保険業におけるAI

保険業におけるAIとは、保険業界における補償範囲とサービスの提供を改善するために、人工知能、オートメーション、その他の高度なテクノロジーを活用することです。

他の金融サービス業界と同様に、保険業界では大量のデータが必要です。このデータは、保険会社がどの保険をどの人に提供し、どの保険料を請求するかを決定するのに役立ちます。人工知能は、プロバイダーの意思決定能力を向上させ、顧客へのケアを強化しながら収益を向上させることができます。

保険業界では、保険料の計算や、引受プロセスにおける個人データと非個人データの処理によるリスク評価や保険契約の価格設定など、データとアルゴリズムを常に広範に活用してきました。しかし、AIはそれらの機能を規模と速度の面で強化します。

新しいテクノロジーを使用して顧客にサービスを提供する保険テック企業の台頭により、従来の保険会社にサービスを提供したり、ビジネス上の課題に挑戦したりすることが可能になります。

AIを活用したテクノロジーは、個人や企業に保険を展開している組織に役立ちます。そのため、保険会社やその他の保険業界に属する組織は、この強力なテクノロジーのメリットを実現するために、いくつかのAI主導の取り組みの開発を検討する必要があります。

保険会社が業務改善に活用できるAIアプリケーションはいくつかあります。

• API
• ビジネス・プロセス・オートメーション
• 生成AI
• インテリジェントな自動化
• 機械学習
• 自然言語処理
• 光学式文字認識

API を使用すると、ソフトウェア・アプリケーションが相互に通信して情報を交換できます。APIは、保険エコシステム内のさまざまな組織を連携させて連携させることができます。また、保険会社（サード・パーティーの査定会社）と請求者を連携させて、情報の共有とアクセスを向上させることができます。また、保険業界の継続的な成長にも役立ちます。例えば、保険仲介業者や保険アグリゲーターなどの保険テック企業の台頭により、APIを使用して保険会社と連携し、顧客に料金やオファーを表示できるようになりました。

ビジネス・プロセス・オートメーション（BPA） は、保険業界の複雑で反復的なビジネス・プロセスを自動化します。BPAは、顧客のオンボーディング、請求処理、引受、その他のポリシー管理サービスを簡単に処理できます。

生成AIは大規模言語モデル（LLM）を使用し、保険会社をさまざまな方法で支援できます。生成AIは、保険従業員がカスタマー・サービスの問題に回答したり、ドキュメントや個々のテキスト・ブロックを分析したりするタスクを効率化するのに役立ちます。これにより、カスタマー・サービス担当者が顧客の問題に適切に対応できるようになります。さらに、チャットボットやバーチャル・アシスタントなどのAIテクノロジーを使用して、顧客が自分で問題を解決できるようにもなります。例えば、IBMは、watsonXテクノロジーを通じて生成AIを使用して、大規模なドキュメントやテキスト・ブロック、画像の処理に使用されるプロセスを最適化する企業を支援しています。IBM はまた、保険契約者が必要な書類を提出し、保険パッケージで提供される補償内容の全体像を把握するのに役立つ保険顧客向けのチャットボットも作成しました。IBM Institute for Business Valueのレポートによると、業界幹部の77％は、競合他社に対抗するためには、生成AIを迅速に導入する必要があると述べています。

インテリジェントな自動化は、あらゆるAI駆動型ワークフローの特徴です。オートメーション・テクノロジーを使用して、組織全体の意思決定を合理化し、拡張します。例えば、保険会社はインテリジェントな自動化を使用して、支払額を計算し、料金を見積もり、コンプライアンスに対応できます。

機械学習（ML）は、データとアルゴリズムを使用してAIが人間の学習方法を模倣できるようにし、精度を徐々に向上させます。保険会社は、ディープラーニングなどのMLテクノロジーを使用して顧客データを分析し、見込み客や顧客に商品を推奨するサービスを強化できます。

自然言語処理（NLP）は、機械学習を使用してコンピューターが人間の言語を理解してコミュニケーションできるようにするAIの一種です。保険会社は、NLPを使用して顧客が提供する情報を解析し、適切な保険を提供できるかどうか、またその費用はいくらかを判断することができます。例えば、医療保険を提供する組織は、見込み客に病歴について質問して、保険契約をより適切に引き受けることができます。

