Die KI-nativen SaaS-Lösungen von Shift helfen Versicherern, Betrug zu bekämpfen und Schadenfälle guten Gewissens zu automatisieren
Global analysierte Schadensfälle: 1194812500
ERFAHREN SIE MEHRSatelliten- oder Luftbildaufnahmen deuten darauf hin, dass bereits vorhandene Dachschäden vorliegen könnten.
Wir erkennen potenziellen Betrug bei Versicherungsfällen mit einer Trefferquote von 75%. Eine geringere Fehlerquote führt zu Produktivitätssteigerung und einer besseren Schadenquote.
Wir vermuten, dass der Versicherungsnehmer einen Unfall inkl. Personenschäden mit der Drittpartei inszeniert hat.
Force liefert detaillierte Gründe und Indikatoren für den Betrugsverdacht und stellt den Ermittlern die Informationen bereit, die sie benötigen, um Betrug in allen Branchen zu untersuchen.
Weltweit führende Versicherer vertrauen Shift Technology. Wir setzen branchenführende Sicherheitsmaßnahmen in allen Bereichen unseres Unternehmens ein.
Wir erkennen potenziellen Betrug bei Versicherungsfällen mit einer Trefferquote von 75%. Eine geringere Fehlerquote führt zu Produktivitätssteigerung und einer besseren Schadenquote.
Force liefert detaillierte Gründe und Indikatoren für den Betrugsverdacht und stellt den Ermittlern die Informationen bereit, die sie benötigen, um Betrug in allen Branchen zu untersuchen.
Weltweit führende Versicherer vertrauen Shift Technology. Wir setzen branchenführende Sicherheitsmaßnahmen in allen Bereichen unseres Unternehmens ein.
„Ich bin beeindruckt, wie schnell meine Schadenmeldung bearbeitet wurde. Ich wusste nicht, dass Chatbots automatisch eine Rückerstattung vorschlagen können. Ich werde es auf jeden Fall weiterempfehlen!“
— Feedback eines Versicherungsnehmers, Frankreich, 2019
Wir ermöglichen es Versicherern, die Erwartungen der Versicherungsnehmer an die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Schadenregulierung zu übertreffen und mit jeder Transaktion die Kundenzufriedenheit zu steigern.
Wir ermöglichen es Versicherern, eine größere Anzahl von Schadenfällen sicher zu automatisieren und abzuwickeln. Schadenfälle, bei denen eine Interaktion des Schadenbearbeiters erforderlich ist, werden an diesen weitergeleitet.
Die Automatisierung von Entscheidungen über die Schadenregulierung erhöht das Betrugsrisiko. Unsere KI-native Lösung zur Automatisierung von Schadenfällen nutzt leistungsstarke Methoden zur Betrugserkennung, um Betrug zu unterbinden.
Wir ermöglichen es Versicherern, die Erwartungen der Versicherungsnehmer an die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Schadenregulierung zu übertreffen und mit jeder Transaktion die Kundenzufriedenheit zu steigern.
Wir ermöglichen es Versicherern, eine größere Anzahl von Schadenfällen sicher zu automatisieren und abzuwickeln. Schadenfälle, bei denen eine Interaktion des Schadenbearbeiters erforderlich ist, werden an diesen weitergeleitet.
Die Automatisierung von Entscheidungen über die Schadenregulierung erhöht das Betrugsrisiko. Unsere KI-native Lösung zur Automatisierung von Schadenfällen nutzt leistungsstarke Methoden zur Betrugserkennung, um Betrug zu unterbinden.
Unsere Versicherungsnehmer, die mit Luke zu tun haben, sind sehr zufrieden. Sie finden die Abwicklung von Versicherungsfällen intuitiver, weniger administrativ und benutzerfreundlicher. Insgesamt ist die Customer Journey einfach und reibungslos und führt zu einem außergewöhnlichen Kundenerlebnis.
Hélène Debrosse – Director, Projects & Logistics, Covéa
Durch den tiefen Einblick in die von uns bearbeiteten Schadenfälle und die Herstellung von Verbindungen, die sonst nicht möglich wären, verändert Shift die Art und Weise, wie potenzieller Betrug identifiziert und untersucht wird.
Rob Thomas, Senior Vice President of Claim Analytics, Finance & Operations, Worldwide P&C Claim, CNA
Mit Hilfe von Betrugserkennungslösungen wie Force können wir für Kunden, deren Schadenmeldungen nicht verdächtig sind, schnellere Zahlungen leisten und allen unseren Kunden ein stärkeres Gefühl der Sicherheit vermitteln.
Masataka Tokita, GM, Non-Marine Claims Administration Dept. Claim Division, Mitsui Sumitomo Insurance Co., Ltd.
Mai 28, 2020
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Mai 11, 2020
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