Inscribe: Betrugserkennung in Dokumenten und KI-Risikoagenten

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Entdecken Sie, wie Inscribe mit KI-gestützten Betrugsanalysen und Risikoagenten die Effizienz von Risikoteams revolutioniert.

Inscribe: Betrugserkennung in Dokumenten und KI-Risikoagenten

Inscribe revolutioniert die Betrugserkennung mit seinem neuesten KI-Agenten, dem AI Fraud Analyst. Dieser innovative Ansatz automatisiert die manuelle Überprüfung von Betrugsfällen, was es Risikoteams ermöglicht, weniger Zeit mit tiefgehenden Untersuchungen zu verbringen und mehr Zeit in die Gewinnung vertrauenswürdiger Kunden zu investieren. Mit einer Reduzierung der manuellen Überprüfungszeiten um 99 % und einer Steigerung der Produktivität um über 85.000 US-Dollar pro Vollzeitmitarbeiter, bietet Inscribe eine effiziente Lösung für Fintechs, Banken und Kreditgeber.

Inscribe's KI-Risikoagenten und fortschrittliche Risikomodelle automatisieren komplexe Workflows im Onboarding und Underwriting. Dies ermöglicht es Unternehmen, mit weniger Personal mehr zu erreichen, insbesondere in Zeiten von Budgetkürzungen und Einstellungsstopps. Die KI-Agenten von Inscribe verbinden die Punkte über alle Systeme hinweg, sodass sich Teams auf Strategien zur schnelleren Kundenfreigabe konzentrieren können, anstatt sich mit mühsamen Aufgaben zu beschäftigen.

Darüber hinaus hilft Inscribe dabei, vermeidbare Betrugsverluste zu reduzieren. In einer Zeit, in der schrumpfende Margen und das makroökonomische Umfeld Betrugs- und Kreditverluste zu einem inakzeptablen Geschäftskosten machen, nutzt Inscribe fortschrittliche KI- und maschinelle Lerntechnologien, um Betrugs- und Kreditrisiken aufzudecken, die für menschliche Prüfer unsichtbar wären.

Für Risikoteams, die noch nicht bereit sind, mit KI-Risikoagenten zu beginnen, bietet Inscribe auch state-of-the-art maschinelle Lernmodelle an, darunter Betrugserkennung, Dokumentenanalyse und Cashflow-Analyse. Diese Modelle, die auf dem größten und vielfältigsten Netzwerk realer Dokumente von Banken, Fintechs und Kreditgebern seit 2017 trainiert wurden, liefern konsistent vertrauenswürdige Daten.

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