Т-Страхование — ML-антифрод для выявления мошенничества по КАСКО и ОСАГО
Описание проекта
«Т-Страхование» развивает комплекс антифрод-моделей на базе машинного обучения, которые анализируют большие объёмы данных по заявлениям КАСКО и ОСАГО для выявления аномалий и паттернов, характерных для страхового мошенничества. Система позволяет предотвращать мошеннические выплаты ещё до их совершения, обнаруживая подозрительные случаи на основании поведенческих и транзакционных признаков. В 2024 году предотвращено 1 426 мошеннических случаев на общую сумму 291,1 млн рублей.
Задача
Рост числа организованных схем мошенничества по автострахованию (инсценировки ДТП, фальсификации повреждений, цепочки юридических лиц) требовал масштабируемой автоматической системы детекции, способной работать в режиме реального времени.
Цели внедрения
-
Предотвратить мошеннические страховые выплаты по КАСКО и ОСАГО
-
Автоматически выявлять аномальные паттерны без ручного разбора
-
Снизить общий ущерб от страхового фрода
-
Обеспечить рост числа предотвращённых случаев год к году
Результаты
-
Финансы
-
В 2024 году предотвращён возможный ущерб на 291,1 млн рублей
-
Выявлено и остановлено 1 426 мошеннических случаев по КАСКО и ОСАГО Время
-
Детекция в режиме реального времени на этапе рассмотрения заявления Качество и эффективность
-
Система применяет ML-анализ больших объёмов данных для выявления аномалий
-
Постоянное дообучение модели по мере появления новых схем Нагрузка и масштаб
-
Охватывает весь портфель КАСКО и ОСАГО «Т-Страхования»
-
В 2025 году выявлена новая массовая схема инсценировки ДТП с иномарками Надёжность
-
Гибридная система: ИИ выявляет, человек принимает итоговое решение о блокировке выплаты Импортозамещение и compliance
-
Собственная разработка в рамках экосистемы Т-Банка Качественный эффект: «Т-Страхование» позиционирует антифрод-ИИ как ключевой инструмент защиты портфеля. Компания активно раскрывает данные о предотвращённых случаях, что выгодно отличает её по прозрачности от конкурентов.