What is Fraudgraph?
保険金請求詐欺は増加の一途をたどっており、保険会社、MGA（保険仲立人）、TPA（第三者管理機関）の収益性を蝕む深刻な課題となっています。特に中小規模の組織にとって、高度な不正検出ツールを利用することは困難であり、脆弱な状態に置かれているのが現状です。Fraudgraph は、この課題に直接取り組み、既存の業務を中断することなく、収益を保護するために設計された強力な AI 駆動の不正検出機能を提供します。高度な不正分析を手の届くところに置き、疑わしい請求を迅速に特定し、不正関連の損失を大幅に削減できるよう支援します。
主な機能
🎯 より正確な不正ターゲティング：機械学習や確率的ネットワークグラフなどの防衛グレードの AI を活用して、疑わしい請求を格段に高い精度（最大 10 倍の正確なターゲティング）で特定し、誤検知と誤検出を最小限に抑えます。
📈 検出率の向上：不正行為の検出率を大幅に向上させ（100% 以上に増加する可能性）、年間数百万ドルの節約に直接つながります。
⏱️ 調査の迅速化：請求をリスクレベル別に自動的に分類し、調査担当者が最も影響の大きいケースに注力できるようにすることで、生産性を 3 倍に向上させ、照会にかかる時間を数ヶ月から数日に短縮します。
💻 容易なオンボーディング：シンプルな CSV アップロードでデータを接続するか、既存の請求管理プラットフォームと統合します。数週間または数ヶ月ではなく、数時間以内に請求の分析と不正の検出を開始できます。
💡 「理由」の理解：Large Language Models によって生成された、請求がフラグ付けされた理由に関するわかりやすい説明と、視覚的なグラフ分析を組み合わせることで、複雑な AI インサイトを調査担当者が理解しやすくします。
🔄 シームレスな運用：既存のシステムを置き換えたり、新しいデジタルインフラストラクチャを管理したりすることなく Fraudgraph を実装し、現在のワークフローを中断させません。
実践的な応用例
Fraudgraph がどのように役立つか想像してみてください。
組織的な不正の発見：地方の MGA の調査担当者が Fraudgraph のネットワークグラフの視覚化を使用します。これにより、共有のアドレスと電話番号を通じて一見無関係に見える請求が接続され、手動分析では見逃されていた巧妙な不正グループが明らかになり、将来の大きな損失を防ぎます。
調査担当者の効率向上：労災請求を処理する TPA が Fraudgraph を実装します。調査担当者は、不正リスクと潜在的なコストによって自動的に優先順位付けされた請求を即座に確認できます。最もリスクの高い上位 10% の請求に焦点を移すことで、以前のランダムサンプリング法と比較して、毎月発見する不正の価値を効果的に 3 倍にします。
資本準備金の最適化：中規模の保険会社が Fraudgraph を請求査定プロセスに統合します。システムは、不正の可能性が高い請求を迅速にフラグ付けし、チームはそれらの特定のケースの調査と解決を数ヶ月ではなく数日以内に迅速化できます。この迅速な処理により、不正の可能性のある請求に対する準備金に拘束される資本の量が大幅に削減されます。
収益性の保護
Fraudgraph は、不正による損失を削減し、業務効率を向上させる明確な道筋を提供します。高度な AI 検出を手頃な価格で、正確かつ実装しやすいものにすることで、中小規模の保険会社、MGA、TPA が増加する請求詐欺の波から効果的に身を守れるよう支援します。リソースを最も重要なところに集中させ、収益に目に見える影響をもたらします。
More information on Fraudgraph
Launched
2023-11
Pricing Model
Starting Price
Global Rank
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
Framer,Google Fonts,Gzip,HTTP/3,OpenGraph,HSTS
Fraudgraph was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-02.
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