予測分析が保険ブローカーの役割をどのように変革しているか
テクノロジーは、保険会社やブローカーの仕事への取り組み方を急速に変えています。 しかし、保険業界は、その根本において、より良いデータがより正確なリスク計算につながり、その結果、利益が増加するという一貫した原則に依存し続けています。
今日、保険会社やブローカーがこれまで以上に優れたデータにアクセスするために、多くの技術ツールが提供されています。 人工知能と機械学習は膨大なデータセットを新しい方法で分析でき、予測分析は強力な新しい洞察を提供できます。 予測分析を活用するブローカーは、その役割が変わったと感じています。トランスフォーメーションを受け入れる企業は、顧客や保険会社とより良い関係を築くことができます。
予測分析とは?
人工知能(AI)は、保険会社、代理店、ブローカーの仕事に革命をもたらしています。 AIは、多くのツールを含む大規模なファミリーです。 これらのいくつかは、データのパターンを見つけたり、チュートリアルを通じてユーザーをガイドしたりするように適応されています。 また、予測分析のように、未来を予測することに焦点を当てたものもあります。
予測分析により、ユーザーは大規模な履歴データセット、統計アルゴリズム、機械学習ツールを組み合わせて、将来のイベントについて明確で正確な予測を行うことができます。
「予測分析は、データを使用して未来を見通すのに役立つツールです。しかし、それは水晶玉ではありません。代わりに、起こりうる結果の確率を教えてくれます。これらの確率を知ることは、ビジネスの多くの側面を計画するのに役立ちます」と CRM.org のMichael Zunenshine は書いています。
過去数十年間のデータマイニングから予測分析が発展するにつれて、「データの粒度と豊富さが進化し、新しいデータソースが追加され、そのデータを保存、処理、分析するためのより費用対効果の高いテクノロジーが見られました」と、ミリマンのアクチュアリーである ペギー・ブリンクマン氏は述べています。
今日、予測分析により、人間が単独で効果的に分析するには大きすぎるデータセットを分析することが可能になりました。 トレンドを予測するために大規模なデータセットの分析に取り組むことで、予測分析は顧客の個人データに新たな視点を提供します。
「このような個人データは、保険で使用される従来の情報源を補完することができます…競争上の優位性を生み出すために使用できる、人のライフスタイルや習慣に関するリアルタイムの洞察を生成することができます」と、航空保険会社のPanzlyとインシュアテック企業FortifierのCEOである Alex Gayduk氏は書いています。 また、保険会社やブローカーが、顧客が次に何をする可能性が高いか、または何に遭遇するかを予測するためにも使用できます。
予測分析は、データベースのようにデータを単に並べ替えたり整理したりするだけでなく、一歩前進します。 しかし、ユーザーが生成したインサイトで何をすべきかを推奨するには至っていません。 そのステップは、予測分析を採用する人の専門知識に委ねられています。
予測分析の力
「データが古くなったり、データが悪かったりすると、企業の46%が誤った意思決定をし、数十億ドルの費用がかかる可能性があります」と、デジタルトランスフォーメーションコンサルタントでMartech Zoneの創設者である Douglas Karr氏は書いています。 より大きなデータセットにアクセスできるため、より多くの状況や情報ポイントを確実に考慮し、より良い意思決定につながります。
しかし、データセットが人間一人で分析できないほど膨大になると、データから行われる意思決定の質は、どのデータが含まれるかだけでなく、その分析にどのツールを使用するかにも依存します。 AIによるビッグデータ分析の取り組みは、既存のデータ内のパターンスポッティングに焦点を当てることから始まります。予測分析は、データセットにすでに表されているものに基づいて、次に何が起こるかについて、データに基づいた予測を行うことに重点を置いています。
たとえば、予測分析は、保険会社、代理店、またはブローカーが特定の地域やビジネス地区の請求履歴を監視し、ビジネスで目にする可能性が最も高い請求の種類を予測するのに役立つ場合があります。 予測分析では、建設コストや気象パターンも調査できるため、ユーザーはリスクと価格の両方をより正確に予測できます。
この情報を利用して、ブローカーは顧客が適切な保険の補償範囲を見つけるのをより適切に支援できます。 予測分析が一般的になるにつれて、より多くのブローカーがこのツールを使用するようになります。
