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2023-12-13 11:04:39
保険業界はプロセスのデジタル変革に関して伝統的に停滞している業界ですが、企業が激化する競争の中で優位に立つことを目指しているため、ここ数年でより急速なイノベーションが見られます。 パートナーシップを強化するためにビジネス内、そして実際にはビジネスを超えて文化を進化させるだけでなく、保険テクノロジー (インシュアテック) 人工知能によって支えられた機能は、現在では市場全体で広く入手できるようになりました。
保険向けの AI 機能により、合計で世界市場価値がほぼほぼ達成されると予測されています 2030年までに800億ドル、保険会社にとって、新たな付加価値、ユースケース、収益源の発見に関しては、成長の余地がたくさんあります。 ここでは、インシュアテックにおける人工知能のイノベーションの貴重な例をいくつか紹介し、考慮すべき現在のリスクと、保険会社がこのテクノロジーで成功を維持する方法を紹介します。
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主な使用例
請求のポイント
保険契約者に前向きなエンゲージメントとエクスペリエンスを提供するという点では、保険請求の時点は依然としてカスタマー ジャーニーの最も重要な側面です。 AI は、組織化されたデータセットの資産をオンデマンドで配信し、保険会社がリアルタイムで即座に正しい意思決定を行えるようにすることで、顧客と保険会社との最初のやり取りを最適化できます。
「重要なのは、シンプルな方法で効率的な結果をもたらすことです」と氏は述べた。 サミュエル・ノット、セールスディレクター UKI 拡大する。 「AI を活用することで、請求プロセスを削減し、ストレスのないシームレスなエンドツーエンドのストレートスルー処理を実現できます。 AI は、日常的な日常業務を自動化し、予測分析を使用して意思決定プロセスをスピードアップすることで、請求プロセス全体を加速します。
「AI はまた、請求処理におけるエラーを最小限に抑え、より正確な支払いを実現すると同時に、不審なパターンを検出して不正請求にフラグを立てます。」
オーケストレーションを体験する
保険会社がより顧客中心になることを目指す中、AI と高度な分析を組み合わせることで、保険顧客のより具体的でパーソナライズされたリアルタイムの情報を提供できるようになります。
保険顧客がこのような特定の商品の保険契約の購入と管理にオンライン プラットフォームに依存するようになったことで、保険会社自体とのやりとりがほとんどなくなり、ユーザー エクスペリエンスが骨抜きになる可能性があります。 ただし、エクスペリエンス オーケストレーション (保険会社が顧客データと AI を活用して高度にパーソナライズされたやり取りを作成すること) を導入すれば、長期的な関係を改善することができます。
マナン・サーガル、保険のグローバル責任者 ジェネシスは、次のように説明しています。「たとえば、保険金請求について問い合わせるときに、一般的なコール ツリーをナビゲートする代わりに、顧客は、それぞれの状況に応じた積極的で具体的な対応を行うことができます。 このアプローチは顧客エクスペリエンスを向上させるだけでなく、タスクの自動化や通話のルーティングをより効果的に行うことで従業員の効率も向上します。
「保険業界がデジタル時代を迎える中、エクスペリエンスオーケストレーションは、保険業界を長らく定義してきた信頼と個人的な関係の伝統を維持するための強力なツールとして機能します。 これにより、企業はコモディティ化が進む市場で差別化を図ることができ、顧客の忠誠心と満足度を確保することができます。」
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チャットボット
保険請求者とのやり取りを最適化するための一般的な手段は AI を活用しています チャットボット。 生成 AI を中心としたモデルの登場とその後の進化以来、チャットボット テクノロジーはよりカスタマイズ可能になり、ビジネス目標とより正確に一致することが可能になりました。
「AI のおかげで、保険テック企業はついにチャットボットの真の可能性を解き放つことができました。 理論上、チャットボットは素晴らしいアイデアですが、これまでのところあまり役に立っていません。質問があらかじめ決められた一連の回答と完全に一致しない場合、行き詰まりに陥ることがよくあります」と氏は述べた。 スコット・ロジー、最高商務責任者 聡明。
「AI を使用して内部文書と信頼できる外部ソースをスキャンすることで、保険テック企業は範囲を拡大し、より関連性の高い情報をチャットボットに提供し、ブランドに合ったスタイルと口調で結果を提供することができます。
「これにより、保険業界全体でエクスペリエンスが大幅に向上し、チャットボットが大幅に改善され、一部の顧客は人間と話していると信じてしまうほどです。」
ChatGPTを使用したコードレビューとトレーニング
加えて、 大規模な言語モデルChatGPT などの強力なソフトウェアは、コードの機能をレビューするために使用され、文書の迅速な検査を促進し、スタッフのスキル構築を強化します。
「私たちは、ChatGPT が技術的なホワイトボード テストに合格できるかどうかをテストしました。 完璧ではありませんでしたが、かなり良い仕事をしたので、コードを迅速にレビューして文書化するという潜在的な使用例が生まれました。」 トム・チェンバレン、顧客担当副社長兼コンサルティング会社 超指数関数的な。
「同様に、契約書などの法的文書をスキャンして簡素化し、たとえば最も重要な法的部分を素早く取り出して説明することもできます。 あるいは、前年の契約と比較して変更点を特定することもできます。
「私が聞いた ChatGPT の最もエキサイティングな使用例の 1 つは、ChatGPT を使用して、複雑な保険数理や保険のトピックについて従業員を教育し、スキルを向上させることです。たとえば、一般化線形モデルとは何かを説明するなどです。」
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考慮すべきリスク
