Détection de fraude basée sur les données de voitures connectées
Flux de données multiples, contextualisés. Nous combinons des signaux de véhicules connectés, de la télémétrie et des sources de données externes pour reconstruire des événements, exposer des récits contradictoires et réduire les coûts des sinistres frauduleux.
Parlez à notre équipeEnquêter. Comprendre. Agir.
Données en contexte avant connexion. Preuve en contexte avant récupération ou répudiation.
Enquêter
Ingérer les signaux et mener des vérifications de fraude en temps réel.
Comprendre
Combiner plusieurs points de données pour construire une image complète.
Agir
Instruire la police avec confiance et maximiser les résultats de récupération.
Vérifications en temps réel au point d'ingestion
Signaux automatisés examinés sur chaque dossier
Données en contexte
Pourquoi le signal seul ne suffit pas
Ces vérifications aident à mettre en évidence une fraude potentielle avant de tenter une connexion au véhicule.
Nous regardons les données en contexte avant d'instruire la récupération policière.
L'intervention manuelle en cas de fraude peut améliorer sensiblement les résultats.
Cas de fraude en pratique.
Trois exemples d'intelligence des véhicules connectés en action.
Cas 1 | Sinistre de vol de BMW à 75 000 £
CE QUE LES DONNÉES ONT MONTRE
- Les données du véhicule ont montré la BMW en République d'Irlande.
- Des vérifications supplémentaires ont montré qu'elle y était depuis 2 ans.
- Les dates MOT conflictuelles et le kilométrage en marche arrière étaient liés à une station MOT connue de la police pour des MOT frauduleux.
RÉSULTAT
Nous avons prouvé que le client n'avait même jamais vu le véhicule.
L'assureur a entièrement répudié le sinistre
Cas 2 | Véhicule à 4 miles de l'assuré
CE QUE LES DONNÉES ONT MONTRE
- Les pings de localisation du véhicule ont placé le véhicule à 4 miles de l'assuré.
- La recherche d'adresse a montré que le propriétaire était lié au demandeur.
RÉSULTAT
Un mandat a été obtenu pour fouiller les lieux et récupérer le véhicule
L'assureur a vendu le véhicule et a porté plainte contre le preneur d'assurance
Cas 3 | Un VRM, trois véhicules assurés
CE QUE LES DONNÉES ONT MONTRE
- Nos données ont montré le véhicule assuré par trois personnes différentes à des endroits différents.
- Nous avons retracé le bon véhicule, validé sa provenance et confirmé que les deux véhicules supplémentaires étaient des véhicules volés sur des plaques / VIN clonés.
RÉSULTAT
Nous avons identifié un véhicule cloné vendu involontairement par une concession bien connue.
L'assureur a entièrement répudié le sinistre
Comment les données OEM soutiennent la détection de fraude
Chaque scénario de fraude s'appuie sur une couche différente de données de véhicules connectés. Voici ce qui est disponible, et quand.
Fraude aux sinistres SVR
- Les données de localisation OEM valident ou contredisent le récit du vol
- Les données en temps réel exposent les véhicules fantômes et clonés
- La capacité améliorée du véhicule nous permet de travailler avec les forces de l'ordre pour prouver l'authenticité du véhicule
Fraude aux sinistres d'accident
- Les données d'événement d'accident OEM fournissent une reconstruction objective du moment, de la localisation et de la force de l'impact
- Les données sur les airbags, les ceintures de sécurité et les dommages aux panneaux valident ou contredisent l'incident revendiqué
- Gravité et direction de l'impact pour valider ou contester les demandes d'indemnisation pour blessures
- Vitesse et trajectoire du véhicule immédiatement avant l'impact à partir des signaux de l'enregistreur d'événements
Fraude à la validation de police
- Valider l'adresse de risque de nuit par rapport aux données de localisation depuis la souscription de la police
- Vérification du kilométrage à partir des données d'odomètre parmi toutes les marques de véhicules
- Vérification de la classe d'utilisation à la souscription par rapport aux modèles d'utilisation réels
- Mettre en évidence une utilisation du véhicule déformée, un garage mal évalué ou des polices frontées
Ce que révèlent les signaux connectés Reveal
Les données des véhicules connectés fournissent une image riche et objective qu'il est impossible de fabriquer et difficile de contredire. Chaque cas d'utilisation s'appuie sur une couche de signal différente, des pings de localisation à la demande à la télémétrie permanente et aux données de l'enregistreur d'événements.
Données de base dès la souscription
La connectivité OEM fournit des données connectées de base dès la souscription de la police, construisant une image véridique avant même qu'un sinistre ne soit déclaré.
Aucun matériel client nécessaire
Contrairement à la télématique après-vente, les données OEM ne peuvent pas être manipulées par le preneur d'assurance ou installées dans un autre véhicule. Bien que les signaux puissent être brouillés, les données elles-mêmes ne peuvent pas être fabriquées, fournissant un signal propre et fiable pour l'enquête sur la fraude.
Règlement de sinistre plus rapide et plus propre
Les sinistres authentiques sont réglés plus rapidement. Les frauduleux sont contestés avec des preuves OEM faisant autorité. Les deux résultats améliorent la performance du ratio combiné.
Les données OEM créent un enregistrement objectif
Explorez comment les informations sur la fraude des véhicules connectés s'intègrent à vos flux de travail de sinistres et FNOL existants.
