Client : Fournisseur majeur de solutions HealthTech aux États-Unis.

Défi : L'entreprise faisait face à une augmentation massive des réclamations frauduleuses liées à des actes médicaux fictifs, nécessitant un système de détection de fraude pour sinistres insurtech plus robuste.

Solution : Notre équipe augmentée de développeurs Python a conçu et intégré un modèle de traitement du langage naturel (NLP) pour analyser les notes médicales non structurées et les croiser avec les codes de facturation. Ils ont utilisé des bibliothèques comme PyTorch et Spacy pour automatiser la vérification.

Résultat : Le nouveau système a permis d'identifier 15% de réclamations frauduleuses supplémentaires par rapport à l'ancien système basé sur des règles, économisant ainsi plus de 3 millions de dollars par an.

Client : Une compagnie d'assurance automobile digitale en pleine croissance.

Défi : Le processus manuel de vérification des photos d'accidents ralentissait les remboursements et laissait passer des fraudes, créant un besoin urgent d'un système de détection de fraude pour sinistres insurtech automatisé.

Solution : Smartbrain a fourni deux ingénieurs Python spécialisés en Computer Vision. Ils ont développé un module capable de détecter les métadonnées manipulées et d'analyser la cohérence des dommages via des réseaux de neurones convolutifs (CNN).

Résultat : Le temps de traitement des dossiers a été réduit, avec une baisse de 40% du temps de validation humain, tout en augmentant la précision de la détection de fraude.

Client : Plateforme d'assurance à la demande (On-demand insurance).

Défi : La plateforme subissait des attaques de fraude rapide lors de la souscription, nécessitant un système de détection de fraude pour sinistres insurtech capable d'agir en millisecondes.

Solution : Nos développeurs Python seniors ont refondu l'architecture backend pour implémenter un moteur de scoring en temps réel. Utilisant FastApi et Scikit-learn, ils ont créé un pipeline d'inférence à faible latence.

Résultat : Le système a atteint une réduction de latence de 60% dans l'évaluation des risques, bloquant les tentatives frauduleuses instantanément sans impacter l'expérience utilisateur légitime.