シフトの専門家や業界リーダーの論考記事を掲載。
生成AIの普及により、誰もが精巧な偽造文書や画像を作れる今、保険不正は劇的に進化しています。組織的犯罪から個人の「出来心」まで、巧妙化する最新手口の実態とは？AIが生み出した嘘をAIで見抜く、最新の「テクノロジーの盾」を詳しく解説します。
Shiftが推進するエージェント型が、いかに保険実務を変革し、意思決定の高度化や業界特有の課題解決を可能にするのか。その革新の軌跡を紐解きます。
エージェント型はいかにして保険業界を変革し、業務効率化や人材不足の解消を実現するのか。ジェレミー・ジャウィッシュへのインタビューを通じて、その可能性を探ります。
Shift Technologyがエージェント型で実現する、保険業界の革新。自動化の加速と意思決定の高度化が、いかに次世代の保険実務を創り出すのか、その全貌をご紹介します。
シフトテクノロジーは、多層的な書類解析と、調査員が直感的に判断できる アラート機能により、高度な不正対策の実現をパートナーとして支えます。
AIと業界横断データが変える不正検知の未来― 日本における IDN（Insurance Data Network）活用の展望 ―
生成AIや外部ツールと連携しながら、複雑なタスクを自律的に完了できるエージェント型AIは、さまざまな業界で注目され始めています。今回、保険会社におけるエージェント型AIの動向について、 長年、保険業界を支援し続けているマッキンゼー・アンド・カンパニー・インコーポレイテッド・ジャパン パートナー 竹村 和昭氏とShift Technologyのカントリー マネージング ディレクター 藤井 達司に話を伺いました。
生成AIの普及により、書類偽造はもはや『量産化』される時代となりました。本記事では、大量かつ巧妙な偽造書類による攻撃を検知・選別・調査するために、保険会社が今すぐ導入できる実用的で多層的な防御策を解説します。
保険分野でのAIにおける「推論モデル」が与える影響を、各ユースケースごとの性能・コスト・応答遅延（レイテンシ）の観点から検証します。
シフトテクノロジーは保険業界に特化した豊富な知見と生成AI、予測解析技術を融合し、損害保険に向けたAIによる書類の偽造や改ざん、使いまわしといった書類解析を検出します。
生成AIの活用が保険業でも進んでいます。代表的な事例や保険会社にどのような成果をもたらすのか、解説します。
シフトテクノロジーは保険業界に特化した豊富な知見と生成AI、予測解析技術を融合し、生命保険に向けたAIによる書類の偽造や改ざん、使いまわしといった書類解析を検出します。
Shift Technologyのエリック・シボニー氏との「洞察に満ちた4つの質問」シリーズで、Agentic AIが高度な自動化、多段階推論、強化された意思決定能力によって保険金請求をいかに革新するかをご覧ください。
保険業界におけるエージェンティックAIの導入が、業務効率の向上とコスト削減に大きく貢献しています。
保険分野における3つの主要なデータモデル――第三者データ集約者、コンソーシアム型の共有、そしてキャリア間データ共有ネットワーク――の検討。
Explore the latest advancements in AI for insurance, analyzing 21 LLMs to optimize claims processes, subrogation, and liability assessments. Discover which models excel in specific tasks.
