Entwickeln Sie Ihr Sistema de deteccion de fraude para siniestros insurtech

**Kunde:** Ein großer US-Sachversicherer mit Fokus auf Wohngebäude.

**Herausforderung:** Das Unternehmen hatte mit einer Zunahme koordinierter Betrugsringe zu kämpfen und benötigte dringend ein effektives **Sistema de deteccion de fraude para siniestros insurtech**, um komplexe Muster in Schadensmeldungen zu erkennen.

**Lösung:** Unser Team aus drei Senior Python-Entwicklern wurde innerhalb von 5 Tagen in die IT-Abteilung des Kunden integriert. Sie entwickelten ein Modell basierend auf Random Forest und Gradient Boosting Algorithmen, um historische Schadensdaten mit externen Wetterdaten und Polizeiberichten abzugleichen. Die Lösung nutzte Python-Bibliotheken wie Pandas für die Datenmanipulation und Scikit-learn für das Training der Modelle. Das System wurde nahtlos in die bestehende Azure-Cloud-Infrastruktur implementiert, was eine Echtzeit-Bewertung neuer Ansprüche ermöglichte.

**Ergebnis:** Das neue System identifizierte Betrugsmuster **3x schneller** als manuelle Prüfer und verhinderte ungerechtfertigte Auszahlungen in Millionenhöhe im ersten Quartal.

**Kunde:** Ein schnell wachsendes Insurtech-Startup im Bereich Telematik-Versicherungen.

**Herausforderung:** Die manuelle Überprüfung von Unfallbildern war zu langsam, und es fehlte ein automatisiertes **Sistema de deteccion de fraude para siniestros insurtech**, um manipulierte Metadaten und wiederverwendete Fotos zu erkennen.

**Lösung:** Smartbrain stellte zwei Python-Experten mit Spezialisierung auf Computer Vision bereit. Sie bauten ein Convolutional Neural Network (CNN) unter Verwendung von TensorFlow und Keras auf. Dieses System analysierte hochgeladene Fotos auf Inkonsistenzen und digitale Bearbeitungsspuren. Zusätzlich implementierten sie eine API, die Schadensmeldungen sofort mit einer Datenbank bekannter Betrugsfälle abglich. Die Entwickler arbeiteten in zweiwöchigen Sprints und stellten sicher, dass die Lösung skalierbar blieb.

**Ergebnis:** Die Automatisierungsrate bei der Schadensprüfung stieg um **65%**, während die Erkennungsrate für Bildmanipulationen signifikant verbessert wurde.

**Kunde:** Ein regionaler Krankenversicherer an der Ostküste der USA.

**Herausforderung:** Der Kunde verlor Einnahmen durch „Upcoding“ bei Abrechnungen und suchte ein **Sistema de deteccion de fraude para siniestros insurtech**, um diese subtilen Abrechnungsanomalien ohne Unterbrechung des Betriebs zu finden.

**Lösung:** Wir augmentierten das Data-Science-Team des Kunden mit Python-Backend-Entwicklern. Diese bauten eine robuste ETL-Pipeline, die Abrechnungsdaten in Echtzeit bereinigte und normalisierte. Darauf aufbauend implementierten sie unüberwachte Lernalgorithmen (Unsupervised Learning) zur Erkennung von Ausreißern in den Abrechnungsmustern von Ärzten und Kliniken. Die Lösung war vollständig in den bestehenden Tech-Stack integriert und erforderte keine Umschulung des internen Personals.

**Ergebnis:** Das System reduzierte die durchschnittliche Zeit zur Erkennung von Abrechnungsbetrug um **80%** und sparte dem Unternehmen bereits im ersten Jahr erhebliche Kosten.