Globalna wartość składek ubezpieczeniowych przekroczyła 5 bilionów dolarów w 2018 roku, stanowiąc ponad 6% światowego PKB. Chociaż przewiduje się, że globalne składki ubezpieczeniowe wzrosną o kolejne 3%, tendencja ta utrzymuje się głównie na rynkach wschodzących i jest znacznie niższa w rozwiniętych gospodarkach. Rynek jest podzielony przede wszystkim na ubezpieczenia na życie i ubezpieczenia inne - a oba te segmenty charakteryzują się różnymi cechami i dynamiką.

Pomimo pozytywnych prognoz wzrostu, przed firmami z branży ubezpieczeniowej stoi cały szereg wyzwań, w tym odpowiedź na rosnące oczekiwania klientów w zakresie zakresów ubezpieczenia oraz ich kosztów. Oszustwa ubezpieczeniowe stanowią poważny problem w branży od wielu lat, negatywnie wpływając na konkurencyjność cen oferowanych polis. Szacuje się, że bezpodstawne roszczenia stanowią nawet 10% wszystkich wydatków związanych z wypłatą odszkodowań, generując znaczne straty tak dla ubezpieczycieli, jak i klientów, ponieważ dodatkowe koszty przekładają się na wyższe składki dla wszystkich. Ze względu na dużą liczbę otrzymywanych wniosków wielu ubezpieczycieli zmaga się z niewydolnymi systemami, które nie wyłapują potencjalnie bezpodstawnych roszczeń, co prowadzi do wypłaty nieuzasadnionych odszkodowań.

Dzięki algorytmom Machine Learning nasze rozwiązanie usprawnia wykrywanie podejrzanych wniosków. Pomoże Ci to zidentyfikować potencjalne próby oszustwa wymagając jedynie ograniczonych zasobów do ich analizy. Nasze rozwiązanie wykorzystuje dane z wielu źródeł, takich jak opisy roszczeń i polisy ubezpieczeniowe, szczegóły zajść oraz ich tekstowe opisy, a także dane historyczne dotyczące wszystkich zaangażowanych w sprawę stron. Zmniejszenie liczby czynników prognostycznych sprawia, że model jest prostszy i bardziej niezawodny. W rezultacie nasze rozwiązanie pomaga poprawić wykrywalność nawet o 60% i zapewnić zwrot z inwestycji w ciągu kilku tygodni od jego wdrożenia.