DÍKY AUTOMATIZACI JE DETEKCE POJISTNÝCH PODVODŮ EFEKTIVNĚJŠÍ
ČSOB, člen skupiny KBC a pátá největší pojišťovna v Česku, měla zavedený proces odhalování podvodů, nástroje a oddané zaměstnance. I přes to pojišťovna cítila potřebu proces inovovat a zvýšit efektivitu odhalování podvodů, snižovat počet falešných poplachů a chránit se před rozvíjejícími se podvodnými aktivitami.
Na historická data požadavků a pohledávek jsme nasadili náš systém pro detekci podvodů ADF (Anomaly Detection Framework). ADF zpracovává komplexní sady časových řad a datových shluků. Díky široké škále algoritmů, které využívají statistické metody a metody strojového učení, může ADF hlásit významné odlehlé hodnoty nebo shluky. Uživatel může systému poskytnout zpětnou vazbu a tak regulovat počet anomálií přijatých k analýze a naučit systém, co anomálie je a co není.
Modely umělé inteligence se na základě historických dat, používaných pravidech odhalování podvodů a dalších zásadách naučily, co podvod je a není. Pojišťovna tak zjednodušila svůj whitelisting a spolehlivě detekuje podvody.
ADF tedy zautomatizovalo proces odhalování podvodů, což analytikům umožnilo soustředit se pouze na relevantní případ. Počet falešných poplachů se snížil o 60 %, efektivitu procesu je znatelně vyšší a v neposlední řadě se zlepšila také zákaznická zkušenost.
