Цифровой маркетплейс Цифровой маркетплейс
Продукты
Каталог
  • Все продукты31 617
  • Категории15
  • Импортозамещение4 814
  • Сравнение
Срезы
  • Реестр ПО18 944
  • По регионам РФ89
Топ-категории
  • ERP и операционное управление2 564
  • Информационная безопасность2 476
  • Проекты и задачи905
  • CRM и продажи740
  • BI-платформы254
  • ECM системы181
Кейсы
Проекты
  • Все проекты внедрения2 103
  • B2B и B2G ПО198
  • Кейсы с госсектором94
  • Кибербезопасность
По эффекту
  • ROI > 200%133
  • Эффект >5 млн ₽93
  • Миграция с зарубежного69
Компании
Участники рынка
  • Вендоры22 938
  • Заказчики15 160
  • Отрасли12
  • Регионы85
Рейтинги
  • Лидеры импортозамещения18
  • Резиденты Сколково412
Медиа
Новости
  • Новости рынка7 412
  • Новости компаний
  • Регулирование
Аналитика
  • Аналитика рынка
  • Призма
  • Глоссарий812
События
  • Конференции и форумы
Войти Регистрация
  • Все продукты
  • Категории
  • Импортозамещение
  • 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
Контур Налоговый мониторинг
ИЮН 2026

Сервис для проактивного контроля налоговых рисков. Мониторинг поставщиков, отслеживание изменений в реестрах…

Открыть продукт →
КЕЙС КВАРТАЛА
Искусственный интеллект в медицине
Министерство здравоохранения Чеченской Республики · Q2 2026

внедрение системы распознавания патологий на медицинских изображениях с помощью алгоритма глубинного обучения…

Открыть кейс →
ГЛАВНОЕ
Контур Маркет + ОФД — интегрированная платформа для розничной торговли
ИЮН 2026

Свежая новость рынка

Читать новость →
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
Telegram VK Дзен RUTUBE

Каталог

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

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

Платформа

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