「PredictiveClaims」は、発生した保険金請求のモラルリスクの度合いを自動的、かつリアルタイムに査定するものであり、保険会社の既存の保険金請求管理システムと統合することで処理コストの圧縮、請求処理サイクルを短縮化し、顧客満足度向上を実現する。
　競争の激化する保険業界において、全社的な取り組みとして満足度向上のための顧客サービスが求められているが、なかでも特に注力分野である保険金請求から支払いまでの時間短縮と業務の効率化を実現するのが「PredictiveClaims」である。
　「PredictiveClaims」は、電話、FAX、メール、インターネット、店舗などの方法を問わず、保険金請求された案件について、統合されたリスクプロファイルやビジネスルール（損害額のガイドラインなど）、外部の不正請求データベースと照合して、即座に承認するもの、迅速に処理すべき案件、追加調査が必要な案件の識別を行うという。

　これにより、まず、初期段階での不正請求の検出割合を高めるとともに、正当な保険金請求にかける処理コストを省くことができる。その上、追加調査が必要な案件については、不正の理由が表示されるため、調査部門では、明確な手がかりをもって効率的な調査を行なうことができる。しかも、「PredictiveClaims」では、質問項目を自動生成し、請求に関する特定情報の確認に必須な情報を申請者から追加収集することが可能であり、処理スタッフは、その最適な質問項目に従い、必要な情報を収集できる仕組みになっている。また、SPSSの提供する分析ツールとの統合で事故の記述など保険金請求に関するテキストデータを分析し、不正請求の発見につながる追加情報を収集することもできる。
　こうして「PredictiveClaims」によって提供される手がかりのレベル、あるいは不正請求のレベルによってスキルの高い損害査定人を派遣したり、不正請求の疑いがあり、請求額の大きい案件だけを調査部門に集中させることができるので、一層のコスト削減が可能となる。

　保険金請求の案件の中でも正当な請求を迅速に処理することは、顧客満足度向上のほか、顧客の問い合わせ件数を抑え、業務効率を高めるなど保険会社にとって大きなメリットをもたらす。逆に、正当な請求を迅速に処理できないような場合、顧客は不満を募らせ、保険金請求処理の遅延を逆手に請求額をかさ上げしたり、訴訟を起こすことすらある。
　また、保険金請求は、正当なものばかりではないため、不正請求を見過ごすことなく、迅速に処理することが保険会社にとって望ましいことであり、これに応えるものが「PredictiveClaims」である。
　　「PredictiveClaims」は、新手の不正を含め、調査で得られる不正検出データを予測分析機能に反映させる仕組みになっており、「PredictiveClaims」を含めた自動評価システム（請求管理システム）自体の精度を高めることで保険会社の信頼に応えるという。
「PredictiveClaims」は、最小構成のインストレーション費用を含め2,500万円～、SPSS Japanの直販とビジネスパートナーの販売により、初年度に3社での稼動を目指すという。