詐欺識別

用標準的系統即可檢測出已知的欺詐方式，而新的欺詐方式傷害最大卻難於被檢測出。

利用統計和人工智慧技術分析歷史資料來確立正常的行為模式，以此在新近資料中偵測出偏離正常行為模式的系統性異常，聚焦可疑交易和可疑人物，揭示導致異常情況的操作模式。

從所有可用資料，包括來自不同來源的結構化資料和文本注釋中獲取商業洞見。

“通過方便實用的介面，使用者可以訪問PolyAnalyst的大量預測建模和異常檢測演算法。這對我們公司而言尤其重要。”

David Sems, 安永會計師事務所

針對健康保險公司的欺詐偵測

我們的MediCop™解決方案能快速有效地偵測健康保險索賠中的欺詐行為。該系統識別正常的行為模式，揭示患者，供應商和機構等層面的系統異常情況，然後揭示引起這些異常行為的根源。在我們的MediCop™的協助下，您的調查人員可以專注於最可疑的索賠案件和供應商，避免無的放矢。

針對財產保險公司的欺詐偵測

我們的財產保險欺詐偵測解決方案通過使用一系列自我調整指標來偵測異常行為模式。它識別具有系統性異常行為的各方，將他們按等級排好，並為進一步調查這些異常模式的根源提供方法。

針對製造商保修服務的欺詐偵測

通過將個體經銷商提交的索賠與網路中所有經銷商提交的索賠進行比較，我們的解決方案可以挖掘到出現系統性偏離行為的經銷商。 Megaputer欺詐偵測解決方案能助您揭示導致各個異常模式的特定行為。

針對銷售點交易的欺詐偵測

隔離異常的金融交易模式，識別不遵循任何已知模式的欺詐實例。利用互動式視覺化和多維度報告系統來對潛在欺詐嫌疑人進行深入調查。