보험 유형별(건강 보험, 재산 및 손해 보험, 생명 보험), 보험 제공자 규모별(대형 보험 회사, 중형 보험 회사, 소규모 보험 회사), 고객 프로필별(개별 보험 계약자, 정부 기관) 및 지역별 보험 사기 탐지 시장(2024-2031년)

보험 사기 탐지 평가 - 2024-2031

보험 부문 내에서 사기 활동이 증가하고 있습니다. 사기 계획이 더욱 정교해짐에 따라 보험 회사는 사기 청구를 효율적으로 식별하고 완화하기 위해 고급 분석, 머신 러닝 및 AI 기반 기술에 투자하고 있습니다. 이러한 기술적 발전은 사기를 탐지하고 예방하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 합법적 청구를 처리하는 데 드는 시간과 비용을 줄여 전반적인 운영 효율성을 개선합니다. 따라서 보험 부문에서 사기 사례가 증가함에 따라 시장 규모가 2023년에 46억 4천만 달러를 돌파하여 2031년까지 235억 7천만 달러의 가치에 도달할 것으로 예상됩니다.

규정 준수를 위해 보험사는 포괄적인 사기 탐지 및 예방 전략을 채택하여 엄청난 벌금을 피하고 평판을 보호해야 합니다. 소비자 사이에서 사기 탐지 솔루션에 대한 인식과 수요가 증가함에 따라 해당 시장은 2024년부터 2031년까지 연평균 성장률 24.85%로 성장할 수 있습니다.

보험 사기 탐지 시장정의/개요

보험 사기 탐지란 보험 회사가 보험 정책에서 불법적으로 재정적 이익을 얻기 위한 사기 활동을 식별, 예방 및 완화하기 위해 사용하는 프로세스와 기술을 말합니다. 이러한 사기 활동은 허위 청구, 과장된 손실, 조작된 사고, 보험 계약 시 정보의 허위 진술 등 다양한 형태로 발생할 수 있습니다. 보험 사기 탐지는 보험 산업의 무결성을 유지하고, 정직한 보험 계약자를 보호하고, 보험 제공자의 재정적 안정성을 보장하는 데 필수적입니다.

보험 사기 탐지에는 수동 및 자동화된 방법이 결합됩니다. 전통적으로 훈련된 전문가는 사기를 나타내는 불일치 및 위험 신호를 찾기 위해 청구를 분석했습니다. 그러나 보험 거래의 복잡성과 양으로 인해 고급 기술 솔루션의 도입이 필요하게 되었습니다. 최신 사기 탐지 시스템은 빅데이터 분석, 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML) 및 예측 모델링을 활용하여 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 조사합니다. 이러한 기술을 통해 보험사는 종종 실시간으로 사기 행위를 나타내는 패턴과 이상을 식별할 수 있습니다.

예를 들어 머신 러닝 알고리즘은 과거 데이터로 훈련하여 사기 청구의 특성을 인식할 수 있습니다. 일단 훈련되면 이러한 모델은 새로운 사기 전술에 지속적으로 학습하고 적응하여 시간이 지남에 따라 탐지 기능을 개선할 수 있습니다. 예측 분석은 통계적 모델을 사용하여 과거 추세와 현재 데이터를 기반으로 사기 가능성을 예측하여 보험사가 추가 조사를 위해 고위험 청구를 우선 순위로 지정하는 데 도움이 됩니다.

AI와 ML을 자연어 처리(NLP) 및 네트워크 분석과 같은 다른 기술과 통합하면 여러 행위자와 산업 간 상호 작용이 관련된 복잡한 사기 계획을 탐지하는 능력이 향상됩니다. 강력한 사기 탐지 시스템을 구현함으로써 보험 회사는 사기의 재정적 영향을 크게 줄이고 청구 처리 효율성을 개선하며 고객 신뢰를 유지할 수 있습니다.

보험 사기 탐지는 전통적인 전문 지식과 최첨단 기술을 결합하여 만연한 보험 사기 문제를 해결하는 역동적이고 다면적인 접근 방식입니다. 이러한 사전 예방적 입장은 점점 더 디지털화되고 상호 연결된 세상에서 보험사와 보험 계약자 모두의 이익을 보호하는 데 필수적입니다.

