Em parceria com a OnCase, o SafDelphos foi desenvolvido especialmente para o mercado segurador a fim de potencializar a identificação de fraudes ou indícios de fraudes em apólices e sinistros, antes do prejuízo financeiro da seguradora, tornando o processo de investigação mais rápido e eficiente.

A plataforma concentra em um só ambiente, desde a integração, consolidação e melhoria dos dados, até alertas e relatórios de performance na identificação e prevenção de fraudes.

Big Data

Todas as tecnologias que utilizamos por trás do SafDelphos, têm origem no mundo Big Data. Conseguimos integrar as tecnologias em Machine Learning e Data Mining para oferecer ao mercado uma solução robusta e intuitiva.

Gerenciamento de dados

Os dados extraídos através de Integrações com sistemas legados, redes sociais e dados não estruturados ou semi-estruturados, alimentam um repositório inteligente, que diariamente processa Scoring, Alertas, influências por processos manuais, retroalimentação e aprendizagem.

Motor de Decisão Analítica

Através de um conjunto de estratégias para identificação de comportamentos fora dos padrões estabelecidos pela Seguradora, o motor de decisão detecta possíveis indícios de fraudes.

Detecção de Anomalias

Para cada indício de fraude detectado, é gerado um alerta para a realização de análises mais assertivas.

Geração de Alertas

Gerenciamento de Casos

As análises são gerenciadas através de workflows e acompanhadas por status.

Gerenciamento de Casos (Workflow)

Benefícios

  • Maior possibilidade de identificar fraudes antes do prejuízo financeiro.
  • Automação do processo de detecção de fraude aumentando a assertividade na identificação.
  • Facilidade de atualização dos modelos e regras de negócio.
  • Opções de implantação em nuvem pública ou privada.
  • Análises avançadas, incluindo dados não estruturados (textos, notas, registros de reclamações de atendimento ao cliente, relatórios policiais, registros médicos), mineração de textos e análise de relacionamentos (redes sociais) permitindo a detecção de anomalias e geração de alertas.
  • Escalabilidade para lidar com grandes volumes de dados.

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