ブリッジ 保険 企業は、データのごく一部（約10〜15％）のみを処理する傾向があります。 データベース内の残りのデータは適切に処理されていません。つまり、保持しているが分析することのないデータの洞察が欠落している可能性があります。

ただし、ビジネス上の意思決定を改善し、侵入者の攻撃を防ぐのに役立つ非構造化データを分析するには、高度なテクノロジーを使用する必要があります。 機械学習 多くの構造化データ、半構造化データ、または完全に非構造化データを分析できるため、ここで登場します。 保険 企業はデータベースに保存する傾向があります。

のメリット 機械学習 多数あります：

●リスクを理解する

●プレミアムリークを理解する

●経費の管理

●代位

●訴訟

●不正検出

保険会社は多くの機密データや資産を扱っているため、不正行為を見つけて防止するための効率的な方法が必要です。 これにより、現在および潜在的なクライアントから見た信頼性が高まります。

機械学習に関して考えられる課題を説明する間、その方法を説明する前に、私たちに固執してください。 機械学習会社 保険サービスプロバイダーに役立つ可能性があります。

初めて適用して実装しようとしている他の新しいものと同じように、機械学習にもいくつかの特定の課題があります。 最も重要なものを以下にリストして説明します。

すべてのシステムは、さまざまなシナリオを刺激およびサポートするデータをトレーニングして提供する必要があります。 しかし、すべてのシナリオを網羅することは不可能であるため、システムに特定の避けられない抜け穴が生じることになります。

たとえば、保険会社が AI-課金に実装するパワードシステム、それは彼らが別々に持っている必要があります トレーニング システム。 ここで問題が発生します。AIシステムをトレーニングするために前述のデータを提供する必要がありますが、それが物理的に不可能な場合もあります。

機械学習では、提供するデータの量が トレーニング AIシステム。 システムに入力するデータが多いほど、より優れた予測モデルを作成できます。 ただし、データの量だけでなく質も非常に重要であるという事実を無視しないでください。

システムに不良データを供給した場合、予測モデルは何の価値もありません。 将来の偏見を避けるために、データのソースは代表的で関連性のあるものである必要があります。

機械学習の最大の課題のXNUMXつは、期待されるROI（投資収益率）を予測して計算することが非常に難しい場合があることです。 これは、機械学習が継続的なプロセスであるために発生します。したがって、プロジェクトの初期段階でいくつかの調査結果を掘り下げて必要な予算を計算する場合、これはプロジェクトの後の段階では関係がない可能性があります。

これは、追加の資金を要求するプロセスでいくつかの新しい発見があるかもしれないためです。 これらの新しい調査結果は、ROIに影響を与える可能性があります。

機械学習に関する潜在的な課題を説明した後、保険プロセスに機械学習を適用することの長所を説明します。 機械学習が保険で使用されている分野のいくつかを次に示します。

● 経過管理 –機械学習は、保険のどの保険契約が失効する可能性が非常に高いかを見つけるのに大きな役割を果たします。そのため、それらを特定し、失効を防ぐ方法を見つけるのに役立ちます。

● レコメンデーションツール –機械学習は、すべての個別の保険を分析し、特定の状況に最適な保険を自動的に提供できます。

● 特性分析 –財産保険で機械学習を使用している場合は、それを利用して、メンテナンスが必要になる可能性のある領域を特定できます。 AIを使用して、将来のメンテナンスをスケジュールすることもできます。

● 不正検出 –おそらく、機械学習の最大の長所のXNUMXつであり、ほとんどの保険会社がAIを使用したい理由です。 保険会社は多くの個人データを扱うため、不正の検出と防止は保険において重要な役割を果たします。

● パーソナライゼーション – AIを使用して、保険契約者向けにパーソナライズされたオファーを作成できます。 これにより、オファーは保険会社との過去の履歴に基づいて行われるため、顧客のエクスペリエンスを向上させることができます。そのため、顧客の習慣や可能性に合わせてカスタマイズされます。

● 予測 –機械学習は、将来の特定のタイプの動作を予測するなど、さまざまな統計目的に使用できます。 価格、予算、リスクなどに関するモデルを作成するために使用できます。可能性は本当に無限大です。

ご覧のとおり、機械学習は不正の検出と引受だけでなく、保険で機械学習が使用されている他の多くの便利な機能があります。

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出典：https：//datafloq.com/read/the-ways-machine-learning-companies-can-redefine-insurance/17967