光学式文字認識（OCR）は、テキスト認識とも呼ばれ、自動データ抽出を使用して、テキスト画像を機械で読み取り可能な形式に素早く変換します。これは、保険会社のデジタル化アプローチの重要な要素であり、レガシー資産を検索可能なデジタル・コンテンツに変換します。OCRを使用して古いフォームや請求書をデジタル化し、データベースに格納すると、保険会社は自社のビジネスとサービス提供の全履歴をよりよく理解できるようになります。

AIソリューションは、保険会社のさまざまな形式でのユースケースに対応します。

• 請求管理
• コードのモダナイゼーション
• 不正アクセス検知
• リスク管理
• 消費者の行動に基づいた新製品の
• 引受け

AI ツールは、請求処理と決済を迅速化することで、請求処理プロセスを改善できます。自然言語処理（NLP）を使用すると、保険会社はドキュメントと画像を読み取って解釈し、処理して、請求を許可するかどうかを決定できます。

大量の履歴データを収集することで、識別AIは妥当性評価を行い、調整プロセスの品質と統一性を高めるために使用できます。補足的に、生成AIは調整者がデータを要約し、予備レポートを生成するのに役立ちます。

保険会社、特に数十年という歴史のある保険会社は、Cobol、アセンブラー、PL1などのレガシー・テクノロジーを組み合わせて使用している場合があります。IBMは生成AIを使用して、歴史ある保険会社がITシステムをモダナイズし、既存のテクノロジーで機能するコードを作成できるように支援しています。保険会社であるSun Life社は、IBM Application Discovery and Delivery Intelligence（ADDI）ソリューションを使用して、コードを編集し、デバッグし、IBM zSystemsメインフレームへの影響分析のためにアプリケーションの検出を開始しました。

AI ツールは、請求処理と決済を迅速化することで、請求処理プロセスを改善できます。自然言語処理（NLP）を使用すると、保険会社はドキュメントと画像を読み取って解釈し、処理して、請求を許可するかどうかを決定できます。

大量の履歴データを収集することで、識別AIは妥当性評価を行い、調整プロセスの品質と統一性を高めるために使用できます。補足的に、生成AIは調整者がデータを要約し、予備レポートを生成するのに役立ちます。

不正検知は、保険業界で犯罪行為が発生している可能性を示唆する疑わしい活動を特定するプロセスです。保険業界で起こり得る不正行為の最大の例は、事故を捏造したり、起こったことを誇張したりして保険金を偽造することです。その他の例としては、医療記録の偽造、他人の身元の使用、その他の虚偽の表現などがあります。AIは提供されたデータを分析し、過去のデータと比較して、請求が正確かどうかをより正確に判断できます。

AI駆動型不正検知ソフトウェアは、トランザクション、アプリケーション、API、およびユーザーの行動を監視し、組織が不正をより効果的に防止したり、進行中の不正を阻止したりするのに役立ちます。

リスク管理とリスク評価は、保険会社のビジネス戦略の重要な要素です。収益性を高めるには、保険会社と再保険会社は、各顧客が請求を行う必要があるリスクを理解する必要があります。これは、すべてのタイプの保険に当てはまります。保険会社が外部イベントから取得した大量のデータと顧客から提供されたデータをAIで分析すると、保険の価格を適切に設定し、大きなサプライズを最小限に抑えることができます。

IBMは現在、財産保険の引受と請求調査を利用して、AI製品のIBM watsonxポートフォリオの基盤モデルを組み込んでいます。このモデルの目標は、リスク評価と意思決定プロセスの成功と効率を向上させることです。

Institute for Business Valueの調査によると、保険会社の60％は、非伝統的な商品やサービスが、既存の伝統的な商品と同等の収益をすぐに生み出すようになると予測しています。保険会社は、行動ベースの保険など、差別化されたリスク環境に触れる場合があります。これらの環境をよりよく理解し、保険の価格を正確に設定する方法を知るために、AIツールが必要になります。

引受とは、申込者に保険を提供するか否かを決定し、適切な価格を設定するプロセスです。AIモデルは、顧客から提供されたデータを分析することで、企業の引受業務の改善に役立ちます。保険会社は、AIにオファーするかどうかを決定させ、提供されたデータを使用して保険の価格を設定することを選択できます。

