Многие пользователи смартфонов регистрируясь в бесплатных WiFi сетях оставляют данные о себе. Эти данные могут быть использованы провайдером или сотовым оператором для целей предоставления персонализированного контента, услуг или сервиса. Подобная BigData открывает новые возможности для компаний, которые занимаются электронной коммерцией или розничным бизнесом.

Мошенничество в электронном страховании является большой проблемой с самого начала его существования. Данная проблема доставляет множество проблем страховым компаниям и обманутым покупателям. Особенно данная проблема стала популярна при страховании еОСАГО.
Мы озадачились этой проблематикой и внедрили антифрод систему на основе машинного обучения для агрегатора по оформлению электронных договоров еОСАГО. Принцип работы системы заключается в том, что она анализирует действия пользователя на сайте, сравнивает их с известными ей патернами, выявляет признаки мошенничества и блокирует работу пользователя. Система обучается самостоятельно, обновляя и пополняя свою базу знаний.

Мы находим альтернативные источники данных, которые прямо или косвенно характеризуют поведение людей. Эти данные позволяют алгоритмам установить новые связи и находить закономерности. Искусственный интеллект использует эти алгоритмы. Альтернативные данные повышают точность прогнозов при моделировании. Таким образом, наша технология увеличивает сборы, прибыль и операционную эффективность.