기술 발전과 규제 준수가 보험 사기 탐지 시장 성장을 촉진하는 방식

기술 발전과 규제 준수가 보험 사기 탐지 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 정교한 사기 활동의 급증으로 사기를 효과적으로 식별하고 완화하기 위한 최첨단 기술의 도입이 필요하게 되었습니다. 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 빅 데이터 분석, 예측 모델링과 같은 첨단 기술은 사기 탐지 프로세스에 혁명을 일으켰습니다. AI 및 ML 알고리즘은 방대한 데이터 세트를 실시간으로 분석하여 놀라운 정확도와 속도로 사기를 나타내는 패턴과 이상을 식별합니다. 이러한 기술은 새로운 데이터로부터 지속적으로 학습하여 예측 기능을 향상시키고 진화하는 사기 전략에 적응합니다. 이러한 역동적인 접근 방식은 수동 청구 검토에 필요한 시간과 노력을 크게 줄여 보험 회사의 운영 효율성을 개선하고 비용을 절감합니다.

빅 데이터 분석을 통해 보험사는 소셜 미디어, 거래 기록, 공개 데이터베이스를 포함한 다양한 소스의 데이터를 집계하고 분석할 수 있습니다. 이 포괄적인 분석은 잠재적인 사기 위험에 대한 전체적인 관점을 제공하여 보험사가 복잡하고 다면적인 사기 계획을 감지할 수 있도록 합니다. 예측 모델링은 과거 데이터를 사용하여 사기 활동의 가능성을 예측하여 보험사가 자세한 조사를 위해 고위험 청구를 우선 순위로 지정하는 데 도움이 되어 이러한 기능을 더욱 향상시킵니다. 이러한 기술을 통합하면 사기 탐지의 정확성과 효율성이 향상될 뿐만 아니라 청구 처리를 간소화하고 거짓 양성 발생률을 줄임으로써 전반적인 고객 경험이 향상됩니다.

규정 준수는 보험 사기 탐지 시장 성장을 촉진하는 또 다른 중요한 동인입니다. 전 세계의 정부와 규제 기관은 보험 사기를 퇴치하기 위해 엄격한 규정을 시행하여 보험사가 강력한 사기 탐지 메커니즘을 채택하도록 강요했습니다. 미국의 Sarbanes-Oxley 법과 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 규정을 준수하려면 보험사가 투명하고 안전한 데이터 처리 관행을 유지해야 합니다. 이러한 규정은 포괄적인 사기 탐지 및 예방 전략을 구현하여 보험사가 높은 수준의 성실성과 책임을 준수하도록 요구합니다. 이를 준수하지 않으면 엄중한 처벌, 평판 손상, 고객 신뢰 상실로 이어질 수 있습니다.

기술 발전과 규정 준수의 합류는 보험사가 고급 사기 탐지 솔루션에 투자하도록 하는 강력한 원동력을 제공합니다. 이러한 기술을 활용함으로써 보험사는 규정 의무를 준수할 뿐만 아니라 사기를 탐지하고 예방하는 능력을 향상시켜 재정적 안정성을 보호하고 고객 신뢰를 유지할 수 있습니다. 이러한 이중적 영향은 보험 사기 탐지 시장의 지속적인 성장을 촉진하여 현대 보험 산업의 중요한 구성 요소로 자리매김합니다.

통합 문제와 데이터 개인 정보 보호 문제가 보험 사기 탐지 시장 성장을 방해하는 방식?

통합 문제와 데이터 개인 정보 보호 문제는 보험 사기 탐지 시장 성장을 방해하는 상당한 장벽입니다. 고급 사기 탐지 기술의 구현은 유익하지만 기존 시스템과의 통합과 관련하여 상당한 과제를 안겨줍니다. 보험 회사는 종종 구식이고 최신 분석 및 AI 기반 솔루션과 호환되지 않는 레거시 IT 인프라에 의존합니다. 통합 프로세스는 복잡하고 시간이 많이 걸리며 재정 자원과 기술 전문 지식 측면에서 상당한 투자가 필요합니다. 운영 중단을 피하고 고급 사기 탐지 기술의 기능을 최대한 활용하려면 새 시스템과 기존 시스템 간의 원활한 상호 운용성을 보장하는 것이 중요합니다.

