses sans l'IA.
Taux élevé de demandes frauduleuses
On estime que 10 à 15 % des demandes d'indemnisation sont frauduleuses, ce qui représente un coût annuel de plus de 80 milliards de dollars.
Incapacité à détecter des schémas de fraude complexes
Les méthodes manuelles ne permettent pas de repérer les réseaux de fraude sophistiqués
Détection manuelle inefficace de la fraude
Les examinateurs des demandes de remboursement ne peuvent pas analyser toutes les données relatives aux demandes de remboursement pour détecter les fraudes.
Construire un système de détection de la fraude par l'IA pour l'assurance
Voici comment RapidCanvas AI s'attaque à la détection de la fraude dans le secteur de l'assurance, en plusieurs étapes
Collecte et centralisation des données
Collecte et centralisation des données
Recueillir des données à partir de diverses sources, notamment les coordonnées de l'assuré, les demandes d'indemnisation antérieures, les dossiers médicaux (avec une anonymisation appropriée) et les bases de données externes (avec l'autorisation de l'assuré).
Extraire les caractéristiques pertinentes des données. Il peut s'agir de repérer des incohérences dans les demandes d'indemnisation, des schémas inhabituels dans le comportement des clients ou d'identifier des liens suspects entre les assurés et les prestataires de soins de santé.
Former des algorithmes d'apprentissage automatique sur des données historiques contenant des cas de fraude confirmés. Ces algorithmes apprennent à reconnaître les signaux d'alerte et à prédire la probabilité de fraude dans les demandes d'indemnisation futures.
Analyser les nouvelles demandes par rapport au modèle formé. Le système signale les demandes présentant une forte probabilité de fraude, ce qui incite les spécialistes humains à mener des enquêtes plus approfondies.
À mesure que les fraudeurs développent de nouvelles tactiques, le système d'IA doit s'adapter. De nouvelles données sur les demandes d'indemnisation frauduleuses sont introduites dans le modèle, ce qui lui permet d'apprendre en permanence et d'améliorer sa précision dans la détection des nouveaux stratagèmes.
Les avantages de la détection des fraudes par l'IA
La détection des fraudes par l'IA offre des avantages majeurs par rapport aux méthodes manuelles
Détection plus rapide et plus précise des fraudes
L'IA repère des schémas complexes qui échapperaient à des évaluateurs humains.
Réductions significatives des coûts jusqu'à 50%.
La prévention de la fraude avant les paiements permet de réaliser d'importantes économies.
Réduction des demandes frauduleuses
Permet une détection précise et en temps réel des fraudes à grande échelle, ce qui permet d'économiser des milliards par an.
Prévenir la fraude avant les dommages financiers
Un contrôle permanent permet de détecter rapidement les tentatives de fraude.
Indicateurs clés de l'industrie
Témoignages de nos clients
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Détecter la fraude sans l'IA
Taux élevé de demandes frauduleuses
Incapacité à détecter des schémas de fraude complexes
Détection manuelle inefficace de la fraude
Taux élevé de demandes frauduleuses
Incapacité à détecter des schémas de fraude complexes
Détection manuelle inefficace de la fraude
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Détection manuelle inefficace de la fraude
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Incapacité à détecter des schémas de fraude complexes
Détection manuelle inefficace de la fraude
Voir Délai d'exécution rapide
Répondez aux besoins uniques de votre entreprise sans partir de zéro ; énoncez votre problème et le processus de découverte de l'AutoAI générera une solution d'IA adaptée en quelques heures.
Construire une IA pilotée par des experts
S'appuyer sur les connaissances sectorielles des experts en science des données, le cas échéant, pour valider les références sectorielles et garantir la performance optimale de la solution d'IA.
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Créer des applications de données visuelles et interactives, des tableaux de bord et des rapports pour présenter les indicateurs clés de performance et les résultats de l'entreprise, et contrôler la performance de l'entreprise.
Utiliser une solution d'IA de bout en bout
Obtenir une solution d'IA de bout en bout avec une configuration prête à l'emploi pour toutes les étapes, de l'orchestration des données, la préparation des données, les transformations, la construction de modèles et les tests, jusqu'au déploiement des modèles et aux apps de données.
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