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。
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。
•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、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、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。
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。
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、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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
保険業界への貢献度が高く評価される パリ、ボストン - 5月2日
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
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。
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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