一部の保険会社は、すでに予測分析の力を活用しています。 「分析主導の大手 [insurance] 企業は、平均して、同業他社の約5倍の資金を高度な分析ソリューションに費やしています」と、GoodDataの保険担当副社長である Mark Rusch氏は書いています。 したがって、分析とデータセットの適切な組み合わせは、これらのツールに投資する保険会社やブローカーに利点をもたらします。
予測分析を採用する保険会社やブローカーが増えるにつれ、保険業界のビジネスの方法も変化しています。
マッキンゼーの ラムナス・バラスブラマニアン氏、アリ・リバリキアン氏、ダグ・マケルハニー氏によると、2030年までに保険代理店やブローカーは減少するでしょう。 残った人々は、フォームへの記入からリスクの計算まで、長い間手作業で行われていた多くの仕事を処理する予測分析やその他のテクノロジーの使用に適応しているでしょう。
代理店、ブローカー、その他の保険専門家は、「意思決定と生産性を向上させ、コストを削減し、顧客体験を最適化するための高度なテクノロジーの使用に熟達するようになる」と彼らは書いています。
テクノロジーとともに移行するために、保険ブローカーは、新しいツールを理解することに加えて、リレーショナルおよび教育の役割を採用することに焦点を当てる必要があります。 顧客を必要な保険に結びつける人的要素は、AIがブローカーの役割の技術的および管理的側面をより多く引き受けるにつれて深まるでしょう。
予測分析を使用してブローカーと顧客の関係を改善
予測分析は、ブローカーがリスク、カバレッジ、コストについて考える方法をすでに変えています。 予測分析を使用すると、ブローカーは強力な顧客関係を構築するためのアプローチを変えるのにも役立ちます。
予測分析や同様のツールは、保険ブローカーの仕事の進め方だけでなく、保険ビジネスに対する考え方も混乱させます。 従来、保険は、リスクを分散するために、同様の補償ニーズを持つ顧客をプールすることに依存しており、壊滅的な損失に直面している顧客とそのような損失を被らない顧客とのバランスを取りてきました。
しかし、予測分析のようなツールでは、保険に対してよりパーソナライズされたアプローチが必要です。 「膨大な量のデータと、正確な個人予測によるパーソナライゼーションの約束は、プーリングの背後にある均質性仮説を実際に深く揺るがすものです」と、研究者の ローレンス・バリー氏とアーサー・シャルパンティエ 氏は2020年のBig Data & Societyの記事で述べています。 予測分析は、顧客を一般的で均質化された一連のリスクとニーズの例として見るのではなく、ブローカーが顧客を個人として見るという課題と機会の両方を生み出します。
同時に、予測分析やその他のツールは、従来は保険ブローカーのオフィスで人間が行っていた日常的でありながらしばしば退屈な作業をより多く担っています。 たとえば、ワークフローの自動化は、フォームへの入力や重要なドキュメントの収集などのタスクを処理できると、IBMのロボティックプロセスオートメーションのコンテンツディレクターである Paula Williams氏は書いています。
日常的な管理業務がなくなると、顧客へのアプローチをパーソナライズするという課題に直面している保険ブローカーも、そのための自由な時間と精神的なエネルギーの恩恵を受けることができます。 人工知能は多くのタスクを自動化できるため、ブローカーは時間とリソースを解放し、人工知能ができないこと、つまり、顧客固有のニーズを理解し、リスクについて顧客を教育し、重要な瞬間にサポートを提供することに基づいて、真の人間関係を構築することに集中できます。
保険会社は、引受査定を強化し、顧客関係を改善するために、予測分析などのAI対応ツールをすでに採用し始めています。 実際、この分野で遅れをとっている保険会社は、深刻な悪影響に直面する可能性があります。
「従来の引受方法に頼り続ける保険会社は、逆転が困難な負のスパイラルに陥る可能性があります。彼らは不利なリスク選択に直面し、流通パートナーの優先リストから外れる可能性があり、熟練した専門家の採用と維持がより困難になる可能性があります」とデロイトの ブリットン・ヴァン・ダレン、ケリー・キュージック、アンディ・フェリス は書いています。
これらの保険会社と引き続き取引を行うブローカーは、自身の業務に同様の影響を経験する可能性があります。 しかし、予測分析を採用する企業は、より強固な顧客関係を築き、最終的には保険の適用に関与するすべての人に利益をもたらすことができます。
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