Recrutez pour Détection Fraude Application Insurtech

 Un néo-assureur européen en pleine croissance faisait face à une augmentation de 25% des déclarations frauduleuses, submergeant son équipe de gestion. Le défi principal était d'automatiser la Détection Fraude Application Insurtech sans dégrader l'expérience utilisateur par des vérifications trop longues.

 Notre équipe augmentée de trois développeurs Python seniors a conçu et intégré un module de Machine Learning supervisé directement dans le pipeline de traitement des réclamations. En utilisant des bibliothèques comme Pandas et Scikit-learn, ils ont entraîné le modèle sur l'historique des données pour flaguer les incohérences en temps réel.

 Le résultat a été immédiat : une réduction de 40% des faux positifs et une économie estimée à 1,5 million d'euros sur la première année d'exploitation.

 Une plateforme majeure de gestion de tiers payant luttait contre la falsification de documents médicaux. L'objectif était de renforcer la Détection Fraude Application Insurtech pour identifier les factures modifiées numériquement avant le remboursement.

 Smartbrain a déployé deux experts en Computer Vision et Python. Ils ont développé une solution basée sur OpenCV et Tesseract OCR pour analyser la structure des pixels et les métadonnées des fichiers PDF et images soumis. Le système a été intégré via une architecture microservices pour assurer la scalabilité.

 Cette solution a permis d'intercepter plus de 5000 documents frauduleux par mois, sécurisant ainsi les flux financiers de l'entreprise et de ses partenaires assureurs.

 Un leader de l'assurance automobile souhaitait affiner son offre "Pay-how-you-drive" mais se heurtait à des manipulations de données GPS. Le challenge technique résidait dans la Détection Fraude Application Insurtech au niveau des données brutes envoyées par les boîtiers connectés.

 Nos ingénieurs Python spécialisés en Big Data ont rejoint l'équipe interne pour refondre l'algorithme d'ingestion des données. Ils ont implémenté des contrôles de cohérence spatio-temporelle avancés et des détections d'anomalies comportementales.

 Grâce à cette intervention, la fiabilité du scoring conducteur a augmenté de 35%, permettant à l'assureur d'ajuster ses primes avec précision et d'éliminer les profils à risque frauduleux du portefeuille.