日本の生命保険業界における入院一時金の不正受給対策について、Shift Technologyの事例を紹介します。
開発業者は引き続きLLM モデルを投入し続けています。全く新しいLLM モデルも、既存のLLM モデルファミリーの拡張版も、コストやパフォーマンス、さまざまなユースケースへの適合性など新たな疑問をもたらしています。
AIを活用した請求自動化により、保険会社はスピードと精度を向上させ、業務効率と顧客満足度を大幅に改善します。
シフトテクノロジーで日本市場を統括するマネジング・ディレクターが、日本の保険市場に向けてAI及び生成AIの主要トレンドについて語ります。
保険業界におけるAIの役割と未来を探る。顧客体験の向上、業務効率化、不正検知など、AIがもたらす革新を詳述。
米国の医療業界はバリュー・ベース・ケア、遠隔医療、メンタルヘルスの政策シフトに直面しており、これに伴う不正検知とコスト管理の重要性が増しています。AI技術の導入が不可欠です。
医療不正の脅威に立ち向かうため、AI技術導入の重要性とその利点について掘り下げます。財政的損失や規制リスクの軽減策を解説。
保険引受業務における詐欺防止とAI活用の重要性を解説。効率的なリスク管理と損失削減のための戦略を紹介します。
不正請求検知のためのAIベースのソリューションを構築する場合と購入する場合の長所と短所を知り、利点と欠点を理解しましょう。
米国の損害保険会社が不正検知システムのモダナイズを進める上で2024年が極めて重要な年である理由について紹介します。高度なソリューションの必要性と時代遅れの手法のリスクについて知ることができます。
•複数のLLMモデルが非常に類似したパフォーマンスを達成する接合点に達しています。
今回のレポートでは、不正請求検知がコンバインド・レシオに与える影響についてご紹介します。
今回のレポートでは、保険金不正に関するデジタル詐欺の最新トレンドについて紹介します。
今回のブログ記事では、保険領域における生成AIの成否の鍵となるLLMの性能比較レポートの第二弾をご案内します。
今回のブログ記事では、保険領域における生成AI活用の理由と背景についてご案内します。
今回のブログ記事では、生成AIが抱える闇の部分を深掘りし、その影響を回避する方法について考察します。
Shift Technology CEO and Co-founder Jeremy Jawish explores the role AI-powered subrogation detection plays in reducing the combined ratio.
保険業界におけるAIと大規模言語モデル（LLM）の比較を解説。Shift Technologyが提供する最先端のAI技術で、業界の変革をサポートします。
"Shift TechnologyのAI専門家が、ジェネレーティブAIの進化と保険業界への影響を語ります。最新のAI技術でどのように革新が起きているのかをご覧ください。
シフトテクノロジーは「Microsoft Azure Open AI Service」と連携し、生成AIの力を使って保険金不正請求検知に革命をもたらしています。
今回のインフォグラフィックでは、医療保険・健康保険における貴社の分析レベルが成熟度曲線のどのあたりに位置するのかがすぐに判ります。
今回のインフォグラフィックでは、損害保険会社における引受／アンダーライティングの観点からみたAIによるコンバインド・レシオの改善について解説しています。
パラダイム転換： 損害保険会社の 経営幹部に求められること
Explore the critical security features AI vendors must provide in fraud detection platforms, from certifications to secure access protocols.
医療保険の詐取、浪費、悪用と闘うために保険会社に必要なこと
保険に特化したAIによる不正検知・自動化ソリューションを提供するシフトテクノロジーは、今回、保険の引受リスクとコンバインド・レシオへの影響ついて考察した記事をご案内します。
AIを活用した保険の不正検知における主要な価値ドライバーを紹介。Shift Technologyが提供するAIソリューションで、精度、効率、コスト削減を実現する方法を学びましょう。
今回のインフォグラフィックでは、AIを活用した不正ネットワーク検知について解説しています。
生成AI版／論考レポート：2023年12月
保険に特化したAIによる不正検知ソリューションを提供するシフトテクノロジーは、今回、コンバインド・レシオの課題について考察した記事をご案内します。
