Detector Claims

“Un indicio es un indicio, dos indicios son una coincidencia, tres indicios proporcionan una prueba”

Hércule Poirot

PRESENTACIÓN GENERAL

Detector Claims es solución completa basada en la web que proporciona la detección de siniestros de 360°.

Eficiencia en la detección

Nuestros clientes han podido incrementar en un 400% el número de siniestros investigados con éxito y en un 300% la eficiencia en la detección de fraude.

Pericia

Una plataforma desarrollada por TPA líderes en la subcontratación de siniestros de Italia y por expertos tramitadores de siniestros.

Innovadoras reglas de alerta

Evaluación del riesgo de fraude en siniestros por medio del uso de indicadores independientes por diferentes enfoques, cuales el aprendizaje automático (machine learning), el análisis relacional y el análisis socio económico.

Eficiencia del modelo operacional

El flujo de gestión de trámites y procesos.

Respuesta

Enfoque Big Data para la gestión de elevados volúmenes de datos en tiempo real.

INDICADORES DE DETECTOR

Exactitud de la puntuación

Kube Partners reconoce la pericia de tramitadores de gran experiencia en la detección y la investigación de fraude en seguros. Tramitadores de siniestros que, suportados por Inteligencia Artificial y algoritmos de aprendizaje automático, pueden aumentar el acumen decisional en la detección del fraude, al fin de mejorar la exactitud y la eficiencia en la lucha contra el fraude, y de esta manera reducir los costes en general. Detector Claims incluye cientos de diferentes criterios para determinar la peligrosidad de un siniestro. Puede registrar datos externos para profundizar el análisis. Los criterios utilizados están organizados en cinco grupos:

Heurístico

La pericia técnica de expertos tramitadores combinada con datos históricos y datos externos.

 

Photo-Docs

Múltiples enfoques para reconocer imágenes y documentos manipulados.

Geográfico

Análisis geográfica del siniestro y de las partes involucradas.

Relacional

Identificación de las relaciones complejas entre el sinestro y las partes involucradas para detectar relaciones ocultas y anomalías.

Predictivo

Algoritmos avanzados e independientes de aprendizaje automático.

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