Fraudcast | 보험·금융 사기 탐지·분석 솔루션
사기 탐지 조건을 만들고,
관련 사례를 찾아냅니다.
시나리오 생성과 자연어 검색으로
탐지 조건 구성과 반복 조회를 줄여
관련 사례를 찾아 담당자의 조사를 지원합니다.
도입·PoC 문의
시나리오 목록 + 관련 사례 검색 결과 (예시 화면)
검색 예시: “최근 3개월 내 동일 질병코드로 다른 병원에 청구한 사례를 찾아주세요.”
예시 화면
데이터는 쌓이지만, 조사할 대상을 찾는 일은
여전히 복잡합니다.
반복되는 조회 작업
조건이 바뀔 때마다 검색문을 고치고, 관련 데이터를 다시 찾아야 합니다.
익숙한 유형에 머무는 탐색
기존 규칙과 경험만으로는 새로운 조건의 사기 유형을 폭넓게 살피기 어렵습니다.
반복해서 찾는 유사 사례
의심 사례가 나올 때마다 비슷한 청구를 다시 검색하고 비교해야 합니다.
CORE TECHNOLOGY
찾고 싶은 조건은 문장으로,
새로운 탐색은 시나리오로 시작합니다.
시나리오의 탐지 조건과 담당자의 질문을 검색으로 연결해, 검토 대상 사례를 제공합니다.
01
시나리오 생성
또는
자연어 질문
02
검색 조건 구성
03
데이터 조회
04
관련 사례 제공
05
담당자 검토
AI Search · 자연어 검색
복잡한 검색문장 대신,
찾고 싶은 조건을 입력하세요.
업무에서 쓰는 문장을 데이터 조회 조건으로 바꿉니다. SQL을 직접 작성하지 않고 관련 사례를 검색합니다.
입력 정보
기간·병원·질병코드·금액 등 업무상 탐색 조건
처리 방식
질문의 의미와 고객 데이터 구조를 바탕으로 실행 가능한 SQL 조회문 생성
결과 활용
조건에 해당하는 청구 이력과 사례 검토
자연어 질문 ↔ 조회 결과 (예시 화면)
질문 아래 기간·질병코드·병원 조건 풀이
시나리오 생성
기존 사례에서,
새롭게 살펴볼 조건을 찾습니다.
사기 유형을 바탕으로 병원·금액·기간 등의 조건을 조합해 새로운 탐지 시나리오를 생성합니다.
참고 정보
기존 사기 사례와 탐지 유형, 업무별 조건
생성 내용
추가로 살펴볼 상황과 조건 조합
결과 활용
생성된 조건을 검색 질문으로 연결하고 관련 청구 데이터 조회에 활용
참고 사례 → 생성된 시나리오 → 검색 조건 → 관련 사례 (예시 화면)
“탐색용 시나리오 예시” 표시
검색 결과 검토
조건에 맞는 사례를 모아,
조사할 대상을 살펴봅니다.
조건에 맞는 청구 사례를 목록으로 제공합니다. 담당자는 검색 결과를 비교하고 추가 조사 대상을 판단합니다.
검토 대상
검색 조건에 해당하는 청구·사례 데이터
검토 내용
기관·금액·기간 등 공통 항목과 개별 이력
결과 활용
추가 자료 검토와 정밀 조사 여부 판단
검색 결과 목록 (가상 값 · 예시 화면)
청구 식별값 · 병원명 · 진단명 · 청구일
USE CASES
개별 의심 사례에서 유사 청구 이력으로,
조사 범위를 넓힙니다.
조사 목적에 맞는 청구 이력을 조회하고, 결과를 비교해 추가 조사 대상을 검토합니다.
유사 청구
[유사 청구 검색 화면 예시]
유사 청구 사례 탐색
업무 상황
검토 중인 청구와 비슷한 사례를 추가로 찾는 과정
대상 데이터
병원·질병코드·청구 금액·청구일 등 연결된 보험 정보
탐색 내용
공통 조건에 해당하는 이력 조회와 조건 변경 검색
업무 활용
관련 자료 대조와 조사 범위 검토
활용 흐름
01
의심 사례 검토
02
검색 조건 입력
03
관련 이력 조회
04
추가 조사 대상 판단
SECURITY & INTEGRATION
고객사의 데이터 구조와 업무 환경에 맞춰 연결합니다.
내부 구축과 시스템 연동을 바탕으로 적용 범위를 설계합니다. 검색 대상 데이터와 접근 권한, 결과 활용 방식을 함께 검토합니다.
[이미지]
01
고객 데이터 구조 반영
테이블과 항목의 의미를 바탕으로 업무 질문을 조회 조건에 연결합니다.
[이미지]
02
내부 환경 구축
고객사의 운영·보안 요구에 맞춰 내부 서버 구축 범위를 협의합니다.
[이미지]
03
필요한 기능부터 도입
자연어 검색과 시나리오 생성 등 필요한 기능을 중심으로 도입 구성을 검토합니다.
도입 검토 항목
검색할 데이터와 항목별 의미
데이터 간 연결 기준과 조회 권한
내부 서버·모델 운영 방식과 외부 통신 여부
결과 저장·접근·보관 기준
대표 질문과 사례를 활용한 성능 검증 범위
반복되는 조회 업무와
탐지 조건을 알려주세요.
고객 데이터에 맞는 검색·분석 범위와
도입 구성을 안내합니다.
실제 업무 질문 바탕으로 적용 가능성을 함께 살펴보세요.
