«Ингосстрах» начал использовать аналитическую платформу по противодействию мошенничества в области автострахования. Систему разработал технологический партнер — компания GlowByte.
Система позволяет сократить время идентификации существующих мошеннических схем, повысить скорость выявления новых способов мошенничества, а также идентифицировать потенциальных мошенников и предотвратить их попадание в компанию, сообщает «Ингосстрах».
В основе автоматической оценки риска мошенничества лежат методы машинного обучения. Анализируя информацию по убыткам, математическая модель позволяет выявить скрытые закономерности и статистические зависимости в данных, определенная комбинация которых свидетельствует о высокой или низкой вероятности мошенничества.
Система для анализа графов выявляет циклы связанности между участниками ДТП, связи с известными мошенниками, а также рассчитывает различные бизнес-показатели окружения, в которое входит убыток. Например, наличие в окружении клиента людей с отказом в выплате страхового возмещения в связи с выявленными фактами мошенничества или большого количества убытков, связанных с единым номером телефона.
«Внедрение этой системы в работу „Ингосстраха“ позволит сократить время на расследование мошеннических схем и эффективнее выявлять признаки мошенничества при работе с заявленным событием. Также выявление неявных связей позволит сократить количество заключаемых договоров страхования с недобросовестными клиентами», — отметила Дарья Шведова, начальник управления сопровождения урегулирования убытков розничного бизнеса «Ингосстраха».
«Это амбициозный и масштабный проект на российском страховом рынке, который нам удалось реализовать исключительно на программном обеспечении с открытым исходным кодом. Новая система позволяет заказчику сократить время идентификации комплексных мошеннических схем с нескольких дней до нескольких часов, а также своевременно выявлять скрытые мошеннические схемы. Это делает бизнес более эффективным и стабильным», — сказал Евгений Чернобуров, руководитель страховой практики GlowByte.
Источник: https://www.asn-news.ru/news/85695
Система позволяет сократить время идентификации существующих мошеннических схем, повысить скорость выявления новых способов мошенничества, а также идентифицировать потенциальных мошенников и предотвратить их попадание в компанию, сообщает «Ингосстрах».
В основе автоматической оценки риска мошенничества лежат методы машинного обучения. Анализируя информацию по убыткам, математическая модель позволяет выявить скрытые закономерности и статистические зависимости в данных, определенная комбинация которых свидетельствует о высокой или низкой вероятности мошенничества.
Система для анализа графов выявляет циклы связанности между участниками ДТП, связи с известными мошенниками, а также рассчитывает различные бизнес-показатели окружения, в которое входит убыток. Например, наличие в окружении клиента людей с отказом в выплате страхового возмещения в связи с выявленными фактами мошенничества или большого количества убытков, связанных с единым номером телефона.
«Внедрение этой системы в работу „Ингосстраха“ позволит сократить время на расследование мошеннических схем и эффективнее выявлять признаки мошенничества при работе с заявленным событием. Также выявление неявных связей позволит сократить количество заключаемых договоров страхования с недобросовестными клиентами», — отметила Дарья Шведова, начальник управления сопровождения урегулирования убытков розничного бизнеса «Ингосстраха».
«Это амбициозный и масштабный проект на российском страховом рынке, который нам удалось реализовать исключительно на программном обеспечении с открытым исходным кодом. Новая система позволяет заказчику сократить время идентификации комплексных мошеннических схем с нескольких дней до нескольких часов, а также своевременно выявлять скрытые мошеннические схемы. Это делает бизнес более эффективным и стабильным», — сказал Евгений Чернобуров, руководитель страховой практики GlowByte.
Источник: https://www.asn-news.ru/news/85695