“Ein Hinweis ist ein Hinweis,
zwei hinweise sind ein Zufall,
aber drei Hinweise sind ein Beweis”

Hércule Poirot

ALLGEMEINER ÜBERBLICK.

Detector Schaden ist eine umfassende webbasierte Lösung, die eine 360°-Schadenerkennung bietet.

Effizienz bei der Erkennung

Unsere Kunden konnten die Anzahl der erfolgreich untersuchten Fälle um 400 % und die Effizienz der Betrugserkennung um 300 % steigern.

Fachwissen

Plattform entwickelt von der führenden TPA für Schaden-Outsourcing in Italien und von erfahrenen Schadenexperten

Innovative Regeln für Warnmeldungen

Bewertung des Betrugsrisikos bei Schadensfällen durch die Verwendung unabhängiger Indikatoren aus verschiedenen Ansätzen, wie maschinelles Lernen, relationale Analyse und sozioökonomische Analyse.

Effizienz des Betriebsmodells.

Workflow zur Verwaltung von Abläufen und Prozessen.

Antwort

Big-Data-Ansatz zur Verwaltung großer Datenmengen in Echtzeit.

DETECTOR INDIKATOREN

Scoring-Genauigkeit

Kube Partners erkennt die Expertise erfahrener Entscheidungsträger bei der Aufdeckung und Prüfung von Versicherungsbetrug an. Schadensachbearbeiter, die, unterstützt durch Künstliche Intelligenz und Machine Learning Algorithmen, ihren Entscheidungsscharfsinn bei der Betrugserkennung verbessern können, um die Genauigkeit und Effizienz bei der Betrugsbekämpfung zu erhöhen und letztendlich die Gesamtkosten zu senken. Detector Schaden umfasst Hunderte von verschiedenen Kriterien, um festzustellen, wie gefährlich ein Schaden sein kann. Er kann externe Daten aufnehmen, um die Analyse weiter zu vertiefen. Die verwendeten Kriterien sind in fünf Gruppen organisiert:

 

Heuristik

Technische Erfahrung der Schadenbearbeiter kombiniert mit historischen Daten und externem Daten

Foto-Docs

Mehrere Ansätze zur Erkennung von manipulierten Fotos & Dokumenten

Geografisch

Geografische Analyse der Schadensfälle und der Beteiligten

Netzwerk

Identifizierung komplexer Beziehungen zwischen Schadensfall und Beteiligten, um versteckte Verbindungen & Anomalien zu erkennen

Prognosen

Erweiterte und unabhängige Algorithmen für maschinelles Lernen

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