고객 데이터베이스, 거래 기록, 외부 데이터 피드와 같은 다양한 소스의 데이터를 동기화해야 하기 때문에 통합의 복잡성이 더욱 심화됩니다. 이러한 동기화는 사기 탐지 프로세스의 무결성을 유지하기 위해 정확하고 시기적절해야 합니다. 다양한 기술 플랫폼에서 표준화된 프로토콜과 인터페이스가 부족하면 불일치와 비효율성이 발생하여 보험사가 응집력 있는 사기 탐지 전략을 구현하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이러한 통합 장애물은 고급 시스템의 구축을 지연시켜 시장의 성장 잠재력을 제한할 수 있습니다.

데이터 개인 정보 보호 문제는 또한 보험 사기 탐지 시장의 성장을 크게 방해합니다. 사기 탐지에 빅데이터 분석과 AI를 사용하려면 대량의 민감한 개인 정보를 수집하고 처리해야 합니다. 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 미국의 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)과 같은 규제 프레임워크는 데이터 처리 관행에 엄격한 요구 사항을 부과합니다. 보험사는 사기 탐지 프로세스가 이러한 규정을 준수하도록 해야 법적 처벌과 평판 손상을 피할 수 있습니다.

포괄적인 사기 탐지의 필요성과 고객 개인 정보 보호 의무의 균형을 맞추는 것은 섬세한 작업입니다. 보험사는 개인 정보를 보호하기 위해 암호화, 액세스 제어, 정기 감사를 포함한 강력한 데이터 보안 조치를 구현해야 합니다. 그러나 이러한 조치는 운영 비용과 복잡성을 증가시켜 일부 보험사가 고급 사기 탐지 기술을 완전히 도입하지 못하게 할 수 있습니다. 게다가 데이터 개인 정보 보호 문제에 대한 소비자의 인식이 높아지면 데이터가 어떻게 사용되는지 조심하는 고객의 저항으로 이어져 이러한 기술의 도입을 더욱 복잡하게 만들 수 있습니다.

통합 문제와 데이터 개인 정보 보호 우려는 보험 사기 탐지 시장에 상당한 장애물을 만듭니다. 기존 시스템에 새로운 기술을 통합하는 것과 관련된 과제와 엄격한 데이터 개인정보 보호 규정이 결합되어 고급 사기 탐지 솔루션 도입이 늦어질 수 있으며, 그로 인해 시장의 성장 궤적이 제한될 수 있습니다.

범주별 통찰력

전문 사기 탐지 솔루션과 높은 빈도가 보험 사기 탐지 시장에서 건강 보험 부문의 성장을 어떻게 확대하고 있습니까?

전문 사기 탐지 솔루션과 높은 빈도의 사기 활동은 보험 사기 탐지 시장에서 건강 보험 부문의 성장을 확대하고 있습니다. 건강 보험은 처방 사기, 의료 청구 사기, 공급자 사기를 포함한 다양한 유형의 사기로 인해 고유한 과제에 직면해 있으며, 효과적인 탐지 및 예방을 위한 맞춤형 접근 방식이 필요합니다. 건강 보험 사기는 특히 만연하고 비용이 많이 들며, 사기로 인해 매년 수십억 달러의 손실이 발생한다고 추정됩니다. 의료 서비스 제공자, 약국, 환자 등 수많은 이해 관계자가 관련된 복잡한 의료 청구로 인해 사기 활동이 기존 모니터링 방법을 통과할 가능성이 높아집니다. 결과적으로, 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)과 같은 첨단 기술을 활용하는 전문화된 사기 탐지 솔루션이 점점 더 필수적이 되고 있습니다.

AI 및 ML 알고리즘은 방대한 양의 의료 데이터를 실시간으로 분석하여 사기 행위를 나타낼 수 있는 패턴과 이상을 식별할 수 있습니다. 이러한 기술은 의료 청구 코드의 불일치, 비정상적인 처방 패턴 및 사기 활동을 나타낼 수 있는 환자 기록의 불일치를 감지할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 새로운 데이터에서 지속적으로 학습하고 진화하는 사기 전술에 적응함으로써 시간이 지남에 따라 효과를 개선하고 거짓 양성을 최소화하며 탐지 정확도를 향상시킵니다.

