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Viele Betrugserkennungslösungen am Markt arbeiten regelbasiert und sind nur begrenzt in der Lage, Machine Learning oder AI nahtlos zu integrieren. Unser Ziel ist es, nicht nur mit Machine Learning die Erkennungsquoten zu verbessern und die Zahl der Fehlalarme zu reduzieren, sondern den gesamten Schadenprozess zu automatisieren, damit die erzielten Vorteile zu einer höheren Kundenzufriedenheit im Schadenfall führen und die Kosten für den Versicherer sinken.
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