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人工知能は保険業界にどのような影響を与えますか? – プリマフェリタス

プラトン再発行
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何世紀にもわたって変化に抵抗することで知られる保険業界は、現在デジタル革命を経験しています。高度な機械学習アルゴリズムが登場しました。保険会社はこれらのツールを活用して膨大な量のデータを管理し、リスク評価を強化し、オーダーメイドのプレミアム価格設定を可能にしています。同時に、バックエンドでは、保険の AI が、エラーが大幅に減少することを特徴とする効率的な方法で申込者と保険会社を結び付けています。

保険会社も申請者も同様に、この急速な変革による強力な影響を経験することになります。 Artificial Intelligence (AI) は保険業界の先駆者です。将来にたどるであろう軌跡を探ってみましょう。

保険における生成 AI の未来を垣間見る

保険の未来を見てみませんか? 2030 年の顧客であるスコットの目を通してそれを見てみましょう。彼のデジタル パーソナル アシスタントは、市内全域での会議のために自動運転機能を備えた車両を彼に注文しました。到着すると、スコットは運転したいと決心し、車を「アクティブ」モードに切り替えます。彼の個人アシスタントがルートを計画し、それを移動保険会社と共有すると、保険会社はすぐに代替のより安全なルートを提供し、それに応じて毎月の保険料を調整します。スコットさんの生命保険は現在「生存に応じて支払う」ベースで価格設定されており、スコットさんの活動に基づいて調整される。

スコットが駐車するとき、彼の車は標識に衝突しました。車の内部診断装置が損傷を評価し、スコットは保険金請求のために写真を撮ります。彼が戻ってくるまでに、請求は承認され、検査のために対応ドローンが派遣されます。この統合されたユーザー エクスペリエンスは、AI やディープラーニングなどの先進テクノロジーによって推進される保険の未来を表し、業界を「検出と修理」から「予測と予防」に変革します。これらの進歩により、保険は急速に進化し、意思決定を強化し、コストを削減し、顧客エクスペリエンスを最適化するでしょう。

保険業界ではAIはどのように導入されているのでしょうか?

  1. 引受会社のリスク評価

歴史を通じて、保険引受会社は顧客のリスクを評価するために申込者から提供された情報に依存してきました。しかし、このアプローチは、申請者が不注意または意図的に不正確な情報を提供し、リスク評価の信頼性を損なう可能性があるため、重大な課題を引き起こします。

この課題を克服するために、保険会社は次のことに目を向けています。 保険引受の自動化、機械学習、特に自然言語理解 (NLU) を利用して、Yelp のレビュー、ソーシャル メディアの投稿、SEC への提出書類など、より多様な情報ソースを探索します。 NLU を活用することで、保険会社は関連データを収集し、保険会社に関連するリスクをより詳細に評価できます。

Argo Group の上級副社長である Andy Breen 氏は、NLU の変革力を次のように強調しています。「NLU を使用すると、テキスト データ ソースを分析し、関連性の高い情報を抽出する能力が大幅に強化されます。私たちは今、以前はアクセスできなかったり、解釈が困難だった情報の宝庫にアクセスして利用できるようになりました。」

Next Insurance の COO である SofyaPogreb 氏は、商品よりも価格設定が保険会社を区別することが多い業界において、パーソナライズされたエクスポージャー モデルの重要性を強調しています。ポグレブ氏は、パーソナライズされたエクスポージャーモデルを利用することで、保険会社はリスク評価を改善し、顧客にとってよりカスタマイズされた保険料につながると説明しています。

従来、保険業界は標準化された保険を提供してきましたが、その結果、異なる企業が同一の補償を受ける差別化のない商品が提供されてきました。ポグレブ氏は、自動化されたデータ消費機能が増加するにつれて、保険商品のカスタマイズが急増すると主張する。このカスタマイズへの移行は、顧客が本当に必要な補償に対してのみ料金を支払うことになるため、顧客に利益をもたらします。

  • 不正検出

保険会社にとって不正行為の検出は重大な懸念事項であり、保険業界における AI は、虚偽の請求と戦うための重要なツールとして機能します。

フランスの AI スタートアップ企業 Shift Technology は、機械学習を不正防止サービスに統合し、77 万件を超える請求を 75% の精度で処理して不正請求を検出しています。これらのアルゴリズムは、疑わしい請求に関する詳細情報を提供し、潜在的な賠償責任と修理費用の評価を提供し、詐欺防止策を提案します。

機械学習は潜在的な不正行為の特定に優れていますが、Finserv Experts のマネージング ディレクターである AreielWolanow 氏は、このタスクにおける人間主導のデータ サイエンスの継続的な重要性を強調します。プロの犯罪者が業界をリードする不正指標に適応するにつれて、機械学習アルゴリズムがデータの観察可能な変化に基づいて自律的に調整する一方で、人間のデータ サイエンティストは分析を継続的に繰り返す必要があります。

  • ヒューマンエラーの削減

保険業界内の流通チェーンは複雑で人的ミスが発生しやすく、非効率性や遅延につながります。 Andy Breen は、AI アルゴリズムがどのようにエラー量を削減し、データ送信を合理化し、プロセスの精度と効率を向上させることができるかを強調します。

プリマフェリシタス は市場でよく知られた名前であり、次のような Web 3.0 テクノロジに基づいたプロジェクトを提供することで世界中の消費者にサービスを提供しています。 AI、機械学習、IoT、ブロックチェーン。 当社の専門家チームがあなたの素晴らしいアイデアを形にしてお手伝いします。 革新的なソリューション。

ソフィアポグレブ氏は、被保険者と保険会社との間の溝を埋めるには強化されたデータの重要性を強調します。より正確な評価により、保険会社は優れた商品を策定し、顧客が本当に必要なものだけを支払うことができるようになります。

  • 顧客サービスの強化

保険業界では、顧客を維持するには優れた顧客サービスを優先することが重要です。 AI チャットボットは顧客に 24 時間体制でサポートを提供し、問い合わせを案内して問題を迅速に解決します。より複雑な懸念事項には依然として人間の介入が必要な場合がありますが、ほとんどの問い合わせには AI チャットボットで十分です。

  • 請求処理の合理化 

請求処理の AI ツールは、潜在的なコストを予測し、さまざまな情報源から詳細を精査することで、評価プロセスを合理化します。これにより、迅速かつ正確な保険金請求承認手続きが可能となり、保険会社と顧客の両方に利益をもたらします。

保険における AI の消費者メリット

保険業界における AI の導入は、顧客に明らかなメリットをもたらします。これにより、プランのカスタマイズが強化され、申請プロセスにおける人的エラーが最小限に抑えられ、顧客サービスの選択肢が広がり、請求承認手続きの効率が向上し、最終的に顧客が必要なものを確実に入手できるようになります。

保険の未来を覗き見る

ほんの 10 年ほど前には、保険業界における AI の影響を予測することはほぼ不可能に思えたでしょう。今後に目を向けると、より洗練された AI モデルの出現が予想されるのは当然です。これらの進歩により、現在の懸念が軽減されるか、新たな複雑さが生じる可能性があります。

当面の間、AI の可能性を活用することに取り組んでいる保険業界のリーダーは、引き続き警戒を続ける必要があります。規制当局の監視の強化に伴う潜在的な財務リスクや風評リスクを軽減するには、進化する規制指令に関する情報を常に入手し、ベスト プラクティスを実施することが不可欠です。 保険BPOサービス また、これらの変化に効果的に適応するために業務を合理化し、リソースを最適化する上でも重要な役割を果たすことができます。

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