KI-gestützte Schaden- und Antragsplattform
Cloud-native Antrags- und Schadenplattform mit KI-basierter Fallklassifizierung und Betrugserkennung — im stabilen Produktionsbetrieb.
Eine mehrstufige Antrags- und Schadenstrecke sollte Fälle automatisch klassifizieren, Betrugsmuster erkennen und dabei rund um die Uhr stabil laufen — in einem stark regulierten Umfeld, in dem jede Entscheidung nachvollziehbar sein muss.
Cloud-native Plattform auf Kubernetes mit klarer Service-Trennung für Antrag, Schaden und Prüfung.
KI-Modelle zur Fallklassifizierung und Betrugserkennung, eingebettet in auditierbare Entscheidungspfade.
Human-in-the-Loop und Eskalation, sodass auffällige Fälle gezielt an Sachbearbeitung gehen.
Monitoring, SLAs und Lastpfade für belastbaren Dauerbetrieb statt Prototyp.
- intakeAntrag & Schaden
- classifyKI-Fallklassifizierung
- guardrailPolicies & Grenzwerte
- routeautomatisch oder Mensch
- audit-logjede Entscheidung
route-to-humanAuffällige Fälle gehen an die Sachbearbeitung — mit vollem Kontext für die Entscheidung.
Jeder Antrag und jeder Schaden nimmt denselben auditierbaren Pfad: Modelle klassifizieren und markieren Betrugsmuster, Leitplanken prüfen maschinell, jede Entscheidung landet im Audit-Trail.
Ein real ausgerolltes System, das Anträge und Schäden intelligent routet, Betrugsrisiken früh markiert und jede automatische Entscheidung mit einem Audit-Trail hinterlegt.
StackKubernetes · KI-Klassifizierung · Fraud Detection · MLOps · Audit-Logging
Ähnlicher Anwendungsfall?
Erzählt uns von eurem Vorhaben — wir zeigen, wie ein auditierbarer Weg dorthin aussieht.
SIFAMO GmbH — Berlin · Frankfurt