FRAUDFLOW OTO
Oto Hasar Süreçlerinde Fraud Riskini Erken Aşamada Tespit Edin
FRAUDFLOW OTO; araç, sürücü, servis, eksper ve hasar geçmişi verilerini birlikte analiz ederek şüpheli dosyaları dosya açılış anında görünür hale getirir.
FRAUDFLOW OTO Ne Sağlar?
FRAUDFLOW OTO, oto hasar süreçlerinde yalnızca fraud tespiti değil, uçtan uca risk görünürlüğü sağlar. Platform sayesinde:
- Şüpheli hasar dosyaları erken aşamada belirlenir
- Organize fraud ilişkileri ortaya çıkarılır
- Görüntü tekrar kullanımı tespit edilir
- Servis ve eksper davranışları analiz edilir
- Araştırma ekipleri doğru dosyalara odaklanır
Öne Çıkan Yetenekler
Hasar Dosyası Risk Skorlama
Her dosya açıldığı anda otomatik risk analizi yapılır.
Görüntü Tekrar Kullanım Tespiti
Farklı dosyalarda tekrar kullanılan hasar fotoğrafları tespit edilir.
Görüntü AI Manipülasyon Tespiti
Değiştirilmiş veya yeniden düzenlenmiş görüntüleri otomatik olarak tespit eder.
Fraud Network (SNA)
Araç, sürücü, servis, eksper ve dosyalar arasındaki ilişkiler analiz edilerek organize fraud yapıları ortaya çıkarılır.
Servis ve Eksper Davranış Analizi
Anormal ödeme ve hasar davranışları erken aşamada belirlenir.
SBM Entegrasyonları
Sigorta Bilgi ve Gözetim Merkezi (SBM) servisleriyle doğrudan bağlantı; poliçe, hasar ve doğrulama verilerini tek akışta birleştirir.
- VKN Sorgu Servisi
- Trafik Teklif Servisi
- Tahkim Servisi
- Sürücü Ceza Servisi
- SBM Suistimal Servisi
- Rucü Servisi
- OVM Servisleri
- KPS Servisleri
- KTT Servisleri
- Ağır Hasar Servisleri
Nasıl Çalışır?
FRAUDFLOW OTO mevcut sistemlerinize entegre olur.
- Core sigortacılık sistemleri
- Hasar yönetim platformları
- SBM servisleri
- Görüntü arşivleri
İle birlikte çalışır.
Dosya açılış anında risk skoru üretir.
Sağladığı Faydalar
- Gereksiz hasar ödemelerinin azaltılması
- Araştırma ekiplerinin verimliliğinin artması
- Organize fraud yapıların erken tespiti
- Ekspertiz maliyetlerinin optimize edilmesi
- Yönetim seviyesinde risk görünürlüğü sağlanması
Explainable AI + Human-in-the-Loop
Risk skorunun hangi parametrelerden oluştuğu açık şekilde gösterilir.
Uzman kullanıcı geri bildirimi sistem tarafından öğrenilerek model doğruluğu sürekli artırılır.