Fraudes e riscos
Modelos para analisar grandes conjuntos de dados, identificar padrões de fraude e sinalizar possíveis transações fraudulentas em tempo real.
Analise de riscos
Ao analisar grandes quantidades de dados, um determinado risco pode ser quantificado (empréstimos, seguros, acidentes, etc.)
Detecção de ameaças cibernéticas
Com modelos de classificação, detecção de anomalias, análise de dados para identificar ameaças, etc. potenciais ameaças cibernéticas podem ser detectadas.
Detecção de fraude de reivindicações
Com os padrões de fraude existentes, a fraude de reivindicação de seguro é detectada e as transações verdadeiras são identificadas.
Modelo de risco do fornecedor
Com base nos dados dos fornecedores e suas qualificações, são avaliadas suas possíveis falhas.
Fraude de aplicativo / abertura de conta
Técnicas como redes neurais, árvores de decisão, etc. eles podem ser usados para rastrear documentos falsos, empresas inexistentes, faturas falsas, etc.
Cheque fraude
Com base em dados e imagens de clientes, da empresa, etc. e com modelos preditivos variações importantes que merecem revisões extras podem ser detectadas.
Fraude de conluio ou acordos contra terceiros
Por meio da análise de atividades e dados de transações, podem ser definidos padrões que geram suspeita de conluio.
Fraude de transação
Em grandes conjuntos de dados, padrões anormais podem ser detectados em agentes que permitem definir novas formas de fraude para estabelecer contramedidas.
Contra lavagem de dinheiro
Nesse caso, usamos IA para detectar padrões anormais de comportamento, quantidades, valores, etc.
Contabilidade e auditoria
Por meio da IA, é possível, com padrões definidos, manter uma auditoria contínua que permite o acompanhamento de transações e saldos.
