20 9月 2024

商業保険におけるAIの進化する役割

過去数十年で、人工知能はSFから一般的な使用に移行しました。あらかじめ書かれた命令のリストを実行するだけの従来のコンピュータプログラムとは異なり、AIは提供された情報に適応することができます。この機能により、プログラマーは、パターンを特定し、予測を推定し、情報をより迅速かつ効率的に管理できるソフトウェアを作成できます。

パターンを特定し、リスクにフラグを立てる能力は、AIを商業保険において特に価値のあるものにしています。新しいインシュアテック企業も既存の保険会社も、これらの能力のために人工知能を採用しています。

なぜAIなのか?

研究者の Louis F. Pau氏とClaudio Gianotti 氏は、著書「Economic and Financial Knowledge-Based Processing」で、保険を含むさまざまな業界の問題に対する人工知能の約250の異なるアプリケーションを調査しました。その結果、調査対象となった企業は、従来のプログラムよりも複雑な問題を解決する上でのAIの有用性、より迅速で正確な情報の提供、リスク軽減の可能性をAIに求めていることが分かりました。

データドリブンな意思決定の向上

保険業界にとって、AIは保険会社とその顧客の両方によって生成される大量のデータの管理を容易にします。

「保険業界は常にデータビジネスです」と、bolt のプロダクト担当バイスプレジデントである David Lewin 氏は言います。「AIは、データを解釈し、戦略的レベルとトランザクションレベルの両方で有意義な洞察をもたらすための新鮮な方法をもたらします。

「AIテクノロジーを活用することで、引受査定人は手作業の直線的なルールベースの意思決定から、より正確なコンピューター生成情報に移行できるようになります。最終的には、引受査定人はより単純なケースを自動化し、データを活用してより複雑で大規模なビジネスを支援することができます。」

スイス・リーのアンダーライターズ・カウンセル兼シニア・クレーム・エキスパートであるケイト・ブラウンは、保険業界ほど多くのデータを持つ業界は少ないことを指摘し、デビッドの主張を強調しています。したがって、問題は、そのすべてのデータをどのように処理するかを理解することです。

「人間には、現在取得している膨大な量のデータを処理する能力がありません」と、ブラウン氏。「それがAIの競争上の優位性であり、この大量のデータを使用してより良い意思決定を行うことができるのです。」

AIを戦略的能力として考える

AIの力は、その柔軟性に由来します。インシュアテックや保険会社は、特定の種類の問題について人工知能をトレーニングすることで、多くの特定のタスクに必要なツールを構築でき、人間の引受査定人はコンピューターの能力を超えた仕事に集中することができます。

「多くの保険会社がAIアプリケーションからメリットを見出し始めている一方で、大きなリターンを上げている企業は、AIをツールではなく機能としてアプローチしています」と、 Sumit Taneja氏とRupesh Malik 氏はEXLのホワイトペーパーで述べています。

機械学習、自然言語処理、行動データモデル、音声認証、コンピュータービジョン、モノのインターネット(IoT)というAIの6つの側面を運用戦略に組み込むことで、保険会社は引受査定人のAI機能のメリットを最大限に活用できます。

人工知能の活躍

人工知能(AI)は、すでに保険会社のビジネスのあり方を変えつつあります。重要でありながら見落とされがちな変化の 1 つは、保険会社と被保険者の両方の視点と目標を一致させる AI の力です。

「歴史的に、保険契約の当事者である保険会社と被保険者は、常に異なる情報を持っていました」と、SCORの会長兼CEOである Denis Kessler氏は書いています。その結果、両者は相手が何を知っていたかを推測しようと戦略的に行動しました。例えば、保険会社は被保険者にさまざまな行動について世論調査を行うかもしれませんが、被保険者はリスクや損失をより有利な方法で説明しようとするかもしれません。

保険会社が何を知っているか、被保険者が何を知っているかの区別が、今度は信頼の欠如につながりました。しかし、人工知能を使用してリスクを評価し、特定の保険契約を引き受けることで、保険会社は顧客のニーズ、理解、関心を自分のニーズ、理解、利益に合わせることができます。保険会社と被保険者は、リスクとの闘いにおいて味方となります。

リスク評価へのAIの応用

研究者たちは、数年前から人工知能をリスク評価に応用しようとしてきました。 2002年、発明家の Jill K. Jinks は、代理店、保険会社、保険サーバーのすべてが役割を果たす「インタラクティブシステムにおける商業保険リスクをインタラクティブに評価するためのシステムと方法」について米国特許を申請しました。

