Of all P&C claims are fraudulent.
The amount paid out on fraudulent claims in the US each year.
¿Qué valor aporta el modelo de detección de manipulación de imágenes mediante IA de Inaza a los distintos equipos de seguros?
Mejor evaluación de riesgos — Impida que las imágenes alteradas afecten a la forma en que evalúa el riesgo y suscribe las pólizas.
Prevención del fraude — Identifique las imágenes que se han alterado para ocultar daños preexistentes o marcadores de vehículos comerciales.
Detección instantánea de fraude con imágenes — Identifique las fotos de las reclamaciones manipuladas o editadas antes de realizar los pagos.
Reduzca los errores de pago — Evita que las reclamaciones fraudulentas pasen desapercibidas en las revisiones manuales.
El modelo de detección de imágenes alteradas de Inaza proporciona a las aseguradoras una forma automatizada y sin problemas de verificar la autenticidad de las imágenes.
