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Le detecteur de fraudes à l'assurance SHIFT TECHNOLOGY lève 1,4 M€
04 décembre 2014 à 10h35
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 Le detecteur de fraudes à l'assurance SHIFT TECHNOLOGY lève 1,4 M€

hift Technology™, acteur innovant de la détection de fraude pour les assurances, annonce aujourd’hui sa première levée de fonds de 1,4 million d’euros auprès des fonds Iris Capital et Elaia Partners.

La fraude constitue actuellement l’un des sujets majeurs pour les institutions financières, et son ampleur a un impact important sur les résultats du secteur de l’assurance. La fraude à l’assurance est encore difficilement détectable : elle doit ressortir d’une analyse fine des déclarations de sinistre, et, à ce jour, les méthodologies employées demeurent soit très artisanales, soit très couteuses, pour des résultats incomplets. Et pourtant, son coût est déjà estimé à 2,5 milliards d’euros par an en France seulement selon l’Agence de Lutte contre la Fraude à l’Assurance (ALFA).

Fondée en 2013 par Jeremy Jawish, Eric Sibony et David Durrleman, après leurs expériences respectives dans la fraude à l’assurance et dans la finance, Shift Technology™ a développé une solution logicielle sécurisée, disponible en mode SaaS, qui apporte les dernières techniques de modélisation mathématique et algorithmique à la détection de fraude à l’assurance, tout en gardant une approche empirique « métier ». Celle-ci est déployée dans une plateforme Big Data conçue pour répondre aux besoins de la lutte anti-fraude de manière optimale.

Allant du faux vol de véhicule à la mise en scène d’accidents impliquant des dommages corporels, les types de fraude à l’assurance sont multiples et parfois très complexes. Shift Technology™ va bien au-delà de la simple analyse de corrélations statistiques en détectant les vrais comportements frauduleux sous-jacents, autant pour la fraude individuelle que pour la fraude en bande organisée. Les cas suspects détectés sont alors accompagnés d’une visualisation claire des mécanismes de fraude associés, ce qui permet aux équipes anti-fraude d’accroître grandement leur efficacité et leur productivité.

«Nos expériences initiales ont rapidement confirmé le potentiel des mathématiques de la décision et du machine learning dans la détection de fraude à l’assurance, à condition de garder une approche très empirique héritée des assureurs eux-mêmes», indique Jeremy Jawish, Président et fondateur de Shift Technology™. « Avec Shift Technology, nous apportons aux assureurs une méthode simple et extrêmement puissante de détection des cas de fraude, qu’ils peuvent exploiter rapidement et efficacement sans risquer d’importuner leurs clients honnêtes».

« Le potentiel disruptif de Shift Technology dans l’assurance vient non seulement des gains de performance inédits qu’elle apporte dans la détection de la fraude, mais aussi de ses coûts et méthodes d’implémentation, hérités des méthodologies SaaS : elle ne demande initialement que très peu d’investissement technique ou financier pour être installée et configurée, et propose une tarification au volume de traitement, ce qui permet de sortir du paradigme de l’acquisition de progiciels pour offrir une plus grande liberté d’exploitation. », explique Julien-David Nitlech, directeur de participations chez Iris Capital.

Philippe Gire, associé fondateur d’Elaia Partners ajoute : «Le secteur de l’assurance est au tout début d’une transformation sans précédent liée à l’innovation technologique. Le Big Data, les mathématiques appliquées et l’Internet of Things vont, entre autres, révolutionner ses méthodes et optimiser la satisfaction de ses clients et des coûts associés. Shift Technology peut vraiment prendre part à cette transformation en apportant les bénéfices du Big Data et de l’ingénierie mathématique et logicielle pour atténuer drastiquement le coût de la fraude chez les assureurs, et peut-être aussi, chez les banques ou e-commerçants»


Source : Communiqué de Presse Iris Capital


Toute l'actualité de : - SHIFT TECHNOLOGY
Les investisseurs et experts de l'opération
Investisseur : - IRIS CAPITAL MANAGEMENT (30)
- ELAIA PARTNERS (83)

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