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Baloise Fraud Shield

Prüfung ausstehend

von Baloise · Erstversicherer

Market Unit: Switzerland, Belgium

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Anomalieerkennungs-Plattform, die Schäden mittels Netzwerkanalyse und Verhaltensmustern auf Betrugswahrscheinlichkeit bewertet und verdächtige Fälle zur Sonderuntersuchung markiert.

AnomalieerkennungMaschinelles Lernen und prädiktive AnalytikMotorfahrzeugversicherungSachversicherungHaftpflichtversicherung
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KI-Fähigkeit und Reifegrad

KI-Fähigkeitsstufe

VerstehenGenerierenSchlussfolgernEntscheidenHandelnKollaborieren

Capability Maturity Score (CMS)

5 / 6

Business Adoption Score (BAS)

3 / 6

AI Development Index (ADI)

15 / 36

Link zu mehr Informationen über den theoretischen Hintergrund

Geschäftskontext

Einsatzzweck

Detect and prevent fraudulent claims earlier in the lifecycle.

Wertschöpfungsstufen
Betrugserkennung und -präventionSchadenmanagement
Versicherungszweige
MotorfahrzeugversicherungSachversicherungHaftpflichtversicherung
Anwendungsbereich
Nur intern
Geschäftskritikalität
Geschäftswichtig (Tier 2)
Land oder Markteinheit
SwitzerlandBelgium

Wert und Wirkung

Mehrwertkategorie
KostensenkungRisikoreduktion
Mehrwertschätzung

Targets a measurable uplift in detected fraudulent claims value.

Geschätztes wöchentliches Fallvolumen
6.200
Time-to-Value (Monate)
8
Wettbewerbsvorteil

Graph-based network detection of organised fraud rings.

Qualitätsgewinn

Higher precision reduces false accusations against honest customers.

Technische Details

KI-Kategorie
AnomalieerkennungMaschinelles Lernen und prädiktive Analytik
KI-Plattformanbieter
Databricks Mosaic AI
Cloud-Anbieter
Amazon Web Services
Technologie-Stack
DatabricksSparkGraph analytics
Genutzte Schnittstellen

Claims system event stream

Architektureinblicke

Streaming feature pipeline feeding a gradient-boosted scoring model.

Automatisierungsgrad
3/5
Geschätzte IT-Komplexität
4/5

Compliance und Governance

EU-KI-Verordnung Risikokategorie
Hohes Risiko
EU-KI-Verordnung Rolle
Betreiber
Relevante Regelwerke
EU-Verordnung über künstliche IntelligenzSchweizer Datenschutzgesetz
Verantwortlichkeiten

Special investigations unit reviews every flagged case before action.

Verwendete Daten

Claims data, payment records, third-party fraud indicators.

Metadaten

Entwicklungstyp
Minimum Viable Product
Go-Live-Datum
01.12.2024
Lizenzmodell
Hybrid

Community

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