Prevención del fraude en la financiación de vehículos en el sector bancario

Una institución financiera puede utilizar la analítica avanzada y el aprendizaje automático para reducir significativamente los esfuerzos manuales en los procesos de financiación.

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Reducción de las nóminas a comprobar manualmente por 56%

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Tasa constante de detección de fraudes

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Optimización del proceso interno

Desafío

Para evitar fraudes, las nóminas de los beneficiarios de financiación se comprueban ahora manualmente de forma aleatoria según una heurística. Para optimizar los procesos internos, se reducirá el número de nóminas que deben comprobarse manualmente. La tasa de detección de fraudes no debería deteriorarse en el proceso.

Solución

Se está desarrollando un modelo de aprendizaje automático para estimar la probabilidad de fraude en las operaciones de financiación. Los datos de autodeclaración y la información sobre el vehículo y el producto de financiación constituyen la base de datos. Se determina el valor umbral óptimo para activar las transacciones para su verificación manual.

Resultado

El número de nóminas que deben comprobarse manualmente puede reducirse en más de 50%, y el índice de detección de fraudes sigue siendo el mismo. El modelo se aplica en el sistema de producción.

¿Le interesan sus propios casos de uso?

Desafío

Una empresa automovilística desea visualizar diversos datos específicos del mercado para crear un Análisis de la competencia para el mercado estadounidense.

Solución

Habrá un interactivo y Aplicación flexible, que incluye de mapas diferentes con dos vistas distintas implementadas.

Resultado

Los mercados de referencia son identifica, analiza y visualiza. El distribuidor o el departamento de ventas correspondiente tienen la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes.

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