Système de gestion de fraude par Adastra (AFMS), une solution rentable pour rapidement avoir retour sur votre investissement

Le système de gestion de fraude par Adastra (AFMS) est une solution modulable originalement développée par Adastra qui permet de détecter et de gérer les cas de fraude; souvent retrouvées dans les entreprises d'assurance, banques et services financiers ainsi que de télécommunications.  

AFMS procure

• Une interface conviviale pour configurer et gérer les règles de classement (scoring)
• Indicateurs, résultats, poids
• Filtres
• Rapports
• Gestion des workflows pour la gestion de cas
• Cadre flexible pour soutenir l'intégration

AFMS est bien adapté, mais ne se limite pas aux industries suivantes

• Assurances : AFMS aide à générer des économies par un suivi et l'évaluation des allégations de fraude
• Banques et services financiers : Répondre aux exigences réglementaires dans le cadre de la prévention et la gestion de la fraude
• Télécommunications : AFMS vient en aide à la détection d'événements non standards  et dans les cas suspects qui réduit les situations de fraudes

De nombreux avantages

• Épargnez
  La détection automatisée de la fraude permettra de réduire les paiements d'indemnisation à des demandes frauduleuses. Les situations de la fraude interne (incluant ceux en provenance des courtiers) sont aussi diminuées puisque les employés prennent conscience du système.
• Augmenter la satisfaction de la clientèle
  Offrir des rabais sur les produits ou le règlement plus rapide des réclamations aux clients loyaux avec des pointages de réclamation faibles. À titre d'exemple, moins de réclamations douteuses.
• Diminution des demandes TI
  À l'intérieur d'AFMS, les règles de pointages sont créées et maintenues par les utilisateurs sans qu'aucun code de programmation soit requis. Les résultats de pointage sont accessibles à partir de rapports Internet qui incluent une traçabilité afin de permettre un examen détaillé sur la contribution des règles.
• Répondre aux exigences réglementaires
  AFMS aide les entreprises à répondre et surpasser les exigences réglementaires pour les contrôles internes et la surveillance.
• Augmenter la valeur
  Le système d'architecture et de pointage utilisé pour AFMS peut, pour peu de frais supplémentaires, aussi être exploité dans les secteurs tels que la segmentation des clients, les campagnes marketing, le soutien aux ventes ou de règlements.

Son système de pointage universel fait que le système de gestion de fraude par Adastra (AFMS) est hautement efficace dans d'autres secteurs comme la lutte contre le blanchiment d'argent. Le AFMS continue à exposer des centaines de cas de fraude par an et empêche d'innombrables autres incidents. La solution actuelle de deuxième génération comprend une flexibilité accrue, une automatisation plus rapide, ainsi que le logiciel intuitif optimisé pour la gestion des cas de fraude.

Le système de gestion de fraude Adastra s'alimente, s'intègre et popule les données dans le AFMS datamart. Une interface conviviale permet aux règles de pointage d'être configurées et mises au point sans codage. La stratégie de stockage de données, en ligne ou hors-ligne est conçue dans le but d'assurer en temps opportun l'approvisionnement des données simultanément des systèmes automatisés que du personnel de première ligne.

Tirez parti de l'historique des données pour maintenir l'efficacité des règles de pointage ou pour en créer de nouvelles grâce à la comparaison possible des résultats qui concordent aux résultats de pointage où le nombre de cas de la fraude est connu. Les réclamations hautement suspectes - celles avec un pointage élevé - doivent correspondre aux demandes frauduleuses et inversement, les réclamations moins suspectes - celles avec un pointage faible - ne doivent pas être considérées comme étant frauduleuses. Tous écarts sont étudiés par l'application d'analytiques à l'ensemble de l'historique des données. Les méthodes statistiques analysent l'historique des données afin de tirer des informations décisionnelles pouvant être utilisées pour améliorer les règles de pointage. Ces méthodes statistiques identifieront les variables d'importance et donc seront ajoutées aux règles subséquentes de pointage.