理赔反欺诈

利用百度大规模计算、深度挖掘、机器学习和大数据建模等技术,甄别欺诈骗保行为,有效支持保险公司理赔核查,降低无效赔付成本。

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产品概述

利用百度大规模计算、深度挖掘、机器学习和大数据建模等技术,基于互联网数据甄别欺诈骗保行为,建立理赔反欺诈体系;在理赔案件核查过程中,提供理赔反欺诈体系的风险判别结果,帮助保险公司针对评估结果进行理赔核查资源配置的优化,降低无效赔付成本。

产品优势

  • 数据多

    基于百度大数据处理能力,对互联网数据进行快速、实时的清理、组合、采样、拆分。

  • 规模大

    利用百度分布式数据处理方法,对跨体系多方面数据进行降维聚合,提供全面且具体的特征。

  • 成本低

    通过互联网数据模型,提供有效的判断和全面的解决方案,无需硬件投入,为企业降低成本。

  • 技术强

    使用逻辑回归LR、深度神经网络DNN、协同过滤CF等多模训练,进行灵活高迭代的机器学习。

合作流程模式

理赔核查场景:用户在发生理赔事件后,通过拨打保险公司理赔热线报险,在保险公司的理赔核查环节中加入百度大数据理赔反欺诈的评估结果,甄别用户欺诈骗保行为,优化理赔核查资源配置,降低无效赔付成本。

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