AIの導入により、保険会社やその他の保険業界組織にはさまざまなメリットがもたらされます。

• 効率性の向上
• サイバーセキュリティーの強化
• パーソナライズされたカスタマー・エクスペリエンス
• 予測分析
• クレームの削減

生成AIや機械学習などのAIツールを使用すると、保険業界の組織は、請求処理、新規クライアントのサインアップ、マーケティングおよびコミュニケーション活動などの手動タスクをより効率的に実行できます。これらのタスクの多くをAIで管理することで、従業員は顧客のより困難な問題の解決など、より重要なタスクに取り組むことができます。AIはワークフローの強化にも役立ちます。IBMはIBM Cloud Pak for Business Automation製品を使用して、ローコード・ツール、レポート、ダッシュボード、およびAI主導の分析により、保険会社Swiss Re社の財務部門の四半期末決算を変革しました。

AIは、組織がセキュリティー問題の潜在的な不正をより適切に検知するのに役立つ可能性があります。AI駆動型サイバーセキュリティーは、問題をより迅速に検知し、人間の介入なしに問題を解決することもできます。保険会社は重要な個人データをホストしているため、AIを使用すると、評判や規制に関する大きな問題を回避するのに役立ちます。

AIは、カスタマイズされたメッセージを使用して特定のグループにマーケティングを行うことで、組織が顧客体験を改善するのに役立ちます。また、チャットボットやバーチャル・アシスタントなどのより強力なセルフサービスのカスタマー・サービス・ツールを提供し、生成AIを通じてカスタマー・サービス担当者にさらに多くの情報を提供することで、カスタマー・サポートを強化します。IBM Institute for Business Valueの調査によると、生成AIを使用した保険会社は、顧客維持率が 14％、ネット・プロモーター・スコアが48％、それぞれ高くなっています。

保険会社は、データ管理手順にAIを使用することで、洞察の収集と分析を改善できます。保険会社は、既存のポリシーとの関係で、将来的に負債に影響を与える可能性のある出来事が起こる可能性があるかどうかを知る必要があります。AIを使用して既存のデータから予測的な洞察を引き出すことで、将来の潜在的な問題を回避しながら、現在の環境を最大限に活用する戦略を立てることができます。

家庭内では、一酸化炭素や煙探知器などのモノのインターネット（IoT）テクノロジーにAIを活用でき、損害を与える可能性のある事故が発生したときに、リアルタイムで住宅所有者に警告することができます。スマート・デバイスで使用されるAIは、生命を脅かす可能性のある状況や健康上の問題を捉えることで、生命保険請求における死亡リスクの軽減にも役立ちます。

AIを保険業に組み込むことには、企業が予測すべきいくつかの潜在的なリスクがあります。

• データ品質
• 差別の可能性
• 規制上の問題
• スキル不足

AIだけを使用すると、データの問題が発生する可能性があります。テクノロジーはまだ改善中であるため、存在しないデータを幻覚的に表示したり、リクエストについて誤った仮定を行ったりするなど、間違いを犯す可能性があります。計算ミスやファントム・データの挿入は、そのデータから生じる戦略的決定に大きな影響を与える可能性があります。このため、従業員を使用してAIが生成した結果をチェックしたり、他の種類のチェックとバランスを使用したりする必要性が高まります。

AIは人間のデータセットでトレーニングされるため、モデルが差別し、特定のグループに保険の提供を拒否したり、保険料を過剰請求したりする可能性があります。企業が差別に関する潜在的な問題を抑制するための適切な措置を講じない場合、規制上の懸念が生じる可能性があります。そのため、保険会社はChatGPTのようなより一般的な生成AIツールを使用せず、IBMのようなユースケース固有のツールを開発する企業と協力するか、独自のツールを開発する必要があります。

保険会社は顧客データを保護するための措置を講じる必要があります。AIは顧客データの保護に役立ちますが、外部のAIツールで使用すると特定の規制に違反する可能性があります。保険会社は、使用を検討しているAIツールを徹底的に調査し、顧客データをそれらのテクノロジーに公開する前に法律専門家の指導を求める必要があります。IBM watsonx.governanceAIガバナンスのためのツールキットは、保険会社がAAIガバナンス・ツールキットは、保険会社がAIライフサイクル全体を監視および管理し、リスクとコンプライアンスの問題を最小限に抑えるのに役立ちます。

保険業界の企業は、AIを最大限に活用するための適切な社内リソースを持っていない可能性があります。適切な人材がいない、または現在の従業員に適切なスキルがない可能性があります。他の業界と同様に、保険会社は、従業員がAIを主要な構成要素とする将来の仕事に就く準備ができるように、AIスキルアップと再スキル化に投資する必要があります。また、求人があるときは、AI関連のスキルをすでに持っている新しい従業員を採用するように努める必要があります。