旅行保険を扱う大手保険会社は、重大な問題に気付いていました。それは、不正請求です。不正請求には費用がかかることがわかっていました。さらに、不正の可能性がある請求を見つけて調査する専任の不正対策チームもありませんでした。
保険会社が求めていたのは、不正請求の可能性を警告し、その理由を説明し、調査員が請求を調査する自然な「次の手順」を用意し、担当者がSIU（特別調査チーム）のように考えることに役立つ直感的なプラットフォームでした。シフトテクノロジーの Shift Claims Fraud Detection (シフト・保険金不正請求検知) はそれを超えるものでした。
構造化データと非構造化データの価値を引き出す
Shift Claims Fraud Detection (シフト・保険金不正請求検知) を選択した主な理由は、構造化データと非構造化データの両方を不正行為のモデルとシナリオに組み込む独自の技術を活用した機能にありました。旅行保険業界では、膨大な量の画像やスキャンされた文書などの非構造化データに依存して請求の真実性を判断しています。
高度なメタデータ分析
Shift Claims Fraud Detection (シフト・保険金不正請求検知) では、これらの文書が特定の請求に関連しているかどうかを判断できるだけでなく、ほとんどの画像に関連するメタデータの分析により、不正請求スコアの可能性をさらに正確に把握できます。例えば、損傷した手荷物の写真が報告された損傷発生日時より前に撮影されていることを認識し、請求内容が疑わしいものであることを示す能力があります。
500～600%のROI
Shift Claims Fraud Detection (シフト・保険金不正請求検知) は現在、このお客さまの請求を年間平均75,000件処理してており、そのROIは、運用開始から4か月足らずでプラスに転じました。さらに、2年以内にプロジェクトの年間ROIが500%から600%になることが見込まれています。プロジェクト開始後に得られた結果から、お客さまは保険金の自動請求処理に対するシフトの取り組みがビジネスにプラスの影響を与えることを確信しています。