保険に特化したAIによる不正検知ソリューションを提供するシフトテクノロジーは、今回、米国の医療保険における不正について考察した記事をご案内します。
保険に特化したAIによる不正検知ソリューションを提供するシフトテクノロジーは、今回、不正検知の論点：欧州における労働力とスキルギャップの克服について考察しています。
保険に特化したAIによる不正検知ソリューションを提供するシフトテクノロジーは、今回、米国の医療不正について考察した記事をご案内します。
このビデオでは、シフトAIがどのように様々なデータを取得し、それを保険契約のライフサイクルの文脈で解釈し、保険会社の意思決定を改善するアウトプットを提供するかを説明しています。
保険に特化したAIによる不正検知ソリューションを提供するシフトテクノロジーは、今回、保険会社がどのようにAIベンダーを選ぶべきか正しい選択の仕方について解説します。
保険に特化したAIによる不正検知ソリューションを提供するシフトテクノロジーは、今回、保険のAI革命を自社で構築すべきか、それとも購入すべきかの選択について考察しています。
保険に特化したAIによる不正検知ソリューションを提供するシフトテクノロジーは、今回、AIによる代位求償の検知について事例を紹介します。
保険会社に特化した不正検知システムを提供するシフトテクノロジーは、今回、生成AIを保険事業に活用する方法について解説します。
ヘルスケア領域（医療保険、生命保険）のAI | [不正検知システムのシフトテクノロジー]
今回の論考記事では、シフトテクノロジーの最高製品責任者が生成AIの基礎について語ります。
保険会社に特化した不正検知システムを提供するシフトテクノロジーは、今回はAI活用による医療保険機関のSIU強化について解説します。
保険業界に特化した不正検知ソリューションを提供するシフトテクノロジーが、損害保険会社向けマネーロンダリング対策について解説します。
保険に特化したAIによる不正検知・自動化ソリューションを提供するシフトテクノロジーは、今回、米国の医療保険における不正について考察した記事をご案内します。
2023年 SIU 保険金請求不正ベンチマークレポート | 不正検知システムのシフトテクノロジー
保険に特化したAIによる不正検知ソリューションを提供するシフトテクノロジーは、今回、欧州の視点から、AIにおけるアンコンシャス・バイアスの回避について解説します。
保険会社における生成AI | [不正検知ソリューションのシフトテクノロジー] 保険会社に特化した不正検知ソリューションを提供するシフトテクノロジーは、今回保険会社向けの生成AIについて解説します。
ChatGPTと保険業界 ー その熱狂と現実 | [AIと保険の未来]. 保険会社に特化した不正検知システムを提供するシフトテクノロジーです。今回はAIと保険の未来と題して、ChatGPTと保険業界 ー その熱狂と現実について考察します。
医療保険における詐取、無駄、悪用の見落とし | [不正検知]. 保険会社に特化した不正検知システムを提供するシフトテクノロジーです。今回は医療保険における詐取、無駄、悪用の見落としについて考察します。
保険会社に特化した不正検知システムを提供するシフトテクノロジーです。今回は特に修理用パーツの市場に関連して、ヨーロッパでは何が起こっており、なぜ保険会社が関心を持つ必要があるのか、そして利益の改善のために人工知能 (AI) の力を活用するにはどうしたらよいかについて考察します。
保険の未来を占う上で、今後 15 年間で現在の従業員の 50% が退職し、業界全体で 40 万人分の欠員が生じます。以前の投稿で指摘した通り、この労働力の不均衡は、保険業界が 2023 年以降も成功を維持するために解決すべき経済の不確実性の重要な側面の 1 つです。不正検知システムのシフトテクノロジー。
忠実な顧客を獲得するのは容易ではありません。しかし、競争の激しい市場では特に、ロイヤリティには限界があります。顧客を維持するためのカギは、顧客を満足させ続けることです。適切なテクノロジーを適用すると、このタスクははるかに容易になります。不正検知、自動化、アンダーライティング、保険の未来
保険会社を取り巻く環境。そして、不正検知。不正があろうとなかろうと、今日の経済状況では、保険金請求を解決するためのコストが単純に高くなり、それが損害率に直接影響しています。
本レポートでは、保険金の請求に関してシフトの不正検知システムが選ばれる７つの理由についてご紹介しています。
保険金請求における不正検知と保険会社のデータ統合は密接に関連しています。
