Détecter une facture frauduleuse lorsqu'on reçoit plus de 100 000 demandes par mois est un défi complexe pour les gestionnaires. Comment repérer les détails subtils qui trahissent une tentative de fraude parmi une telle masse de documents ?
Dans cette vidéo, nous vous présentons un cas concret de détection de fraude en assurance santé, ciblant des soins dentaires. Vous découvrirez comment les modèles de Machine Learning parviennent à repérer et agréger des « signaux faibles » qui passeraient inaperçus à l'œil nu : un nombre inhabituel de polices de caractères, des fautes d'orthographe, ou encore des incohérences de dates.
Découvrez comment nos solutions permettent d'analyser ces anomalies pour générer un score de risque, offrant ainsi aux assureurs une interface claire pour prioriser efficacement les alertes et sécuriser leurs indemnisations.
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