Shift Technology

Анализ архитектуры Shift Technology

Shift Technology функционирует как вертикальная SaaS-платформа, интегрированная в страховой цикл, переходя от традиционных движков на основе правил к единой архитектуре обработки, управляемой машинным обучением и компьютерным зрением 📑. Архитектура системы спроектирована для работы поверх существующих основных систем (управление полисами и заявками), выступая в роли интеллектуального слоя, а не замены инфраструктуры ведения записей 🧠.

Основной слой интеллектуальной поддержки решений

Ключевое преимущество платформы заключается в её способности синтезировать неструктурированные и структурированные данные для выявления аномалий. Это достигается с помощью нескольких специализированных модулей:

• Автоматическое выявление мошенничества: Использует крупномасштабный графовый анализ для идентификации организованных сетей мошенничества в нескольких заявках и сущностях 📑. Конкретная реализация графовой базы данных остаётся управляемым слоем персистентности 🌑.
• Фреймворк объяснимого ИИ (xAI): Формирует понятные человеку обоснования для каждого выявленного индикатора, чтобы соответствовать требованиям регуляторных аудитов 📑. Логика взвешивания конфликтующих индикаторов является проприетарной 🌑.
• Агентный оркестратор (2025): Предназначен для автоматизации координации с сторонними поставщиками услуг для обеспечения сквозной обработки ⌛.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Операционные сценарии

• Выявление сетей мошенничества: Вход: Данные новой заявки + исторические межстраховые записи → Процесс: Графовый анализ для выявления общих телефонных номеров или адресов среди несвязанных сущностей → Выход: Оценка риска + отчёт xAI для расследования 📑.
• Автоматизация оценки ущерба: Вход: Визуальные доказательства из FNOL (фото/видео) → Процесс: Анализ компьютерным зрением для оценки стоимости ремонта и выявления подделок цифровых изображений → Выход: Автоматическая оценка ремонта или направление к ручному оценщику при обнаружении аномалий 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:

• Задержка API FNOL: Провести бенчмаркинг времени отклика во время ингестии первого уведомления о страховом случае для обеспечения жизнеспособности сквозной обработки в реальном времени 🌑.
• Готовность агентной сети: Проверить производственный статус автономной координации с сетями ремонтных служб в сравнении с ручными триггерами рабочих процессов ⌛.
• Протоколы изоляции данных: Запросить документацию по конкретным криптографическим или логическим протоколам изоляции, используемым при обучении межстраховых моделей выявления мошенничества 🌑.