本レポートでは、シフトが確認した引受査定時のリスクの傾向を探り、これが保険会社や保険契約者にとってどのような意味を持つかについて分析を行います。
SIUは医療保険の不正に対抗するため、より優れたソリューションを必要としています。業界のベテランであるRick Sluderは、不正検出に対するシフトのAIアプローチの利点を説明しています。
シフトテクノロジーCTOのMarc Jonesは、Decisions Made Betterとそれが彼に何を意味するのかを議論しています。
クラウドのスピードとスケールを活用したリスク・モデリングの改善により、保険金詐欺に対抗する
本レポートは、損害保険会社向けの不正検知ソリューションの概要をまとめたものです。レポートでは、11のクレーム不正検知ソリューションを取り上げ、その機能、顧客基盤、テクノロジー、SaaS機能、実装、価格、サポートの概要を紹介しています。
保険代位求償は、保険会社が責任の全部または一部を他の当事者に転嫁することにより、保険金請求コストを削減する重要な機会を提供します。
シフト・テクノロジーは、保険金請求業界に革新をもたらし、顧客に一貫した価値を提供したとして、2022年フロスト＆サリバン賞を受賞しました。その方法をご紹介します。
不正請求に対する支払いの検知、防止、回収は、世界中の SIU チームの重要な達成目標です。貴社の SIU チームがこれらの目標を最も効果的に達成するには、現在の調査パフォーマンスの観点から、自社の立ち位置を把握する必要があります。
クレーム・ハンドラーやアジャスターの経験レベルはさまざまで、専門分野も多岐にわたります。これらの能力を最も効率的に活用するために、保険会社はクレームと、それに対応する最適なアジャスターをマッチングさせる必要があります。保険会社は、保険金支払意思決定ソリューションに頼ることで、適切なケースを指示することができます（ツールが適切である場合）。
シフトを使用すると、保険会社は、それが構造化、非構造化、または半構造化 - どんな形式を取らない、データの単一の部分を見落とすことはありません。どのような形式であれ、シフトは、あなたが今日持っている、またはあなたが明日統合したいもの、それが請求データ、請求書、写真、契約情報、および外部データパートナーである任意のデータソースを統合することが可能です。
ガーゼやドレッシング、重傷者用の高度な代用皮膚などが何箱も入っているのである。これらの患者さんは、通常、軽傷か、まったく傷がないかのどちらかです。
業界全体で満足度が低下し、デジタル顧客体験に投資して得た利益が失われています。今のところ、保険会社で大量の保険解約者が出たという話はまだ聞いていません。保険契約者が解約を始める前に、保険会社は顧客満足で得た利益を回復することができるでしょうか。
不正行為という広くかつ費用のかかる問題と、保険会社が顧客から要求される質の高いサービスに応えたいという願望が相まって、保険業界は変曲点を迎えています。保険会社は、効果的な不正行為の検知を導入し、高い顧客満足度を提供する必要があります。
消費者は摩擦のない見積もりと申し込みのプロセスを求めており、保険会社は世界中でその期待に応え、オンラインの見積もりと申し込みのプラットフォームを立ち上げています。
The insurance marketplace demands speed, ease of use, and high responsiveness. This means quick turnaround and accuracy during the underwriting process.
保険会社は、誰かの不正な利益を保護しているかどうか、どうやって判断するのでしょうか？
保険金不正請求はよく知られた課題であり、保険会社の大半は既に不正請求の検知技術に投資しています。また、保険料の徴収漏れを検知し、引受査定を迅速化するAIの能力が証明された今、引受査定時の徴収漏れや不正を検知するソリューションに新たな興味が寄せられ、投資計画が 2 桁台の伸びを見せています。
不正行為の検知に関して、保険会社は、より良いデータがより良い不正行為の決定を意味することを理解しています。
SIUは、デジタルスピードで行動できなければ、クレームの通行止めとして機能します。この問題を回避する3つの方法を紹介します。
最新レポートでは、保険会社がAIを導入することで、引受、クレーム、不正検知における手動プロセスやワークフローを複製・自動化し、より正確で大きなコスト削減と、保険契約者のより良いエクスペリエンスを実現する方法を探っています。
代位弁済が損害率を下げ、収益を増加させることを認識し始めた保険会社が増えています。