건강 보험에서 사기 활동의 빈도가 높기 때문에 사전 예방적 사기 탐지 조치에 대한 시급한 필요성이 강조됩니다. 의료 지출의 급속한 증가와 사기 계획의 정교화로 인해 강력한 사기 탐지 기능에 대한 수요가 더욱 커집니다. 따라서 보험 제공자는 사기를 신속하게 탐지하고 완화할 수 있는 전문 솔루션에 상당한 투자를 하고 있으며, 이를 통해 재정적 손실을 줄이고 운영 효율성을 개선하고 있습니다.

전문 사기 탐지 솔루션과 건강 보험에서 높은 빈도의 사기 활동이 결합되어 보험 사기 탐지 시장 내에서 이 부문에 대한 매력적인 성장 궤적이 형성됩니다. 전 세계 의료 시스템이 증가하는 비용과 규제 압력에 맞서 싸우면서 첨단 기술의 도입은 사기를 퇴치할 뿐만 아니라 건강 보험 운영의 지속 가능성과 무결성을 유지하는 데도 매우 중요해졌습니다. 이러한 추세는 건강 보험을 광범위한 사기 탐지 솔루션 분야에서 지배적이고 빠르게 확장되는 부문으로 자리 매김합니다.

첨단 기술에 대한 상당한 투자와 높은 수요가 보험 사기 탐지 시장에서 대형 보험 부문의 성장을 촉진하는 방식은 무엇입니까?

보험 사기 탐지 시장에서 대형 보험 부문의 성장은 최첨단 기술에 대한 상당한 투자와 정교한 사기 탐지 솔루션에 대한 높은 수요에 의해 상당히 촉진됩니다. 광범위한 고객 기반과 복잡한 운영을 가진 대형 보험 회사는 건강, 재산 및 손해, 생명 보험을 포함한 다양한 보험 유형에서 사기 활동으로 인한 상당한 위험에 직면해 있습니다. 이러한 위험을 효과적으로 완화하기 위해 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 빅 데이터 분석, 예측 모델링과 같은 첨단 기술에 점점 더 많이 투자하고 있습니다.

이러한 기술을 통해 대형 보험사는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하여 사기 행위를 나타낼 수 있는 패턴과 이상을 식별할 수 있습니다. AI 및 ML 알고리즘은 청구 제출의 불일치, 고객 행동의 이상, 인간 분석가가 간과할 수 있는 의심스러운 거래 패턴을 감지할 수 있습니다. 이러한 시스템은 과거 데이터를 활용하고 새로운 정보로부터 지속적으로 학습함으로써 시간이 지남에 따라 정확도와 효과를 개선하여 사기 탐지 기능을 향상시킵니다. 강력한 사기 탐지 솔루션에 대한 높은 수요는 대형 보험사에서 최첨단 기술에 대한 투자를 더욱 촉진합니다. 사기 활동의 빈도와 정교함은 금융 자산을 보호하고, 규정 준수를 유지하고, 고객 신뢰를 유지하기 위한 사전 조치가 필요합니다. 규제 압력도 중요한 역할을 하는데, 보험사는 벌금과 평판 손상을 피하기 위해 규제 기관에서 부과한 엄격한 규정 준수 요건을 준수해야 하기 때문입니다.

대형 보험사는 첨단 기술과 전담 사기 탐지 팀을 포함하는 포괄적인 사기 탐지 전략을 구현할 수 있는 재정적 자원과 규모를 갖추고 있습니다. 이들은 정교한 소프트웨어 플랫폼을 구축하고, 전문 인력을 고용하고, 새로운 사기 전술을 앞서가기 위해 지속적인 연구 개발에 투자할 여유가 있습니다. 이러한 역량을 통해 사기를 보다 효과적으로 탐지할 수 있을 뿐만 아니라 청구 처리를 간소화하고, 운영 비용을 절감하고, 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다.

