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保険分野におけるAIの活用

Category: コラム | November 14, 2019

保険分野は、「AI(人工知能)」または「イノベーション」などについて話すときに、最初に頭に浮かぶものではないかもしれません。しかしながら、AIの力を活用することで、保険分野は大きく飛躍すると考えられています。

 

私たちはすでに医療でのAIについて議論しており、21世紀の医療に膨大にAI関連のビジネスチャンスがあることを理解しました。保険業も有望な領域です。基本的に、保険はリスクに基づいて構築された業界と見なされます。保険会社は、お客様からのリスクを予測する能力に大きく依存しています。情報が多ければ多いほど、正しい予測を立て、コストを節約し、収益を増やす可能性が高くなります。近年、技術を活用するイノベーションは、保険業のトップトレンドです。2016年、17億米ドルが新しい保険技術に投資されました(デロイト、2017)。

AI技術の出現は、保険会社が競争力を確保および向上させるために、この技術の適用により多くの注意を払う必要があることを意味します。しかし、この技術は具体的に保険分野をどのように変化させるでしょうか?以下に見てみましょう。

 

1.行動ベースの保険料設定

事業行為を完全に変える保険技術の典型的な例の1つは、お客様の情報を収集するテレマティクスとウェアラブルセンサーです。これらのデバイスが収集した膨大な量のデータにより、保険会社はお客様をより深く理解できます。これは、新しい商品カテゴリの作成、価格のパーソナライズ、リアルタイムのサービス提供能力の向上につながります。たとえば、データベースに接続されたウェアラブルデバイスは、日々の行動に加えて、潜在的なイベントの確率と重要性に基づいて、お客様の個人的なリスクスコアを計算できます。

現在、財務モデルは主に過去のパフォーマンスの統計的サンプリングに基づいて構築されています。つまり、企業はお客様の記録を調査し、それに応じて予測を行います。この新しいアプローチにより、蓄積された情報に基づいてリアルタイムの評価が可能になります。つまり、慎重な運転手は、慎重でない運転手が引き起こしたリスクに対して追加料金を支払う必要がなくなります。各運転手ごとにオファーをパーソナライズできるためです。以下の行動ベースの保険料設定のメリットについては、保険会社と被保険者の両方にとって明らかです。

  • 運転習慣を改善する
  • 保険会社への請求を削減する
  • 受動的な顧客管理プロセスから積極的な顧客管理プロセスに変更する


2.チャットボット

チャットボットは、すでに保険分野で活用されています。チャットボットは、人間の介入なしにお客様との初期コミュニケーションを提供するため、節減した工数を価値の高い作業に回すことができます。このアプローチにより、会社とお客様との間の全てのコミュニケーションがオンラインになり、運用コストが劇的に削減されるため、保険料も削減されます。オンラインでお客様とのみ連携する企業は、詐欺を防ぎ、各お客様が個別の経験を得ることを保証するために機械学習に頼らなければなりません。

AIと機械学習を利用することで、チャットボットはお客様とシームレスにコミュニケーションし、膨大なコストと時間を節約できます。チャットボットは、ポリシーアプリケーションまたは請求プロセスを通じてお客様を案内し、削減した従業員の工数を他の高レベルのタスクに回すことができます。


3.より迅速な請求決済

保険会社のビジネス効率に影響を与える最も重要な要因の2つは、保険金請求を迅速かつ正常に決済できることです。AIの適用は、このような問題に対する完璧な答えです。保険会社は大量のデータを保持しています。ただし、データだけでは多くのメリットをもたらしません。データを処理する必要があるためです。AIはデータを迅速に処理できるため、保険会社が請求プロセスを自動化および加速して、ほんの数日で完了できます。このプロセスは、最も熟練した従業員が行うよりも高速です。


4.詐欺防止

スタッフが保険金請求プロセス中に保険契約者のすべての情報を収集して処理しても、詐欺の可能性を回避することは不可能です。AIソリューションを適用することにより、保険会社はそのような情報を無制限に処理できるようになり、請求プロセスを加速しながら詐欺の可能性を大幅に減少できるようになります。また、詐欺検出のための機械学習の使用により、AIボットが学習し、詐欺を実際に発生する前により効率的に検出および防止するため、時間の経過とともに改善するのに役立ちます。

統計によると、請求リクエストの最大10%が詐欺です。予測分析の使用により、AIは従業員よりも効果的な方法で詐欺を検出できます。

AIは業界により深く統合されているため、保険会社は状況に対応するために自らを進化させる必要があります。彼らはまた、この変化を引き起こす要因および、AIが請求、流通、引受、価格設定プロセスをどのように再構築するかを理解する必要があります。このような知識に基づいて、彼らは事業運営を改善し、この業界での競争力を高めることができます。

保険分野におけるFPTの主な事例

保険業界におけるFPTのケイパビリティは、製品開発、マーケティングと販売、保険引受とリスク管理、顧客サービス、請求管理、金融資産、および運用(実装)などがあります。(図1)

図1:保険分野におけるFPTの能力

保険引受トレーサビリティ

お客様の会社の保険引受プロセスでは、お客様はフォームに情報を入力する必要があります。その後、評価は固定されたルールに基づいてシステムによって行われます。お客様が拒否された場合、企業は特定の理由を知らない可能性があります。また、ルールが固定され、システムの柔軟性が低いため、新しいパターンを作成することは困難であり、特別な場合には特別なルールを定義することはできません。新しいコアAIモデルはすでに社内で開発されていますが、まだ最適化されていません。