医療保険は、保険金請求と支払額が最も多い保険です。医療保険は、保険金請求と支払の量が最も多く、保険金請求と支払のガイドラインが最も複雑です。最も複雑な保険適用範囲決定ガイドラインがあります。そのため医療費の不正、浪費、不正使用（FWA: Fraud, Waste, and Abuse）は不思議ではありません。(不適切な支払い）は、米国の医療保険制度に毎年何十億ドルもの損失を与えている大問題です。医療保険制度に毎年何十億ドルもの損害を与えている大問題です。
理論的にはPIPは顧客満足の原動力となるはずですが、実際にはPIPの請求が摩擦の原因となることが多いのです。
異常気象は保険金詐欺と結びついている。保険会社はどのようにすればコストを最小限に抑え、かつ正当な保険契約者にサービスを提供できるのでしょうか。
Shift SIUのサブジェクトマターエキスパート、Matt Psichoulasを知る
保険分野では、AI導入に向けて多くの成長が見られるとはいえ、まだまだ長い道のりが残されています。
決断すること。私たちは毎日決断しています。人生を左右するような 変えることもあります。キャリアを変えるべきか？家を買うべきか？ 家を買うべきか？結婚した方がいいのか？子供を持つべきか？ シフト・テクノロジー 保険の視点 Q2 2022
AIを活用した損害保険金不正検知ソリューション
損害保険業界のトレンドトップ10、2022年
Mike Loiseauは、Shiftで最も経験豊富な中小企業の1つです。Mikeの知識は、私たちの代位製品のパフォーマンスを向上させることができます。
保険会社上位50社のほとんどがAIを導入していますが、導入がより成熟している業界もまだあります。
保険金請求ビジネスにおいて、偽のIDを見抜くことは、詐欺を発見するために非常に重要な要素です。詐欺師がどのように逃げ、どのようにそれを阻止するのかを学びます。
James Tesdallは、米国の大手全国規模の保険会社で25年以上の勤務経験を持つ、保険に精通したプロフェッショナルです。
保険金詐欺のトレンドを、損失になる前に発見する方法をご紹介します。一般的なガイダンスに加え、新たな不正の傾向を検知するための4つの方法をご紹介します。
インテリジェントな意思決定が作業負荷を軽減し、真のタッチレス・クレームを実現する方法。
AIという言葉は広範かつ過度に多用されているため、それぞれのソリューションの真の能力と限界を理解することが重要です。シフト・意思決定プラットフォーム（Shift Insurance Decisioning Platform）は、保険ドメインに特化した独自の AI アプローチを採用しています。
保険会社が従業員の離職率を下げる戦略の一環としてAIツールを活用する方法
人工知能はどのようにコンテキストの力を活用し、より迅速でより良い保険金支払いの判断を実現するのでしょうか。
Shift Claims Fraudの主題専門家であるKam WeddingへのQ&Aインタビュー。
高齢者は、医療に関する不正行為の格好の標的になる場合があります。ID を盗み出して、存在しない医薬品や医療機器を注文し、民間または公的な医療保険から払い戻しを受けて、それを着服するのは簡単なことです。
従来の自動化ツールは損保会社にとって針路を変えてはいない。AIによる意思決定を加えることで、成果にどのような影響があるのでしょうか。
ここ数年、保険会社の間でデジタル・タッチポイントや自動化システムの導入事例が増えています。消費者にとっ ては利便性が高まる一方、オンライン取引の浸透に伴い、オンライン上での不正行為が増加しています。更に 懸念すべきことは、そうした不正行為の技術的な洗練度と創造性が高まっていることです。不正行為の件数が増 え、自動スクリーニングをかいくぐるような新たな詐欺も登場している状況の中、保険会社はこれまでとは異なるアプローチを採り入れる必要に迫られています。
SME Perspectives Expert Spotlight with Tom Harrington.
保険の意思決定の概念について入門書を提供する業界アナリストのレポート
シフトのサブジェクトマターエキスパートJim Sorrellsが語る保険の意思決定
A Q&A with Shift Technology's Chief Commercial Officer Puja Agrawal.
The adoption of telehealth is a huge benefit to healthcare. And while telehealth provides many benefits, it has also led to greater fraud.