インシュアテック分野における人工知能の革新の道は豊富にあり、新たなユースケースが増える余地はあるものの、このテクノロジーには依然としてリスクがあり、保険会社は開発と導入の際に考慮しなければなりません。
生成 AI のプライバシー
必要なものを維持し、維持する データのプライバシー AI モデルを管理する場合、特に保険技術者がアクセスする必要がある顧客の機密情報を考慮すると、プロトコルは依然として最重要事項です。
インシュアテック分野で ChatGPT について同氏が特定した上記のユースケースについて、チェンバレン氏は次のように付け加えました。「これらすべてのユースケースには、ChatGPT がまだ提供できないもの、つまり完全なプライバシーが必要です。
「ChatGPT はオープンなので、今日はそこに何を入力するか注意する必要があります。 完全なプライバシーとセキュリティを約束できる生成 AI ソリューションは、業界の変革をもたらす可能性があります。
「人々が ChatGPT をどのように使用しているかを見るのは信じられないほどです。それが保険会社の世界を助けるために使用できることは疑いありません。ただし、責任を持って、関連する分野で使用する場合に限ります。」
コンプライアンスの考慮事項
AI システムの導入および管理におけるデータ プライバシーの問題により、世界中の規制に準拠し続ける必要性が生じます。 実際、プライバシーの問題は、倫理的であると同時に法的な問題でもあります。
保険業界は長い間厳しく規制されており、保険会社も、新しい法律など、進化する国内および国際法に準拠する必要があります。 EU における AI 法企業が新しい規制に慣れるまでには時間がかかるでしょう。
「AIを導入するインシュアテック企業にとっての最大の課題の1つは、規制環境をどう乗り越えるかです」とノット氏は述べた。 「インシュアテックは、正確で、関連性があり、完全かつ一貫した高品質のデータを保証する必要があります。 AI の能力は、基礎となるデータセットと同じくらい優れています。 データが基準を満たしていない場合、保険会社にとって不利益となる可能性があります。
「保険業界における欠損値、古い情報、無関係なデータを想像してみてください。 それは分析を歪め、不正確な予測や結論を導き、総じて AI が生成する洞察の信頼性を損なうことになります。」
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過度の依存
さらに、人間の監視なしに AI に過度に依存すると、スタッフがデータの中で迷子になる可能性があり、将来のクエリにどのように対処するのが最適かを判断する際に行われた決定が説明がつかないままになる可能性があります。
「複雑なケースを処理し、AI が困難を伴う微妙な決定を下すには、人間の専門知識が不可欠です。 道路状況を確認せずに、GPS に盲目的に案内してもらうようなものです。」 ラジーブ・グプタの共同創設者兼最高製品責任者 カウベルサイバー。
「たとえば、多様な事業と産業を擁する多国籍企業は、その企業をユニークなものにします。 AI には、トレーニング データ以外の広範な影響を評価するコンテキストや能力がない可能性があります。
「AI は事前に定義された境界内で動作するということを覚えておくことが重要です。 これらの境界が特定のリクエストの複雑さを包含していない場合、重要な要素を見落とすリスクがあります。」
長期的な成功を保証する
データサイロの削減
AI 投資のメリットとデメリットを念頭に置き、保険会社はまず、必要なセキュリティ対策を侵害することなく、サイロ化されたデータを可能な限り確実に統合する必要があります。
「最新の状態に保たれ、最新のデータ機能を提供する共有プラットフォーム全体で顧客とビジネスをより深く理解することで、企業が団結し、目標を達成し、価値観を統一することができます」とノット氏は述べています。
「多くの組織は結果を達成するために部門間の競争を導入することを好むため、これには文化的な変化が必要となる場合があります。 しかし、特に保険会社が社内で団結してビジネスをより顧客中心にしようとしている中で、『一緒に取り組む』姿勢を促進することでプロセスを合理化し、サイロ化したワークフローを削減するなど、より広範な企業に利益をもたらすことができます。」
危機管理
AI を導入すると、保険提供プロセス全体で意思決定が行われたかどうかを判断し、潜在的なリスクを優先順位付けしながら、保険会社が管理業務に費やす時間を節約できます。
「AI は、たとえば信号機システムを使用して見積もりを分類できます。 緑のメッセージは「はい」を意味し、琥珀色は「検討が必要」を意味し、赤は「いいえ」を意味します」とチェンバレン氏は語った。
「決定を確認したり修正したりするアルゴリズムにフィードを入力すればするほど、アルゴリズムはより良くなります。 ただし、それはあなたに言い返しません。」
インテリジェントな自動化の導入
最後に、AI は保険会社にとってすべての問題を解決してくれる魔法の杖ではないことに注意することが重要です。 これは従業員が利用するツールとして使用するのが最適ですが、人間のスタッフと同じように、人工知能モデルも間違いを犯す可能性があり、間違いを犯す可能性があります。
ピアーズ・ウィリアムズ、グローバル保険セールスマネージャー 自動記録は、「企業の世界ではAIの可能性について多くの誇大宣伝が行われているが、バックオフィスやミドルオフィスの財務業務プロセスをサポートするためにAIを活用した具体的なソリューションが登場するまでには、おそらくまだ数年かかるだろう」と主張している。
ウィリアムズ氏はさらに、「AIは情報を補足し、そこに供給されるデータから学習する能力があるため、独自の結論に達することができますが、財務管理プロセスの文脈で見ると、それは必要ありません。」と述べた。
ウィリアムズ氏によれば、保険会社は現在、次の分野への投資を優先すべきだという。 インテリジェントなオートメーション AIを超えて。
「インテリジェントオートメーションは通常、人間の思考や特定のパターンをシミュレートしようとするのではなく、事前に定義された一連のルールに従います」と彼は言います。 「データが適合しない結果について意思決定を行うために AI を採用すると、人的エラーの代わりに AI エラーのリスクが生じることになります。」
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