Reduzieren Sie Ihre Prüfaufwände für Dubiosschäden mithilfe von Machine Learning und erfahrungsbasierten Regelwerken.
STRUKTURIERTE DATENBASIS
Unterschiedlichste Schadendaten werden über verschiedene Schnittenstellen in ein strukturieretes Format (Eucon Claims Datenstruktur) konvertiert. Diese Grundlage ermöglicht einen E2E-Ansatz. Claims Radar ist dank des modularen Ansatzes daher bei vorliegenden strukturierten Daten flexibel einsetzbar.
ECHTZEIT-BETRUGSERKENNUNG DURCH KÜNSTLICHE INTELLIGENZ UND REGELWERKE
Claims Radar deckt mithilfe von smarten Prüfprozessen Dubiosschäden in Echtzeit auf. Die Prüfprozesse werden hierbei durch Machine Learning und erfahrungsbasierte Regelwerke unterstützt. Auf diese Weise werden bekannte Betrugsmuster erkannt sowie in den Daten verborgene Zusammenhänge aufgedeckt und für künftige Prüfungen berücksichtigt.
HANDLUNGSFÄHIGKEIT DURCH INTUITVE OBERFLÄCHENFÜHRUNG
Die benutzerfreundliche Oberfläche von Claims Radar bietet eine Übersicht aller relevanten Schadenfälle und ist individuell anpassbar. Die intuitive Oberflächenführung ermöglicht eine effiziente Sichtung und Bearbeitung aller Dubiosschäden.
KONTINUIERLICHE VERBESSERUNG
Durch Augmented Intelligence-Komponenten wird das Prüfungsergebnis durch den User festgehalten und sorgt mit diesem Feedback für eine kontinuierliche Verbesserung des selbstlernenden Systems sowie der Regelwerke.