オンライン保険代理店の増加や価格比較ツールの発達によって、保険料比較や消費者自身にあった最適な商品の選択が容易になりました。つまり、保険代理店や保険ブローカーの従来の役割が変わってきたのです。たとえば、ドイツでは10年前に比べて保険代理店が33%減少しています。 加えて、インターネットの普及により、保険会社に
ヘルスケア業界におけるFWA（Fraud, Waste, and Abuse）のトレンドに関する記事のパート1では、シフトテクノロジーのカスタマーサクセスマネージャーであるTonya Veltmanが、次のように述べました。
私は20年以上保険業界に身を置き、そのキャリアの大部分を詐欺師部隊の中で過ごしてきました。今更ながら、よく不思議に思うことがあります。
I recently joined Shift Technology to lead the company’s growth strategy and investment in the healthcare market. I’m excited about building healthcare pro
Shift Insurance Perspectives第3号では、レンターズ保険、自動車保険および旅行保険に焦点を当て、保険金請求とアンダーライティングのプロセスにおいて、AIを活用して得られる知見の一部をご紹介しています。
最近、シフトは、彼らのパートナーエコシステムに私たちの貢献のためにマイクロソフトによって認識された。それは偉大な名誉だけでなく、信じられないほど感謝しています。
私は、保険業界を日々動かしている複雑なプロセスやサブプロセスの数の多さに驚かされることがあります。そして、これらのプロセスの一つひとつが
シフトテクノロジーは、保険契約のライフサイクル全体に渡ってAI主導の意思決定の自動化および最適化を実現する一連の製品を、グローバルの保険会社に提供しています。保険契約のライフサイクルにかかわる詳細データを可視化することで、保険金請求分野における最新の傾向をリアルタイムで特定します。
シフトは、そのシリーズD投資ラウンドを受け取ったとき、私は同じ質問の多くを得るようになった、 "だから、あなたは何のためにお金を使用するつもりですか？"です。
2020年4月に戻って、我々は最初のシフト技術不正インサイトレポートを公開したときに、シフト技術は、エキサイティングな新しいプロジェクトを開始しました。そのアイデアは
For many customers, buying insurance is one of the most unique transactions they will ever make. It’s not that insurance, in and of itself, is a strange th
When I joined Shift in June 2018, the company and its products looked very different. I joined as VP Product to not only drive Shift’s product strategy, bu
シフトテクノロジーのチーフサイエンティスト兼共同創設者のエリック・シボニ―は、世界の保険業界における「人工知能」について語っています。保険金請求処理の中でAIがいかに精度高く、効率的に、そしてどのような人間的判断に活用できるかについて、詳しくはこちらをご覧ください： AI：保険業界の変革の鍵
私は5月に戻ってシフト-テクノロジーに参加したとき、私は何か特別なものに取得していた知っていた。ただ、どのように特別なことはまだ知られていることでした。誰も思い出させる必要はありません
人工知能(AI)は、使用するデータによって性能が決まることはよく知られています。モデルに利用できるデータが多ければ多いほど、そして品質が高ければ高いほど、です。
マイクロソフトの柔軟なクラウド環境上で、シフトテクノロジーの高度な不正検知ソリューションは保険業界のデジタルトランスフォーメーション推進に貢献しています。 シフトテクノロジーの不正トレンドレポートでは、世界中の保険会社に影響を与えている不正トレンドに対する最新の分析と知見を提供します。これで保険会社が不正に最大限効果的に対処するために必要な情報を提供するのに役立ちます。
保険業界は意思決定によって動いています。その請求は正当なものか、それとも不正の兆候があるのか？保険契約者はオンラインで保険金請求を管理できるのか。
保険業界への貢献度が高く評価される パリ、ボストン - 5月2日
COVID-19は世界中の組織や業界に大きな影響を及ぼしていますが、旅行業界ほど影響を受けているところはないでしょう。
While the world grapples with what it really means to be “essential” or “non-essential” in the context of the COVID-19 pandemic, there is one group that si
グローバルの保険業界向けにAIネイティブ不正検知および保険金の自動請求ソリューションを提供するシフトテクノロジーは、第一回となる不正トレンドレポートをリリースしました。本レポートでは、世界中の保険会社に影響を与えている不正トレンドに対する最新の分析と知見を提供します。 不正の最新トレンドレポートのダウンロード
シフトが最初にガイドワイアとの提携を発表したとき、私の同僚であるプロダクトマーケティング担当のスチュアート・ローズは、コアトランスの重要性について次のように述べました。
Like businesses around the world, Shift Technology is operating in uncharted waters. And while the COVID-19 outbreak is clearly impacting how business is c
ガートナーのアナリストであるキンバリー・ハリス・フェランテは、レポート「Innovation Insight for Artificial Intelligence in Life and P&C Insurance」*の中で、「Adoption a?