今日、インシュアテックは、さまざまな方法でAIを引受問題に適用しています。 1つの方法は、他の方法では引受査定人の注意を引くことができない要因を考慮することにより、根本的なリスクをより正確に把握することです。このようなツールは、利益率がかつてないほど厳しくなる時代に、複合営業率の向上を目指す企業にとって特に役立つ可能性があると、CytoraのCEO兼共同創設者である Richard Hartley氏は述べています。

しかし、リスクの評価自体は、人工知能が民間保険会社が今日の課題に対処するのに役立つ1つの方法にすぎません。

引受査定人の支援顧客支援

AIのツールや機能は、保険会社が自社の収益をより適切に保護するだけでなく、保険会社の顧客が求めるパーソナライズされたサービスと実際に必要な補償を受けるのを支援することができます。

コグニザントのケーススタディでは、人工知能を使用して洪水リスクをよりよく理解、モデル化、予測することで、保険契約をより適切に引き受け、米国の洪水保険市場の真の規模と範囲を理解する方法について説明しています。コグニザントは、大量の地理データと人口統計データでソフトウェアをトレーニングすることで、洪水のより正確な履歴、パターン、予測を提供できるツールを作成しました。このようなツールを使えば、洪水保険をより効果的に作成し、住宅所有者のニーズに合わない補償で過度な負担をかけることなく、特定のリスクを管理することができます。

したがって、引受に使用される人工知能は、保険の顧客だけでなく、保険の引受会社にも利益をもたらします。「より多くのデータを自動的に消費できるようになると、カスタマイズが進み、顧客は本当に必要な補償に対してお金を払うことで利益を得ることができます」と、Next Insurance の最高執行責任者である Sofya Pogreb 氏は述べています。このレベルのパーソナライゼーションは、保険会社が特定のニーズを理解していることを示すため、顧客が既存の保険会社に忠実であり続ける可能性を高めます。

商業保険会社の考慮事項

人工知能は、すでに人間の日常的なさまざまな活動で役割を果たしています。 AIベースのツールは、商業保険の職場だけでなく、保険の適用範囲を求めている企業の職場にも登場します。 AIの急速な普及により、保険会社はいくつかの新たな検討事項を生んでいます。

AI主導の世界におけるリスク評価

引受業務に関して言えば、人工知能が保険会社の働き方を変えるだけではありません。また、リスク自体の評価方法も変わると、N2G Worldwide Insurance Servicesの最高引受・運用責任者である Warren Berey氏は述べています。

たとえば、自社の業務でAIを使用している企業や、AIが組み込まれた製品を製造している企業は、従来のコードベースのコンピューター操作に対する私たちの理解では説明できないリスクに直面しています。テクノロジーの進化が急速に進むにつれ、これらのリスクに関する情報を収集し、引受業務の改善を通じて対応するための時間的余裕が狭まっています。

保険会社もサイバーセキュリティ企業も、これらの急速な変化を軽視していません。 AI関連のリスクが高まるにつれて、保険会社がそれらに対抗するテクノロジーの開発と実装への取り組みも高まると、マーシュのサイバー製品開発リーダーであるティム・マーリンは述べています。

その他のリスクの変化により、AIを活用した引受ツールの導入も求められます。 AI自体によって引き起こされる商業ビジネスの変化とサイバーリスクに加えて、損害保険会社は現在、激動の世界に直面しています。パンデミック、抗議活動、不安定な経済、気候の不確実性、その他の課題は、リスクを再形成し続けています。

引受業務の改善

機械学習やビッグデータ分析などの他のツールと組み合わせることで、AIは引受査定人が課題に立ち向かうのに役立ちます。これらのツールは、「商業保険会社が引受 [and] プロセスを合理化し、リスクを効率的に特定して価格設定する能力を強化し、収益性を高めるのに役立ちます」と、CapGeminiの Ramesh Darbha 氏と同僚の研究者は2018年のレポートで述べています。

引受査定人はしばしば時間に追われます。 GenPactのホワイトペーパーによると、彼らは仕事時間の50%を引受業務の中核業務ではなく、周辺業務に費やす可能性があります。

「従来の環境では、引受査定人は新しいビジネスを手動で優先順位付けする必要があります。これは多くの場合、ビジネス戦略以外の要因の影響を受けます」とGenPactは指摘します。その結果、多くの新しいビジネスは、たとえそれが保険会社にとって価値を表していても、まったく書かれません。人工知能は、引受査定人の負担を軽減する方法を提供し、引受査定人が新しいビジネスを開拓するための中心的な問題やタスクに集中できるようにします。

人工知能(AI)は、商業保険業者に取って代わるものではありません。しかし、AIは、引受業務を変え、改善できる強力な新しいツールを提供します。商業用損害保険が新たなリスク、進化するリスク、不確実なリスクに直面し続ける中、AIは信頼性の高い引受のための道筋を提供します。

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