보험 산업 내의 경쟁 환경은 대형 보험사가 강력한 사기 방지 조치를 제공하여 차별화를 꾀하도록 강요합니다. 이들은 종종 기술 공급업체 및 데이터 분석 회사와 협력하여 특정 사기 탐지 요구 사항에 맞는 맞춤형 솔루션을 개발합니다. 이러한 전략적 접근 방식은 시장 지위를 강화할 뿐만 아니라 사기를 사전에 퇴치하려는 의지를 강화합니다. 최첨단 기술에 대한 상당한 투자와 정교한 사기 탐지 솔루션에 대한 높은 수요는 보험 사기 탐지 시장에서 대형 보험 부문의 성장을 촉진하고 있습니다. 첨단 기술을 활용하고 규제 준수 요건을 충족함으로써 대형 보험사는 사기 위험을 효과적으로 완화하고, 운영 효율성을 높이고, 점점 더 경쟁이 치열하고 복잡해지는 보험 환경에서 고객의 신뢰를 유지할 수 있습니다.

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국가/지역별 통찰력

북미의 규제 환경은 보험 사기 탐지 시장 성장을 어떻게 지원할까요?

북미의 규제 환경은 보험 회사가 사기를 효과적으로 퇴치하도록 엄격한 요건을 부과함으로써 보험 사기 탐지 시장 성장을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다. 미국의 National Association of Insurance Commissioners(NAIC)와 캐나다의 Office of the Superintendent of Financial Institutions(OSFI)와 같은 규제 기관은 보험사가 강력한 사기 탐지 및 예방 조치를 구현하도록 의무화합니다. 이러한 규정은 보험 계약자를 보호하고, 시장 안정성을 유지하며, 보험 산업의 성실성을 옹호하는 것을 목표로 합니다.

규제 프레임워크는 보험사가 첨단 기술과 사전 예방적 전략을 포함하는 포괄적인 사기 탐지 프로그램을 수립하도록 요구합니다. 보험사는 정교한 분석, 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML) 알고리즘을 구축하여 사기 활동을 신속하게 탐지하고 완화해야 합니다. 이러한 기술은 보험 계약자 정보, 청구 내역, 외부 데이터 소스를 포함한 방대한 양의 데이터를 분석하여 사기를 나타내는 의심스러운 패턴과 이상을 식별합니다. 보험사는 이러한 도구를 활용하여 실시간으로 사기를 탐지하고 잠재적인 재정적 손실을 완화하는 능력을 강화할 수 있습니다.

규제 지침은 보험사가 사기 탐지 솔루션을 구현할 때 엄격한 데이터 개인 정보 보호 및 보안 표준을 준수하도록 요구합니다. 보험사는 민감한 고객 정보를 보호하고 미국의 건강 보험 양도성 및 책임법(HIPAA) 및 캐나다의 개인 정보 보호 및 전자 문서법(PIPEDA)과 같은 규정을 준수해야 합니다. 이러한 규정은 보험사가 개인 데이터를 책임감 있게 처리하여 보험 계약자를 신원 도용 및 무단 액세스로부터 보호하도록 보장합니다.

규제 감독은 보험사, 기술 제공업체 및 규제 기관 간의 협업을 촉진하여 사기 탐지의 모범 사례와 새로운 추세를 공유합니다. 규제 기관은 종종 보험사가 효과적인 사기 방지 전략을 개발하고 구현할 수 있도록 지침과 프레임워크를 제공합니다. 그들은 보험사의 사기 탐지 요구 사항 준수 여부를 평가하기 위해 감사 및 검사를 수행하여 사기 탐지 기술의 지속적인 개선과 혁신을 촉진합니다.

북미의 규제 환경은 보험사가 고급 사기 탐지 기능에 투자할 수 있는 유리한 생태계를 조성합니다. 규제 기관은 엄격한 기준을 시행하고 협업을 촉진함으로써 보험 사기 탐지 시장의 성장을 지원하여 보험사가 사기를 퇴치하고 보험 계약자와 이해 관계자의 이익을 보호하기 위한 사전 조치를 취하도록 합니다.

아시아 태평양 지역에서 다른 지역에 비해 보험 사기 탐지 시장의 급속한 성장에 기여하는 요인은 무엇입니까?