2010年代から2020年代へと変わり、過去の10年を振り返り次の10年を見通す良い機会だと思います。 2010年、業界は大きな不安に満ちていました。 経済は2008年の金融危機から回復の途中にあり、欧州の保険会社はソルベンシーIIに備えていました。
保険業界は信頼の上に成り立っています。保険契約者は保険料を支払う。そこから、次のような場合に、公正な補償が迅速かつ効率的に行われることを信頼するのです。
医療費不正は横行しており、健康保険会社は膨大な量の不正、無駄、乱用を防止することが課題となっています。それは
先月、またしても素晴らしいInsurTechのイベントに参加しました。DIAチームによって完璧にオーガナイズされ、さらに参加者に最高の
以下の共通点は何でしょうか？患者が保険適用外の処置を医学的に必要であると偽って、保険からその費用を払い戻してもらうこと、保険適用外の処置が必要であると偽って、保険からその費用を払い戻してもらうこと。
保険金請求の自動化は消費者にとっては素晴らしいことですが、保険会社にとっては難しいことです。シフトのチーフデータサイエンティスト@ArnaudGrapinetは、保険会社が直面している第一の問題を強調しています。
増加する詐欺事件との戦いで、偽保険金請求のAI詐欺検出が鍵に。国際詐欺啓発週間ブログでご紹介しています。
長い間、「保険イノベーション」という言葉は矛盾しているように思えまし た。保険業界は、他の多くの産業と比較して、長い間、遅れをとっていると見なされてきました。
クレーム、クレーム、クレーム、クレーム、そしてもっとクレーム。InsureTech Connect 2019では、たった1つのことについて100通りの会話をしているように感じられますし
来週、ラスベガスで開催される年次InsureTech Connectカンファレンスには、何千人もの保険会社の役員、IT専門家、ソリューションベンダーが集まります。I
盗品に対する膨張した価値。ボディショップの見積もりで、たまたま既存の損傷が含まれていた場合。存在しない症状に対する医療費。それは
人工知能（AI）が保険業界に与える影響について、多くのことが語られています。例えば、アクセンチュアの調査によると
保険会社にとって正念場となるのは保険金請求のプロセスである。保険会社が損害発生時に顧客にどのような対応をするかで、その保険会社がどのような会社であるかが分かります。
SMA Strategy Meets Actionの新しいレポートでは、パートナーのKaren FurtadoとMark Breadingが、AIによる不正管理が重要な要素である理由を分析しています。
Celentは保険・金融サービス業界を専門とする著名なアナリスト会社です。Celentは、保険・金融サービス分野をカバーする業界アナリストとして高い評価を得ており、その目的は、独立した
シフトは、企業向け保険金請求不正検知のシステムベンダースペクトラムの主要なベンダーとして報告されました。本レポートのシフトセクションを読む
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![コンバインド・レシオの問題：AIで保険金支払と保険料収入のギャップを埋める | [保険AI・不正検知のシフトテクノロジー]](https://www.shift-technology.com/hubfs/Combined%20Ratio%20-%20Resources%20Page%20Image%20New%20Website.png)
![不正検知の論点：メディケア／メディケイドの不正とは？ 防止できるのか？ | [保険特化AI・不正検知・自動化のシフトテクノロジー]](https://www.shift-technology.com/hubfs/Shift%20Market%20Froces%20-%20Medicare%20Fraud%20New%20Website.png)
![米国の不正事例 - 行動衛生上の危機を利用する医療不正、いかに阻止するか | [保険AI・不正検知のシフトテクノロジー]](https://www.shift-technology.com/hubfs/iStock-184325127.jpg)
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