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企業/サービス名

Shift technology/Shift Technology

企業概要

本社 フランス・パリ
設立 2013年

創業者

・Jeremy Jawish
1987年生まれ。Ecole polytechniqueを2012年に卒業後、当社を創業。在学中は英ゴールドマンサックスなどでインターンシップを経験。

資金調達

調達金額:$ 11.8M
調達詳細:2016年5月・シリーズA・$10M
主な調達先:Accel Partners、Iris Capitalなどから

サービス概要

機械学習を利用して、これまで人間が行っていた保険金詐欺を検出するプロセスを自動化し、本当に詐欺か否かの判断を助ける「意思決定プラットフォーム」を保険会社向けに提供している。
不審な請求を見つけるためにビッグデータを利用することに加えて、その不正請求がどのような種類(手付金詐欺、前払い金詐欺、預り金詐欺など)のものかを説明し、深堀して調査すべきかどうかを提示します。ほとんどの機械学習システムと同じようにユーザーからのフィードバックやデータを追加することで、徐々に改善されていくように設計されている。競合他社の発見率が30-35%なのに加え、当サービスでは75%の発見率を誇っており、ヨーロッパ、アジア、アメリカで展開している。
2014年のローンチ以来、世界中の保険会社のために5000万件以上の請求を処理しているとのこと。(2016年5月現在)

サービス概要図

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ターゲット

保険会社経営幹部

ターゲットの課題

保険金詐欺の被害額は大きく、経営を圧迫していた。また、その調査費用が多額。

本サービスが狙った業界

保険金請求調査業界

これまでの保険金詐欺調査は、手動で行われていたため全体の15%しか発見できなかったと言われていた。
しかし、本サービスは機械学習とビッグデータ分析によってより高度な保険金詐欺調査をシステムで行うプラットフォームを開発し保険会社に提供した。
既存の調査業者は調査員を社員として抱えているため、AIを利用すると現状の雇用を守ることができず、プラットフォーム型に切り替えることは難しいと思われる。
さらに本サービスは機械学習を利用しているため、詐欺検知率が時間の経過とともに上昇し、さらに人件費の削除によってコスト削減も実現した。

発想の転換

これまでは保険調査員が主導で行っていた保険金詐欺調査を、機械学習とビッグデータ分析によって代替するプラットフォームを保険会社に提供している。
機械学習とその分析によって、詐欺検知率を向上し、調査結果の品質をあることに成功した。また、人件費を削減することで、調査コスト全体を減少させ、低価格でのサービス提供を実現した。

マネタイズ

SaaS方式

考察

IT技術の進化によって、機械学習とビッグデータ分析を商用に利用することが可能になった。この流れは他の業界でも今後も続き、さらに業界規模は拡大するだろう。
ビッグデータ分析という特徴上、クライアントが増えれば増えるほど詐欺検知の精度はあがるので、当社は既にグロースの波に乗っているとはいえる。ただ、世界的に機械学習系のプログラマーの採用は困難であり、費用もかかるため、更なる成長の鍵は採用といえるかもしれない。
同様のビッグデータから詐欺を防止するサービスとしては、クレジットカード不正利用をリアルタイムで監視するFeaturespaceやSift Scienceなどがあり今後も新しいプレイヤーが登場すると思われる。高い技術力により可能になったこのサービスだが、技術力があれば模倣がされやすいので、「発想の転換」のマーケットアウト度は低い。

マーケットアウト度

★★☆☆☆

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