FPTは、お客様と密接に協力してシステムを展開するためにソリューションアーキテクト1名と機械学習エンジニア2名で構成されるチームを派遣しました。FPTの開発に必要な2つの新しいコンポーネントがあります。それはコアAIモデルをラップするREST APIおよび、コアAIモデルの予測を監視するトレーサビリティウェブです。プロジェクト成果物は以下を含みます。

  • 単体テストを含む全ソースコード
  • トレーサビリティウェブの取扱説明書
  • REST APIの取扱説明書

このモデルは、短時間で高い精度で処理できるようになりました。1プロファイルを処理するのに1秒、10プロファイルを処理するのに2.5秒のみかかります。


詐欺検出

お客様は、健康保険請求を処理するためのストレートスループロセッシング(STP)システムを実装したいと考えています。システムには、保険金詐欺請求を検出するための詐欺検出エンジンが必要です。FPTは、PoC(概念実証)を実行し、企業から収集したサンプルデータを使用して詐欺検出エンジンのための機械学習モデルを実装することを提案します。このPoCの目的は、機械学習を使用して詐欺自動検出エンジンの実現可能性を評価することです。成功すると、PoCの後にパイロットプロジェクトが続き、実際の開発工程に入ります。コストを削減し、処理速度と精度を向上させ、お客様の満足度を高められるようになりました。


テレマティクス保険

テレマティクス保険は、運転手の行動分析に使用されるほぼリアルタイムの運転手監視システムです。テレマティクス保険が提供するソリューションは、保険会社、緊急サービス会社、レンタカー会社など運転手の行動の管理を望まれる会社に適用できます。

このシステムは保険サービスの1つで、保険料は運転手のリスクスコアに基づいて計算されます。FPTはAIを使用して、運転手の運転習慣に基づいてリスクスコアを計算します。このシステムは、登録されたすべての運転手の情報を保持し、それに応じてレポートを作成します。レポートは、個人情報、運転習慣情報、イベント情報を含み、運転手のリスクスコアを評価します。

この情報により、企業は運転手の行動を管理し、それに応じてリスクレベルを分析できます。管理レベルのシミュレータは、運転手を追跡するシナリオをシミュレートできます。ブレーキ、衝撃、Bコール、Eコールボタンを使用することで、すべてのイベントが保存され、監視インタフェースに送信されます。緊急通報が伝わると、管理者は状況について通知する場所、イベントの画像、電子メールを受け取ります。システムは、緊急事態が報告されるまで自動車ルートを遡る機能を提供します。管理者は運転手を支援するためにそれを使用できます。


自動車保険

お客様は、直接購入と電話の2つのチャネルを介して取引先に自動車保険を販売する会社です。事故を処理するための現在の手順は、時間がかかり、お客様の期待を満たしていません。また、お客様の会社の経理部が保険金支払いを処理するのにも時間がかかります。これは、1つのケースを完了するのに1週間以上かかる場合があります。このプロセスを改善するために、FPTは以下のことを行います。

  • お客様とのコミュニケーションチャネルの改善:チャットボットモジュールを介して、お客様は事故情報を記録し、保険会社から迅速に応答を受け取ることができます。
  • データレイクによりデータ分析を行い、損害の程度を評価して補償額を決定するためにAIを使用します。お客様は、補償額に同意した場合に補償金を受け取ります。
  • ソーシャルネットワークを通じてお客様の意見を収集し、補償総額の決定におけるAIの精度を高めます。

AIの使用により、お客様の会社にとって大きなメリットをもたらします。待ち時間は、1週間から30分以内に大幅に短縮されます。お客様の離職率は3.5%から1.5%に低下し、期待を超える結果となりました。

 

保険のOCR

お客様は、アジアで最大の保険会社の1つであり、約100年間にわたって様々な保険サービスを提供しています。

お客様の請求の処理には多くの問題があります。この処理は間違いなく時間と労力がかかるためです。通常、入院の手続書類、医療費請求書などのお客様の請求書は、一貫したフォームではなく、複雑な情報を含んでいます。従業員は、書類が正しいフォームであり、情報が正しいかどうかを確認する必要があります。これは非常に時間と労力がかかります。さらに、ミスが発生し、評価の精度に影響を及ぼす可能性があります。

FPTは自動OCRを適用してフォームを自動的に読み込み、フォーム内の情報をデータベースシステムにエクスポートしてドキュメントを分類できるエンジンを開発します。アップロードされたファイルが認識された形式でない場合、すぐに却下されます。ファイルからの情報は、従業員がチェックを実行するために自動的に抽出されます。

このソリューションにより、従業員の作業負荷を軽減し、処理速度と精度を大幅に向上させることができました。

 

最後に

FPTは、行動ベースの保険料価格設定、詐欺検出、請求の決済などを含む保険業界の多くのAIプロジェクトを行っています。今後とも、保険業界におけるのFPTの活動を、ぜひご注目ください。

 

 

参照

Deloitte, 2017. Unlocking the business value of Artificial Intelligence in the Insurance industry. Available at: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/ru/Documents/financial-services/artificial-intelligence-in-insurance.pdf [Accessed 12 Nov. 2019].

Tagged: AI, DX, デジタルトランスフォーメーション, デジタル変革, 保険, 金融

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