AI があなたの保険契約を変える 3 つの方法 – Baltimore Sun

ロビン・ハーティルナードウォレット

保険会社はあなたが思っている以上にあなたのことを知っているかもしれません。

スマートホーム デバイス、ドローン画像、フィットネス トラッカー、ソーシャル メディアへの投稿、運転習慣を監視するテレマティクス プログラムなど、今日の世界に浸透しているテクノロジーは、保険会社があなたの行動を詳細に把握するのに役立ちます。

あなたの許可は必ずしも必要ではありません。 あなたの家、車、近所に関する多くの事実は公的記録です。 また、データ ブローカーは、訪問した店舗、オンラインでクリックした内容、携帯電話の所在など、ユーザーの活動に関する詳細情報を収集して販売します。

人間にとって、そのようなデータはすべて処理するには多すぎます。 しかし、人工知能のデータ解釈能力は、保険契約の購入と保険金請求のプロセスを一変させる可能性があります。 保険会社は公平性やプライバシーに関する疑問に直面しているため、保険に加入することが難しくなっていると感じる人もいるかもしれない。 他の人は、より安い料金、より迅速な申請、より簡単な請求の恩恵を受けるでしょう。

保険申請の迅速化

保険会社が AI を導入することで、顧客は申請プロセスが短縮される可能性があります。

保険コンサルティング会社エクシーダンスの南北アメリカ個人部門責任者ピーター・フリン氏は、保険会社は住宅保険の申し込みで尋ねる質問の数を大幅に減らす可能性があると語る。

「将来的には、質問は 5 つだけになるかもしれません」とフリン氏は言います。 「しかし、彼らはさらに 5,000 のデータポイントを収集し、申請者から得た 5 つの回答に加えて、それらの 5,000 の事柄を解釈するかもしれません。」

たとえば、シカゴに本拠を置く Kin Insurance は、何千ものデータ ポイントを収集し、面積、基礎の種類、バスルームの数などの物件の詳細を住宅保険の申請に「事前入力」します。

同様の変化が世界で起こっています 生命保険の引受業務、伝統的に健康診断と健康とライフスタイルのアンケートが必要です。 AI モデルが向上するにつれて、より多くの保険会社が迅速な引受業務を提供しています。つまり、デジタル医療記録やその他のデータに基づいて低リスクの顧客に保険契約を迅速に発行し、高リスクの申込者には従来の引受業務のフラグを立てます。

「少しの情報を入力すれば、誰かが家に来て採血したことに基づいていない料金を返してくれるのです」とオンライン保険ブローカー、マイロの最高経営責任者（CEO）デイビッド・エンブリー氏は言う。

最も正確なレートを取得するには、取引を開始する前に記録が正しく、最新であることを確認してください。 生命保険の申請。 また、病状に関する医師からの概要など、裏付けとなる文書を用意しておくとよいでしょう。

よりパーソナライズされた保険料率

保険会社がデータを利用してユーザーのパーソナライズされたプロフィールを作成するため、リスクの低い顧客はコストを節約できる立場にあります。

自動車保険業界は、次のような取り組みを主導しています。 テレマティクスプログラム 速度、ブレーキパターン、走行距離などを監視し、保険会社がドライバーの行動に基づいて価格を設定できるようにします。

「AI または機械学習が有効な環境では、それを無限に推し進め、利用可能な限り多くのデータを収集してリアルタイムで解釈することができます」とフリン氏は言い、個人の習慣に基づいて予測を行うことができます。

低リスクの購入者は常に微調整された予測モデルの恩恵を受けていますが、経済協力開発機構による 2020 年の報告書では、このアプローチの潜在的なマイナス面について警告しています。 顧客をより小さなリスクプールに分割すると、一部の申請者が事実上保険から外される可能性があるとOECDの報告書は述べている。

ドライバーにとって賢いアプローチは次のとおりです。 自動車保険を比較する 数社からの見積もり。 保険会社はすべて同じデータソースを使用しているわけではなく、各要素の重み付けの仕方が異なります。

より単純な主張、おそらくその数は少なくなる

保険請求の提出はストレスの多い作業となることがあります。 保険会社が AI を活用することで、顧客のプロセスがよりスムーズになり、意思決定と支払いがより迅速に行われる可能性があります。

調査会社エベレスト・グループと専門サービス会社アーンスト・アンド・ヤングの2023年の報告書によると、AIは保険会社が最も緊急性の高い保険金請求を特定し、事故現場を再構成し、医療記録を分析し、詐欺の兆候を示すケースにフラグを立てるのに役立つ可能性があるという。 報告書によると、調査対象となった損害保険会社の半数以上にとって、請求の効率化が優先事項となっている。

ニューヨークに本拠を置く保険会社レモネードはAIベースだと主張 保険詐欺 検出により、クレームの約 40% が瞬時に解決されます。

AI は、現在の「検出して修復」アプローチではなく、「予測して防止」モデルとして知られる、保険金請求が必要になる前に損失を防ぐのにも役立つ可能性があります。 たとえば、センサーが水漏れやパイプの凍結の早期警告兆候を捉えた場合、スマートホーム デバイスによって中継されるデータが自動的に介入をトリガーする可能性があります。

AI はドライバーにフィードバックを提供し、ドライバーの行動の調整を支援することもできます。 オールステートの Drivewise のようなプログラムは、スピード違反、急ブレーキ、運転中の携帯電話の使用などの危険な習慣を避けた人に報奨を与えます。

しかし、保険業界が AI を統合するにつれ、サイバーセキュリティ、プライバシー、AI モデルが人種や性別などの特性に基づいて差別する可能性について懸念が生じています。

全米保険委員協会は 2023 年 12 月にガイドラインを発行し、保険会社に AI モデルの誤りを修正し、バイアスを回避するよう奨励しました。 しかし、各州は独自の規則を作成しており、規制はまだ初期段階にある。

監督は進化するだろうとフリン氏は言う。 「しかし、テクノロジーは規制よりも早く進化すると確信しています。」

記事 AI があなたの保険契約を変える 3 つの方法 もともと登場した ナードウォレット。