© MJV Technology & Innovation
70%
of consumers expect companies to take an active stance on social, environmental, and political issues
According to a survey by "Social Sprout"
A fraude é um mal que assola 100% das instituições financeiras e pode gerar um rombo global de US$ 25 milhões, de acordo com a Forrester.
Notando um aumento vertiginoso nas solicitações de resgate de prêmios de seguros, uma grande instituição convocou a MJV para acelerar o processo de detecção de aplicações fraudulentas em seu sistema de pagamento móvel.
Desafio
Criar um sistema de defesa automatizada para identificar e filtrar potenciais solicitações fraudulentas.
A instituição já possuía uma triagem manual que, apesar de funcional, era incrivelmente demorada e não escalável. Ou seja, mais solicitações, mais tempo. Era preciso mudar essa lógica.
Implementing a profitable strategy in a different market
A High-Fidelity O2O Prototype
O Processo
Estudo de caso
MJV provided Pro-Natura with an app experience blueprint, containing the app’s value proposition, as well as feature prioritization for a minimum viable product.
We also provided our client with a complex document detailing the process, steps, and suggestions for prototyping and implementation of the MVP to be tested in the field before being adopted by local harvesting communities.
A Inteligência Artificial está inaugurando novos parâmetros de eficiência. Nessa nova fase, as soluções anti-fraude devem ser capazes não apenas de antecipar golpes, mas de aprender com os próprios padrões para se aperfeiçoar.
A MJV tem ampla experiência na implementação de sistemas inteligentes de prevenção 100% automatizados e projetos de reengenharia de processos antifraude. Fale com um de nossos consultores e esteja um passo à frente no combate à fraude.
Industry: Auto Insurance/Car Insurance
Client: Auto Compara/Santander
The Outcomes:
Para melhorar a eficiência do processo, transformamos o modelo de IA em uma primeira barreira automática, que garantiu uma filtragem eficiente das solicitações antes da revisão humana. O resultado? O modelo sinalizou cerca de ¾ das solicitações como fraudulentas.
Fly or Die:
Validating a New Revenue Model Through Testing-as-a-Service
A solution is only as good as what you can prove, and MJV did this through a testing-as-a-service framework.
While our client ran the stores (both digital & physical), we took it upon ourselves to craft, test, and validate the strategy to determine if it should be implemented nationwide.
Our Solution
74%
Índice de Detecção de Fraude
Porcentagem de solicitações marcadas como fraudulentas.
- Reduziu a quantidade total de aplicativos que chegaram ao filtro secundário
- Melhor sistema de detecção de fraudes e redução da carga de trabalho dos funcionários
Results
- Filtragem automatizada de aplicativos AI
- Sistema de treinamento para versões atualizadas
- Capacidade de alterar os limites do modelo de IA
Entregas
74%
Índice de Detecção de Fraude
Porcentagem de solicitações marcadas como fraudulentas.
A MJV Technology & Innovation é uma consultoria global que ajuda a impulsionar negócios, fomentar a inovação e solucionar desafios de negócios para algumas das maiores empresas do mundo.
Inovação em Negócios
Tecnologia & Dados
Design &
Experiência
Transformação Cultural & Ágil
Sustentabilidade &
Transformação ESG
27 anos de mercado
Nossos números:
Escritórios nos EUA, Europa e Latam
+25 países onde já realizamos projetos
Fly or Die:
Validating a New Revenue Model Through Testing-as-a-Service
A solution is only as good as what you can prove, and MJV did this through a testing-as-a-service framework.
While our client ran the stores (both digital & physical), we took it upon ourselves to craft, test, and validate the strategy to determine if it should be implemented nationwide.
Our Solution
Nossa solução foi concluída em duas fases: treinamento do modelo de IA e implantação.
Nossa Solução
A primeira parte do projeto envolveu o treinamento do modelo usando machine learning. Dessa forma, o algoritmo encontra padrões nos dados de treinamento, que são analisados e classificados para melhoria contínua de seu desempenho preditivo.
Novos dados são selecionados e alimentados no modelo treinado. O resultado é um modelo de pontuação preditiva que indica a probabilidade de fraude, sendo:
Adquirir dados de
agências de crédito
Consumidor
Validação
de dados
Pontuação
Decisões
de negócios
Solicitação aprovada automaticamente.
*Limite passível de ser ajustado pelo cliente;
Baixo Risco
Solicitação é encaminhada para o filtro secundário;
Risco Médio
Solicitação negada automaticamente.
Risco Alto
Modelo de
IA treinado
Consumidor
Consumidor
Validação
de dados
Adquirir dados de
agências de crédito
Pontuação
Decisões
de negócios
Validação
de dados
Adquirir dados de
agências de crédito
Modelo de
IA treinado
Pontuação
Decisões
de negócios
Solicitação negada automaticamente.
Risco Alto
Solicitação é encaminhada para o filtro secundário
Risco Médio
Solicitação aprovada automaticamente.
*Limite passível de ser ajustado pelo cliente.
Baixo Risco