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Claims Fraud Detection

Détection de la fraude grâce à l'IA pour les assureurs multirisques

La première plateforme basée sur l'IA, axée spécifiquement sur les besoins des assureurs, leur permettant de stopper la fraude et de prendre des décisions rapides, justes et précises.

+5Md €

de fraude aux sinistres identifiés en 2021

3/5

Principaux assureurs européens

4/10

des plus grands assureurs IARD au monde

10K+

de réseaux de fraude identifiés

110+

Clients dans le monde entier

200+

Data Scientists spécialisés dans le domaine de l'assurance

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de fraude aux sinistres identifiés en 2021

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Principaux assureurs européens

4/10

des plus grands assureurs IARD au monde

10K+

de réseaux de fraude identifiés

110+

Clients dans le monde entier

200+

Data Scientists spécialisés dans le domaine de l'assurance

La fraude à l'assurance coûte 2,5 Mds € aux assureurs chaque année, ce qui se répercute sur le montant des primes demandées aux assurés

De la fraude individuelle opportuniste aux réseaux organisés, les assureurs sont confrontés à tout un panel d'initiatives en matière de fraude aux sinistres. Shift permet aux assureurs de détecter davantage de fraudes, de donner plus de pouvoir aux enquêteurs et d'améliorer la sinistralité des assureurs.

files-lightBG_Accurate Decisions

Les assureurs savent que de meilleures données permettent de meilleures prises de décisions en matière de fraude. Un partenariat avec Shift permet d'accéder aux sources de données externes les plus pertinentes, ce qui se traduit par une augmentation de plus d'un tiers du nombre de fraudes arrêtées.

Approche globale de la stratégie en matière de données

orange angle
Nous identifions et intégrons les meilleures sources locales de données dans chaque pays pour un impact optimal et sur mesure.

Intégration préconfigurée

orange angle

Stratégie de partenariat

orange angle

Aider les assureurs à lutter contre la fraude

"Le partenariat entre IFB et Shift a permis au secteur de l'assurance britannique de renforcer sa lutte contre la fraude. Face à une menace en constante évolution, IFB Exploration donne à ses membres l'avantage technologique nécessaire pour contrer l'évolution inévitable de la fraude."
Ursula Jallow, Directeur de l'Insurance Fraud Bureau (IFB), Royaume-Uni

Les principaux assureurs mondiaux font confiance à Shift pour identifier efficacement les fraudes et améliorer l'efficacité des enquêtes, ce qui a permis de détecter plus de 5 milliards d'euros de fraudes au sinistre rien qu'en 2021.

Shift Technology Insurance Perspectives: Rapport comparatif 2023 sur nos observations en matière de fraude

Dans ce rapport, nous examinons les critères spécifiques pouvant aider à illustrer la façon dont l'IA augmente la capacité des services anti-fraude à identifier les fraudeurs, et les résultats pouvant être espérés lorsque l'IA est utilisée au plus fort de ses capacités.

231120-ShiftPerspectives-WP-FR

Témoignages clients

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Validation d'un plus grand nombre d'allégations que jamais

"Shift réalise en quelques minutes ce qui demanderait plusieurs jours à une équipe d’analystes, et elle le fait avec une précision incroyable."
Responsable SIU
Assurant
En savoir plus
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€10.7M de fraude arrêtée

"Grâce à Shift Claims Fraud Detection, nous sommes en mesure d'identifier les activités suspectes en temps réel, au niveau de la déclaration et tout au long du processus d'indemnisation."
Samuel Klaus
Responsable de la fraude, AXA Suisse
En savoir plus
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Unifiés contre la fraude

"Il est clair que la collaboration avec un acteur innovant et performant au niveau mondial comme Shift, qui de plus, s’inscrit dans une culture de l’innovation et du résultat, est extrêmement positif."
Thierry Cassagnères
Directeur des sinistres IARD, Generali
En savoir plus
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Experts en données d'assurances

"La grande valeur ajoutée de Shift porte sur sa trèsgrande connaissance des données des assureurs, et sa capacité à savoirles organiser et les restituer."
Maxence Bizien
Directeur de l'ALFA
En savoir plus
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Découvrez comment Shift peut vous aider à identifier, enquêter et prévenir davantage de fraudes