精度の向上
AIを活用し、申込者のデータを第三者機関の情報によって裏付け、全体として分析します。これにより、引受から更新までのリスクを検証できます。
Underwriting Risk Detection
引受リスク検知
引受プロセスで、保険の申込者が自分について、または保険契約について虚偽の告知をした場合、どうなるでしょうか。多くの場合、その嘘が見破られることはなく、申込者は低い保険料率を享受できます。一方で保険会社は、そのリスクを負担しなければなりません。Shift Underwriting Risk Detection（シフト・引受リスク検知）は、AIの分析ソリューションです。不正確で虚偽の情報を提供した申込者にフラグを立て、短期間で虚偽申告のリスクを大幅削減し、ひいてはその後の保険契約期間中の請求をも大幅に削減できます。
- 引受時にAIが潜在的な不正や虚偽申告、告知義務違反を特定
- 詳細な裏付け情報とともにスコアを収集し、保険引受人が十分な情報に基づいて迅速に意思決定を行えるようにサポート
- 内部のデータと第三者機関データとの統合により、保険会社は不審なエンティティとネットワークを（たとえそれらのエンティティが身元を隠そうとしている場合でも）正確に評価および特定
- 保険会社の基幹システム及び引受システムと統合
効果：
保険証券発行前に、潜在的な虚偽申告、不正、その他のリスクについて保険引受人がより的確に意思決定
迅速な調査
意思決定時に、保険契約のライフサイクル全体における不正や保険料の徴収漏れリスクに対してフラグを立てることができます。
コストの削減
引受時に不正を検知することで、不正な請求に対する支払いが発生するリスクを低減し、最終利益を増やすことができます。
効率の向上
不正請求が行われた時ではなく、引受時に不正なネットワークを発見し、保険料の徴収漏れをもたらす代理店の手口を特定できます。
リスクを1つの画面で確認
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申込者情報の自動要約
申込者、保険仲立人、財産に関する詳細情報を1カ所で確認できます。
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不正行為の常習犯の除去
確認済みの不正パターンをアラートで確認できます。
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全容の解明
AIによって自動的に導き出される結論を判断材料にして、常習犯や予期せぬリスクを特定できます。
