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Uma das maiores operadoras de saúde suplementar do país enfrentava um crescimento contínuo dos riscos de fraude em reembolsos, sustentado por processos manuais e regras fixas incapazes de acompanhar padrões complexos. A Jump estruturou, com apoio do Google Cloud Platform (GCP) , um modelo de detecção de fraudes com inteligência artificial que moderniza a esteira de dados.
Uma grande operadora de saúde suplementar enfrentava um crescimento contínuo nos riscos de fraude em processos de reembolso, motivado por práticas como superfaturamento, duplicidade de solicitações, inconsistências em dados clínicos e outros comportamentos atípicos de difícil identificação. Historicamente, a detecção desses desvios dependia de regras de negócio fixas e de análises manuais, o que limitava a capacidade de identificar padrões mais complexos e dinâmicos.
Um sistema, três tempos: diagnóstico, construção e operação — com governança, evidência e controle de custo atravessando cada etapa.
Transformamos o interesse em IA num mandato de negócio claro, com responsável e limites definidos, e comparamos as oportunidades por valor, prontidão, esforço e risco antes de priorizar o que entra no plano.
Definimos solução, dados, riscos e forma de avaliação antes de escrever qualquer linha de código — e construímos por evidência, testando comportamento, segurança e custo antes de qualquer exposição real.
Colocamos em produção com escopo progressivo e decisão formal antes de qualquer expansão, e sustentamos valor e controle continuamente — com revisão periódica sobre o que evoluir, manter ou desativar.
Governança, evidência e controle de custo atravessam os três tempos — não são uma etapa isolada.
Com pipelines de dados estruturados no GCP e modelos de machine learning preditivo , a operação antifraude passou a identificar anomalias que as regras fixas não capturavam.
de redução no volume financeiro associado a fraudes e inconsistências em reembolsos
da triagem inicial de reembolsos automatizada
de redução no tempo médio de resposta aos beneficiários
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