Цифровой маркетплейс Цифровой маркетплейс
Продукты
Каталог
  • Все продукты31 628
  • Категории15
  • Аналоги западного ПО4 785
  • Сравнение
Срезы
  • Реестр ПО18 944
  • По регионам РФ89
Направления
  • Все категории15
  • ИТ-инфраструктура18 960
  • Управление предприятием12 708
  • Данные и аналитика6 866
  • Офис и коммуникации5 898
  • Публичные сервисы3 066
  • Документооборот и контент2 776
  • Информационная безопасность2 476
  • Продажи и маркетинг2 214
  • Отраслевое ПО2 188
  • Управление персоналом1 419
  • Разработка ПО1 202
  • Инженерное и производственное ПО1 021
  • Проекты и задачи905
  • Торговля и e-commerce630
  • Речевые и языковые технологии342
Кейсы
Проекты
  • Все проекты внедрения1 712
  • B2B и B2G ПО198
  • Кейсы с госсектором94
  • Кибербезопасность
По эффекту
  • ROI > 200%133
  • Эффект >5 млн ₽93
  • Миграция с зарубежного69
Компании
Участники рынка
  • Вендоры23 426
  • Заказчики21 317
  • Отрасли12
  • Регионы85
Рейтинги
  • Лидеры импортозамещения18
  • Резиденты Сколково412
Медиа
Новости
  • Новости рынка7 412
  • Новости компаний
  • Регулирование
Аналитика
  • Аналитика рынка
  • Призма
  • Глоссарий812
Войти Регистрация
  • Все продукты
  • Категории
  • Аналоги западного ПО
  • Реестр ПО
  • Сравнение
  • Все проекты внедрения
  • B2B и B2G ПО
  • Кейсы с госсектором
  • Вендоры
  • Заказчики
  • Регионы
  • Отрасли
  • Лидеры импортозамещения
  • Новости рынка
  • Новости компаний
  • Аналитика
  • Глоссарий
Войти Регистрация
Главная/ Проекты цифровой трансформации/ Искусственный интеллект/ Предиктивная аналитика и ML/ «Инносети» — Антифрод-модуль для страхования грузоперевозок...
Кейс Проект #2846 Страховые компании Банки и страховые компании · опубликовано 1 июля 2022

«Инносети» — Антифрод-модуль для страхования грузоперевозок (175 млн руб. предотвращённых потерь)

Описание проекта

Калининградская IT-компания «Инносети» (аккредитована Минцифры РФ) разработала модуль «Антифрод» для страхования грузоперевозок на базе платформы «Цунами». Модуль проверяет каждое грузоотправление или страховую претензию по нескольким десяткам параметров, объединённых в схемы мошенничества, — за несколько секунд. При выявлении подозрительной операции менеджер страховщика получает уведомление с наглядной схемой связей.

Решение выявляет как технические схемы (повторная загрузка одной фотографии в разных претензиях), так и сложные организованные схемы страхового мошенничества при перевозках.

Задача

  • Рост мошеннических заявлений при страховании грузоперевозок

  • Невозможность ручной обработки: объём данных и скорость требуют автоматизации

  • Организованные группы страховых мошенников используют изощрённые схемы

Цели внедрения

  • Автоматически маркировать подозрительные претензии до выплаты

  • Выявлять новые схемы мошенничества на базе обучаемых ML-паттернов

  • Предоставить страховщику наглядную схему для принятия решения об отказе

Результаты

  • Финансы

  • Предотвращено потерь на 175 млн рублей (38% от общего объёма заявленных убытков в 452,7 млн рублей) за неполный 2023 год

  • Сумма заявленных убытков по мошенническим обращениям: 452,7 млн рублей Время

  • Проверка одной претензии — несколько секунд (vs. часы/дни при ручной проверке) Качество и эффективность

  • Выявлено более 2 000 подозрительных операций за неполный 2023 год

  • База модуля расширена на 35% за 2023 год (дообучение на новых схемах)

  • Анализ по нескольким десяткам параметров, объединённых в схемы

  • Среди выявляемых схем: повторная загрузка одного фото в разных претензиях, сговор участников цепочки перевозок Нагрузка и масштаб

  • Решение используют три крупнейших страховых компании России

  • Охватывает все страховые претензии в сфере перевозок у данных страховщиков Надёжность

  • Роботизированная система требует минимального участия людей — менеджер включается только при выявлении подозрительной операции Импортозамещение и compliance

  • Полностью российская разработка, компания «Инносети» аккредитована Минцифры РФ

  • Решение не зависит от зарубежных платформ и библиотек Качественный эффект: Один из немногих публично подтверждённых кейсов с конкретными цифрами предотвращённых потерь от страхового мошенничества в России. Разработчики прогнозируют рост спроса на ИИ-антифрод в страховании грузоперевозок.

← Все кейсы
ЗАКАЗЧИК
Три крупнейших страховых компании России (не раскрыто публично — заказчики конфиденциальны)
ПРОДУКТ МЕСЯЦА
Directum СЭД+
СЕН 2026

Directum СЭД+ сочетает в себе лучшие практики цифровизации документооборота крупных компаний и соответствует…

Открыть продукт →
КЕЙС КВАРТАЛА
Регистрация посещения объекта общественного питания для подписки на уведомления о возможном контакте с заболевшим новой коронавирусной инфекцией
Департамент цифрового развития Владимирской области · Q3 2026

Внедрение электронного сервиса «Регистрация посещения объекта общественного питания с целью подписки на…

Открыть кейс →
ТОП МАТЕРИАЛ
Госрегулирование и КИИ
Аналитика · Q3 2026

Обзор сферы госрегулирования и критической информационной инфраструктуры по материалам деловой программы…

Открыть отчёт →
Цифровой маркетплейс

«Цифровой маркетплейс» - проект АНО «Цифровые платформы»: российский B2B-маркетплейс корпоративного ПО, который помогает компаниям выбирать технологии на основе данных и расширять клиентскую базу поставщиков в России, ЕАЭС и БРИКС. ~20 тыс. вендоров, ~30 тыс. продуктов, сотни заказчиков - открыты и регулярно обновляются.

marketplace@diplatforms.ru

Каталог

  • Управление предприятием
  • Продажи и маркетинг
  • Торговля и e-commerce
  • Управление персоналом
  • Проекты и задачи
  • Данные и аналитика
  • Документооборот и контент
  • Офис и коммуникации
  • ИБ и безопасность
  • Аналоги западного ПО
  • Все категории →

Участники и регионы

  • Вендоры и разработчики
  • Заказчики
  • Кейсы внедрения
  • Регионы · 89
  • - Москва
  • - Санкт-Петербург
  • Резиденты Сколково
  • Реестр ПО
  • Рынки и индустрии
  • Стать вендором

Знания

  • Новости рынка
  • - Регулирование
  • - Рынок
  • - Продукты
  • - Внедрения
  • - Безопасность
  • - События
  • Новости компаний
  • Аналитика рынка
  • Сравнения и бенчмарки
  • Квадранты зрелости

Платформа

  • О проекте
  • Инструкции
  • Регистрация
  • Тарифы
  • Статистика платформы
  • Контакты
  • Яндекс.Метрика
© 2026 АНО «Цифровые платформы». Цифровой маркетплейс.
Политика конфиденциальности Пользовательское соглашение 18+