Modelo sinalizou 74% das solicitações como fraudulentas  

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70%

 

The first step towards a positive impact

Fraude nunca mais: modelo de IA automatiza processo de detecção de fraude em seguros 

of consumers expect companies to take an active stance on social, environmental, and political issues

According to a survey by "Social Sprout"

IA antifraude 

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.

Desafio 

Um double check contra a fraude 

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. 

 O Processo 

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.

Proteja-se contra fraudes com o poder da IA 

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E-book

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Industry: Auto Insurance/Car Insurance

Client: Auto Compara/Santander

Industry: Setor de seguros
Client: Uma das maiores instituições financeiras da América Latina 

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.

Fraude nunca mais: entregas e resultados 

Resultados 

Our Solution

Resultados 

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%

Fraud Detection Rate

Porcentagem de solicitações marcadas como fraudulentas. 

Sobre a MJV

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

+25 anos de mercado

Nossos números:

Escritórios nos EUA, Europa e Latam

+25 países onde já realizamos projetos

Nossos 5 pilares:

Saiba mais

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.

Análise preditiva & machine learning: implementando um sistema antifraude confiável 

Nossa Solução

Our Solution

Nossa solução foi concluída em duas fases: treinamento do modelo de IA e implantação. 

Nossa Solução

TREINAMENTO: 

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. 

IMPLANTAÇÃO: 

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

0-40%

Solicitação é encaminhada para o filtro secundário;

Risco Médio

41-80%

Solicitação negada automaticamente. 

Risco Alto

81-100% 

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

81-100% 

Solicitação é encaminhada para o filtro secundário 

Risco Médio

41-81% 

Solicitação aprovada automaticamente.

*Limite passível de ser ajustado pelo cliente. 

Baixo Risco 

0-40%