도입·PoC 문의
도입 문의
Fraudcast | 보험·금융 사기 탐지·분석 솔루션
사기 탐지 조건을 만들고,
관련 사례를 찾아냅니다.
시나리오 생성과 자연어 검색으로 탐지 조건 구성과 반복 조회를 줄여
관련 사례를 찾아 담당자의 조사를 지원합니다.
도입·PoC 문의
시나리오 목록 + 관련 사례 검색 결과 (예시 화면)
검색 예시: “최근 3개월 내 동일 질병코드로 다른 병원에 청구한 사례를 찾아주세요.”
예시 화면
데이터는 쌓이지만, 조사할 대상을 찾는 일은
여전히 복잡합니다.
반복되는 조회 작업
조건이 바뀔 때마다 검색문을 고치고, 관련 데이터를 다시 찾아야 합니다.
익숙한 유형에 머무는 탐색
기존 규칙과 경험만으로는 새로운 조건의 사기 유형을 폭넓게 살피기 어렵습니다.
반복해서 찾는 유사 사례
의심 사례가 나올 때마다 비슷한 청구를 다시 검색하고 비교해야 합니다.
CORE TECHNOLOGY
찾고 싶은 조건은 문장으로,
새로운 탐색은 시나리오로 시작합니다.
시나리오의 탐지 조건과 담당자의 질문을 검색으로 연결해, 검토 대상 사례를 제공합니다.
01
시나리오 생성
또는
자연어 질문
02
검색 조건 구성
03
데이터 조회
04
관련 사례 제공
05
담당자 검토
AI Search · 자연어 검색
복잡한 검색문장 대신,
찾고 싶은 조건을 입력하세요.
업무에서 쓰는 문장을 데이터 조회 조건으로 바꿉니다. SQL을 직접 작성하지 않고 관련 사례를 검색합니다.
입력 정보
기간·병원·질병코드·금액 등 업무상 탐색 조건
처리 방식
질문의 의미와 고객 데이터 구조를 바탕으로 실행 가능한 SQL 조회문 생성
결과 활용
조건에 해당하는 청구 이력과 사례 검토
자연어 질문 ↔ 조회 결과 (예시 화면)
질문 아래 기간·질병코드·병원 조건 풀이
참고 사례 → 생성된 시나리오 → 검색 조건 → 관련 사례 (예시 화면)
“탐색용 시나리오 예시” 표시
시나리오 생성
기존 사례에서,
새롭게 살펴볼 조건을 찾습니다.
사기 유형을 바탕으로 병원·금액·기간 등의 조건을 조합해 새로운 탐지 시나리오를 생성합니다.
참고 정보
기존 사기 사례와 탐지 유형, 업무별 조건
생성 내용
추가로 살펴볼 상황과 조건 조합
결과 활용
생성된 조건을 검색 질문으로 연결하고 관련 청구 데이터 조회에 활용
검색 결과 검토
조건에 맞는 사례를 모아,
조사할 대상을 살펴봅니다.
조건에 맞는 청구 사례를 목록으로 제공합니다. 담당자는 검색 결과를 비교하고 추가 조사 대상을 판단합니다.
검토 대상
검색 조건에 해당하는 청구·사례 데이터
검토 내용
기관·금액·기간 등 공통 항목과 개별 이력
결과 활용
추가 자료 검토와 정밀 조사 여부 판단
검색 결과 목록 (가상 값 · 예시 화면)
청구 식별값 · 병원명 · 진단명 · 청구일
USE CASES
개별 의심 사례에서 유사 청구 이력으로,
조사 범위를 넓힙니다.
조사 목적에 맞는 청구 이력을 조회하고, 결과를 비교해 추가 조사 대상을 검토합니다.
유사 청구
[유사 청구 검색 화면 예시]
유사 청구 사례 탐색
업무 상황
검토 중인 청구와 비슷한 사례를 추가로 찾는 과정
대상 데이터
병원·질병코드·청구 금액·청구일 등 연결된 보험 정보
탐색 내용
공통 조건에 해당하는 이력 조회와 조건 변경 검색
업무 활용
관련 자료 대조와 조사 범위 검토
활용 흐름
01
의심 사례 검토
02
검색 조건 입력
03
관련 이력 조회
04
추가 조사 대상 판단
SECURITY & INTEGRATION
고객사의 데이터 구조와 업무 환경에 맞춰 연결합니다.
내부 구축과 시스템 연동을 바탕으로 적용 범위를 설계합니다. 검색 대상 데이터와 접근 권한, 결과 활용 방식을 함께 검토합니다.
[이미지]
01
고객 데이터 구조 반영
테이블과 항목의 의미를 바탕으로 업무 질문을 조회 조건에 연결합니다.
[이미지]
02
내부 환경 구축
고객사의 운영·보안 요구에 맞춰 내부 서버 구축 범위를 협의합니다.
[이미지]
03
필요한 기능부터 도입
자연어 검색과 시나리오 생성 등 필요한 기능을 중심으로 도입 구성을 검토합니다.
도입 검토 항목
검색할 데이터와 항목별 의미
데이터 간 연결 기준과 조회 권한
내부 서버·모델 운영 방식과 외부 통신 여부
결과 저장·접근·보관 기준
대표 질문과 사례를 활용한 성능 검증 범위
반복되는 조회 업무와 탐지 조건을 알려주세요.
고객 데이터에 맞는 검색·분석 범위와
도입 구성을 안내합니다.
실제 업무 질문 바탕으로 적용 가능성을 함께 살펴보세요.
도입·PoC 문의
