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UNE NOUVELLE CLASSE DE FRAUDE À L'ASSURANCE

Voir ne suffit plus pour croire.

Des reçus médicaux générés par IA entrent déjà dans les sinistres. Frodau les intercepte avant paiement.

Un reçu de la pharmacie Ben-Yehuda à côté d'un dossier de sinistre israélien. Des billets en shekels et un chèque glissent hors du dossier.

Exposez la fraude. Économisez des millions.

Fabriqués à la demande. Sans scanner, sans ciseaux, sans colle.

01

Créés en quelques secondes

02

Invisibles à l'œil humain

03

Une détection encore émergente

Fonctionnement

Un dépôt. Quatre réponses.

01

Doublon ?

Mémoire d'empreintes pour toute l'organisation. Recadré, rephotographié ou retouché : jamais payé deux fois.

Deux cartes de reçu de pharmacie. À gauche, probablement authentique. À droite, probablement généré par IA, avec des flèches vers du texte synthétique et un total incohérent.

02

Médical ?

Pharmacie, clinique, dentaire, laboratoire, ou pas médical du tout. Les dépôts non médicaux sont signalés tout de suite.

Fenêtre API sombre POST /v1/analyses. Le JSON classe le reçu comme pharmacie, Amoxicillin couvert, Coca-Cola non couvert.

03

Couvert ?

Chaque ligne est marquée couverte, exclue ou incertaine. La collation ne voyage pas avec le médicament.

Reçu de pharmacie en volume, avec des étiquettes flottantes. Médicament approuvé. Coca-Cola signalé comme sans lien.

04

Authentique ?

Des détecteurs forensiques et d'IA indépendants tranchent : photo originale, fichier retouché, ou production machine.

Tableau de revue du reçu de pharmacie, avec cartes de chaleur, scores des détecteurs, et actions marquer comme authentique ou frauduleux.

Conçu pour la vitesse : les détecteurs tournent en parallèle et quand les deux moteurs d'IA commerciaux concordent fortement, les vérifications plus lentes sont entièrement sautées.

Aucun détecteur ne décide seul.

Forensique des métadonnées

EXIF, traces d'édition, signatures de générateurs d'IA dans le fichier

Analyse de compression ELA

Des cartes thermiques révèlent les zones collées ou modifiées le montant retouché, le grand classique

2

Deux détecteurs d'IA indépendants

Deux moteurs commerciaux notent la même question : est-ce produit par une machine ?

Analyse des motifs synthétiques

Signaux au niveau du pixel et du style, typiques des modèles génératifs

Sémantique et arithmétique

Les lignes s'additionnent-elles ? Dates, heures, TVA et totaux sont-ils cohérents ?

Validation des identifiants médicaux

Identifiants de prestataires et de médicaments, franchises et données d'assurance passent un contrôle de plausibilité

Contre-examen visuel

Un modèle de vision donne un second avis : l'histoire du document tient-elle ?

Mémoire des doublons

Correspondance d'empreintes avec tout ce que l'organisation a déjà vu

Des verdicts prudents, pas des accusations.

  • Probablement authentique
  • À examiner
  • Probablement faux / IA
  • Non concluant

Ce que Frodau apporte

01

Voir l'invisible

02

Concentrer vos examinateurs

03

En finir avec les redépôts

04

Des décisions défendables

Notre proposition : un pilote contrôlé sur vos sinistres historiques.

En quelques jours, pas en mois nous exécutons Frodau sur des dossiers déjà traités, montrons exactement ce qui aurait été signalé en temps réel, et calculons ensemble le potentiel d'économies réel.

La question que nous voulons tester avec vous : Frodau peut-elle aider à identifier et prévenir, dans la durée, jusqu'à 100 M₪ de paiements erronés et de fraudes ? Si nous trouvons ne serait-ce qu'une fraction de ce que nous pensons caché dans les données cela se chiffre en millions.

Le produit et l'IA rencontrent le renseignement et l'investigation.

Une équipe construite exactement pour ce problème.

Yan Chelly

Yan Chelly

Cofondateur · CEO & CTO

Plus de 20 ans dans le produit, la technologie et l'IA au sein d'entreprises mondiales. VP Produit chez Air Doctor ; anciennement Fiverr et eBay, avec une solide expérience en vision par ordinateur ; ex-CPO d'enso, une plateforme d'agents IA autonomes. Deux brevets enregistrés en IA et commerce.

Kfir Shado

Kfir Shado

Cofondateur · CRO

Environ 15 ans dans le renseignement, les enquêtes et la détection de fraude. Spécialiste de l'identification et de l'analyse rapides des risques.

Trouvons ce qui est déjà à l'intérieur.