Remaniement des processus antifraude au moyen de l’IA et des mégadonnées
Efficacité opérationnelle
Augmentation significative de la détection des fraudes depuis le lancement
Technologie en temps réel
Analyse immédiate et réponse rapide
Efficacité améliorée du scoring
Des règles heuristiques et des modèles prédictifs pour combattre la fraude
Rulex offre une nouvelle manière de prendre des décisions commerciales et a été adopté par de nombreux secteurs, dont l’automobile, la finance, la chaîne d’approvisionnement, l’éducation, l’énergie et la santé.
Défi
Stopper la fraude sur le marché européen des assurances
La fraude est un phénomène largement répandu sur le marché européen des assurances. Les réclamations automobiles frauduleuses sont particulièrement graves - en Italie, la moyenne nationale est de 19,3 % par an, ce qui augmente le coût des opérations pour l'ensemble du secteur. Confronté à une aggravation des fraudes, cet assureur général italien leader du marché souhaitait une solution technique intelligente propre à améliorer la prévention et la détection. Les problèmes spécifiques étaient les suivants :
- La présence de données incohérentes sur le marché faisait obstacle à la détection des fraudes
- Les modèles statiques de détection des fraudes étaient lents et perdaient en efficacité
- La fraude devenant de plus en plus raffinée, il fallait pouvoir recourir à une solution plus intelligente capable d’un apprentissage heuristique à partir de modèles de comportement
Engagement
Mettre en œuvre une solution alliant données en temps réel, règles et modélisation prédictive, et scoring en temps réel
GFT a fourni à la compagnie d’assurance un accélérateur pour implémenter une solution antifraude au sein de l’entreprise qui mobilisait aussi bien l’intelligence artificielle que les mégadonnées. La solution était axée sur la prévention en ligne de la fraude : il fallait donc combiner et analyser des données structurées et non structurées issues de sources internes et externes. La solution antifraude mise en œuvre comprenait :
- Une technologie en temps réel permettant une analyse immédiate et une réponse rapide
- L’efficacité du scoring a été améliorée grâce aux règles heuristiques et aux modèles prédictifs visant à réduire les faux positifs et à dépister les faux négatifs
- Données étendues et capacités de recherche dans des sources structurées ou non structurées
- Instruments d’investigation conviviaux permettant à l’équipe antifraude d’accéder à des documents structurés ou non structurés, de les étudier et de réaliser une analyse du réseau social
- Rapports clairs présentant des informations pertinentes simplifiant les données et analyses complexes sous-jacentes
En raison de l’ampleur du projet, GFT a mis au point un cadre modulaire constitué de plusieurs composants spécialisés, chacun d’entre eux jouant un rôle unique dans la détection de la fraude et l’enquête sur les éléments suspects.
Bénéfice
Il n’a suffi que quelques mois à cette compagnie d’assurance générale pour améliorer la précision des réclamations suspectes
GFT a accompli cette tâche en respectant le délai et le budget impartis. Bien que très technique, la solution peut être appliquée sans l’intervention du service informatique du client ou des spécialistes de GFT. En quelques mois seulement, la solution a apporté des bénéfices quantifiables :
- 30% d’augmentation de la détection des fraudes et 7% de réduction des faux positifs
- 40% d’augmentation du reporting quotidien en temps réel
- Grâce à la détection en temps réel, l’équipe antifraude peut agir immédiatement, mettre la main sur des informations pertinentes et étudier des positions suspectes sans intervention du service informatique
- L’équipe antifraude peut entrer et modifier manuellement des règles heuristiques et des modèles prédictifs, et évaluer l’impact des modifications sur des jeux de données historiques, éliminant ainsi le besoin de simulations ou d’extractions onéreuses
La solution peut détecter automatiquement les réclamations à forte propension à la fraude. Cela a permis à l’entreprise de se concentrer sur la prévention de la fraude, mesure de toute évidence plus rentable que la constatation de la fraude a posteriori. L’entreprise a des plans ambitieux pour augmenter la portée de cette solution par élargissement des sources d’information tout en mettant l’accent sur les documents et données numériques de sources variées.
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Learn how GFT is transforming anti-fraud processes through the power of artificial intelligence and big data. This image captures the essence of advanced technology being employed to detect and prevent fraudulent activities in real-time, enhancing security and trust. Histoire de réussite
Remaniement des processus antifraude au moyen de l’intelligence artificielle des mégadonnées
