What is Fraudgraph?
보험금 사기는 보험사, MGA, TPA의 수익성을 저해하는 심각한 문제입니다. 특히 중소 규모 조직의 경우 정교한 탐지 도구를 이용하기 어려워 취약한 상황에 놓이는 경우가 많습니다. Fraudgraph는 이러한 문제점을 직접적으로 해결하며, 기존 운영에 지장을 주지 않으면서도 수익을 보호할 수 있도록 설계된 강력한 AI 기반 사기 탐지 기능을 제공합니다. Fraudgraph는 첨단 사기 분석 기능을 통해 의심스러운 청구를 신속하게 식별하고 사기 관련 손실을 크게 줄일 수 있도록 지원합니다.
주요 기능
🎯 더욱 정확한 사기 타겟팅: 머신러닝 및 확률적 네트워크 그래프를 포함한 최고 수준의 AI를 활용하여 의심스러운 청구를 훨씬 더 정확하게 찾아냅니다(최대 10배 더 정확한 타겟팅). 이를 통해 허위 긍정 및 부정 오류를 최소화합니다.
📈 탐지율 증가: 더 많은 사기 행위를 식별하여 탐지율을 100% 이상 향상시킬 수 있으며, 이는 연간 수백만 달러의 비용 절감으로 이어집니다.
⏱️ 조사 가속화: 청구를 위험 수준별로 자동 분류하여 조사관이 가장 큰 영향을 미치는 사건에 집중할 수 있도록 지원함으로써 생산성을 3배로 높이고 검토 기간을 몇 달에서 며칠로 단축합니다.
💻 간편한 온보딩: 간단한 CSV 업로드를 통해 데이터를 연결하거나 기존 청구 관리 플랫폼과 통합하여 몇 주 또는 몇 달이 아닌 몇 시간 내에 청구 분석 및 사기 탐지를 시작할 수 있습니다.
💡 '이유' 파악: 대규모 언어 모델이 생성한 청구 플래그 지정 이유에 대한 쉬운 설명을 시각적 그래프 분석과 함께 제공하여 복잡한 AI 인사이트를 조사관이 이해하기 쉽게 만듭니다.
🔄 원활한 운영: 기존 시스템을 교체하거나 새로운 디지털 인프라를 관리할 필요 없이 Fraudgraph를 구현하여 현재 워크플로에 전혀 지장을 주지 않습니다.
실질적인 적용
Fraudgraph가 어떻게 도움이 될 수 있는지 상상해 보십시오:
조직적인 사기 적발: 지역 MGA의 조사관이 Fraudgraph의 네트워크 그래프 시각화를 사용합니다. 이를 통해 공유 주소 및 전화번호를 통해 겉으로는 관련이 없어 보이는 청구를 연결하여 수동 분석으로는 놓쳤던 정교한 사기 조직을 밝혀내고 막대한 미래 손실을 예방합니다.
조사관 효율성 향상: 근로자 보상 청구를 처리하는 TPA가 Fraudgraph를 구현합니다. 조사관은 사기 위험 및 잠재적 비용에 따라 자동으로 우선순위가 지정된 청구를 즉시 확인할 수 있습니다. 이전의 무작위 샘플링 방식에 비해 가장 위험한 상위 10%의 청구에 집중하여 매달 밝혀내는 사기 금액을 효과적으로 3배로 늘립니다.
자본 준비금 최적화: 중견 보험사가 Fraudgraph를 청구 평가 프로세스에 통합합니다. 시스템은 사기 가능성이 높은 청구를 신속하게 플래그 지정하여 팀이 해당 특정 사례에 대한 조사 및 해결을 몇 달이 아닌 며칠 내에 신속하게 처리할 수 있도록 지원합니다. 이러한 빠른 처리 속도는 잠재적으로 사기성 청구에 묶여 있는 준비금의 양을 크게 줄입니다.
수익성 보호
Fraudgraph는 사기 손실을 줄이고 운영 효율성을 향상시키는 명확한 방법을 제시합니다. 첨단 AI 탐지 기능을 접근하기 쉽고 정확하며 구현하기 쉽게 만들어 중소 보험사, MGA 및 TPA가 증가하는 보험금 사기로부터 효과적으로 자신을 보호할 수 있도록 지원합니다. 가장 중요한 곳에 리소스를 집중하고 수익에 미치는 측정 가능한 영향을 확인하십시오.
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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