아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 보험 사기 탐지 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 것으로 예상됩니다. 경제 성장으로 인해 생명, 건강, 재산 및 손해 보험과 같은 다양한 부문에서 보험 보급률이 크게 증가했습니다. 이러한 보험 상품의 증가로 인해 사기 활동의 위험이 동시에 높아져 보험사가 정교한 사기 탐지 솔루션을 구축해야 했습니다.

아시아 태평양 지역은 보험 산업 내 디지털 혁신의 최전선에 있으며, 인슈어테크 혁신을 수용하고 있습니다. 이 지역의 보험사는 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 빅 데이터 분석 및 예측 모델링을 포함한 첨단 기술을 점점 더 활용하고 있습니다. 이러한 기술을 통해 보험사는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하고, 사기 행위를 나타내는 복잡한 패턴을 식별하고, 위험을 완화하기 위해 신속하게 대응할 수 있습니다.

아시아 태평양 국가의 규제 프레임워크도 사기 탐지 솔루션 도입을 촉진하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 규제 기관에서 정한 엄격한 규정과 준수 요건은 보험사가 강력한 사기 탐지 및 예방 전략을 구현하도록 강요합니다. 이러한 규정은 모범 사례를 준수하도록 요구할 뿐만 아니라 사기 관리에 대한 사전 예방적 접근 방식을 촉진하여 전반적인 시장 무결성과 소비자 신뢰를 향상시킵니다.

아시아 태평양의 다양한 사기 환경은 고유한 과제와 기회를 제공합니다. 의료 청구 불규칙성을 수반하는 건강 보험 사기와 조작된 사고를 통한 자동차 보험 사기와 같은 다양한 유형의 사기는 지역적 특성과 문화적 뉘앙스를 해결하는 맞춤형 사기 탐지 접근 방식을 필요로 합니다. 보험사, 기술 공급업체, 규제 당국 간의 협업적 이니셔티브는 사기 탐지 전략의 혁신을 더욱 가속화하여 시장의 변화하는 요구를 충족하는 맞춤형 솔루션 개발을 용이하게 합니다.

아시아 태평양 지역의 보험 사기 탐지 시장의 급속한 성장은 경제 성장, 인슈어테크의 기술 발전, 지원 규제 프레임워크, 다양한 사기 환경, 업계 이해 관계자 간의 협력적 노력에 의해 뒷받침됩니다. 이러한 요소들이 모여 아시아 태평양 지역을 글로벌 보험 부문에서 혁신적인 사기 탐지 솔루션의 선도적 허브로 만들고, 점점 더 상호 연결되고 디지털화되는 보험 환경에서 강력한 사기 예방 조치에 대한 증가하는 수요를 충족시킵니다.

경쟁 환경

보험 사기 탐지 시장의 경쟁 환경은 기존 업체와 첨단 기술을 활용하는 혁신적인 스타트업이 혼합되어 특징지어집니다. SAS Institute, IBM Corporation, FICO와 같은 기존 회사는 AI, ML, 빅데이터 분석을 통합한 포괄적인 사기 탐지 솔루션으로 우위를 점하고 있습니다. 이러한 회사는 다양한 유형의 보험 사기를 효과적으로 탐지하고 예방하기 위해 실시간으로 대규모 데이터 세트를 분석할 수 있는 강력한 플랫폼을 제공합니다. 동시에, 신생 기업과 소규모 기업은 틈새 솔루션과 민첩한 개발 프로세스에 집중함으로써 상당한 진전을 이루고 있습니다. 이들은 종종 행동 분석이나 소셜 미디어 모니터링과 같은 사기 탐지의 특정 측면을 전문으로 하며 사기에 맞서기 위한 혁신적인 접근 방식을 제공합니다.

이러한 다양한 제공 사항은 경쟁을 촉진하고 보험 사기 탐지 시장에서 지속적인 혁신을 장려하여 보험사가 특정 사기 탐지 요구 사항을 충족할 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다.보험 사기 탐지 시장에서 활동하는 주요 업체는 다음과 같습니다.

SAS Institute, IBM Corporation, FICO(Fair Isaac Corporation), BAE Systems, LexisNexis Risk Solutions, ACI Worldwide, Fiserv, Inc., SAP SE, Experian plc, RSA Security LLC, Verisk Analytics, Inc., Shift Technology.

보험 사기 탐지 최신 개발 사항