Dans l'assurance, la détection de fraude financière change la donne quand elle est bien cadrée et ancrée dans vos données. Atlas la mène du diagnostic à l'échelle.
L'assurance combine des processus de souscription et d'indemnisation lourds en pièces justificatives avec un besoin croissant de tarification fine, dans un cadre prudentiel (Solvabilité II) et de protection des données exigeant.
Réduction de 30 à 50% du délai de traitement d'un sinistre simple grâce à l'automatisation documentaire.
Ce qui distingue notre approche de la détection de fraude financière dans l'assurance, c'est l'exigence d'exécution : un prototype évalué sur vos données réelles avant toute industrialisation.
Mis en œuvre avec vos équipes et mesuré en production.
Intégré à vos systèmes, avec garde-fous et supervision humaine.
Sécurisé, traçable et conforme à l'AI Act dès la conception.
Intégré à vos systèmes, avec garde-fous et supervision humaine.
Qualifier le besoin autour de la détection de fraude financière pour l'assurance, fixer la cible de valeur et les garde-fous.
Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.
Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.
Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.
Le modèle est calibré sur vos données pour maximiser la détection tout en limitant les faux positifs, et s'affine avec les retours des analystes.
Chaque alerte est accompagnée des facteurs ayant motivé le score, pour une analyse explicable et auditable.
Atlas combine une connaissance des enjeux de l'assurance et une exécution IA indépendante : L'IA analyse les transactions et processus pour repérer les comportements anormaux évocateurs de fraude. Les risques sont détectés tôt, avant impact financier. Chaque mission est mesurée à sa valeur en production.
Cadrons ensemble la détection de fraude financière pour l'assurance lors d'un premier échange de 30 minutes.