19 9月 2024

2022年:第4四半期の保険向けAIのトレンド

保険は、時間とテクノロジーが変化する中、何世紀にもわたって不動の地位を築いてきました。今日、保険業界は、進行中のデジタル革命に対応して急速に変化しています。 AIは、保険業界を席巻しているデジタルディスラプションの1つの形態です。

「人工知能(AI)は、関係性を変え、ビジネスプラットフォームを改革し、隠れたデータを拡大することで、保険業界のバリューチェーンを強化する能力を持っています」と、ケビン・H・ケリー氏と他の著者は、Risk Management and Insurance Reviewの2018年の記事で述べています。

AIの保険に対する革新的な能力については、多くの約束が広まっています。このテクノロジーの実際の進歩は遅々として進んでいませんが、人工知能(AI)は実際には、保険会社が販売や顧客との関係にアプローチする方法を変えています。

人工知能と保険販売

人工知能は、2022年に突然保険業界に登場したわけではありません。むしろ、保険ツールとしての成長は、保険、関連業界、顧客の日常生活におけるデータやデジタル技術への依存度の高まりと並行しています。

「AIは、ビジネス上のやり取り、私生活、公的生活の「データ化」がますます増加しているため、成長しています」と、研究者の Naman Kumar氏、Jayant Dev Srivastava氏、Harshit Bisht 氏は2017年に書いています。 5 年経った今、人間のビジネスや個人の努力によって生み出されるデータは爆発的に増加し続けており、人工知能の必要性と使用も増加しています。

人工知能は、過去数十年にわたって、より焦点を絞ったいくつかのツールとアプリケーションに発展しました。 AIは、機械学習(ML)とディープラーニング(DL)とともに、保険の分配を改善するための特に強力な3つの方法を提供すると、マッキンゼーの Ramnath Balasubramanian氏、Ari Libarikian氏、Doug McElhaney 氏は書いている。

人工知能は 、学習、パターンの発見、予測の作成など、機械が人間の認知機能を模倣するすべての方法を表します。
機械学習 は、AIの学習のような能力に焦点を当て、データ入力をさまざまな方法で並べ替えて応答するようにアルゴリズムを訓練します。 MLは、既存のデータに基づいて予測を行うこともできます。
ディープラーニング は、データモデルから抽象化を作成するMLの能力をさらに抽出します。 DLは、ニューラルネットワークを使用して、さまざまなニッチなAIアルゴリズムをつなぎ合わせることで脳の機能をコピーすることがよくあります。

日常の保険販売では、これらのツールはさまざまな形で表示される場合があります。その一例が、顧客とつながるために使用されるコミュニケーションツールです。 AI対応のチャットボットは、顧客との関係を育むことで価値創造をサポートする1つの方法を提供すると、 Mikko Riikkinen 氏と同僚の研究者はInternational Journal of Bank Marketingの記事で説明しています。

人工知能は、顧客の言葉の選択と応答の内容に適応できるため、チャットボットは迅速かつ自然に情報を収集できます。その後、チャットボットはこの情報をエージェントまたはカスタマーサービス担当者に渡して、会話を続けることができます。

機械学習とディープラーニングは、リスクと損失のデータを分析し、可能性と可能性をモデル化し、引受にアプローチするための新しい方法も提供します。引受査定人がこのデータをより微妙な意思決定に取り入れるにつれて、損失防止と顧客保護の新たな領域が開かれます。

AIは次にどこへ向かうのか?

人工知能の研究は、AIが現在の状況や過去のデータセットの調査に価値を提供するだけでなく、AIが過去の情報に基づいて将来の出来事について予測することもできることを示唆しています。

保険業界は、過去の損失に関する情報に基づいて潜在的なリスクに対処することを長年にわたり行ってきました。しかし、何世紀にもわたって、主な焦点は損失補償にとどまってきました。

AIが保険業界でより一般的になるにつれて、「保険のビジネスモデルは損失補償から損失の予測と防止へと移行する」と、Martin Eling氏、Davide Nuessle氏、Julian Staubli 氏は、リスクと保険に関するジュネーブペーパーの2021年の記事で述べています。業界の焦点が移るにつれて、保険会社は、顧客価値を維持または向上させながらコストを削減する新しい方法を発見するでしょう。

損失防止への注目には、顧客の行動への注目が含まれます。 AIは、顧客の意思決定を分析および理解するための他の方法も提供します。

例えば、Risks誌に掲載された2020年の研究では、「顧客が損害保険を購入または放棄する理由を説明するために使用できる」AIモデルが説明されていると、研究者のアレックス・グラメーニャ氏とパオロ・ジュディチ氏は書いています。このモデルは、顧客の行動に関する情報をリアルタイムで収集できるため、エージェントとカスタマーサービス担当者は、顧客のニーズをその場でより深く理解し、対処することができます。

多くの保険会社は、AIが彼らのために利益を上げているとすでに報告しています。 PwCが保険会社の経営者を対象に行った調査では、次のような結果が出ています。

65% が、AI はすでにより良い顧客体験の創出に役立っていると回答しています。
49% が 、AI が社内の意思決定を改善したと考えています。
47% が、AIの使用により効率、生産性、またはコスト削減が向上したと回答しています。

現在、メリットを感じていない保険会社の重役の間でも、AIに対する熱意は依然として高いと、PwCのマット・アダムス氏、マリー・カー氏、アナンド・ラオ氏は書いています。たとえば、回答者の47%は、AIの使用による収益の増加をまだ見ていないと答えていますが、2年以内にこれらの結果が見られると予想しています。保険会社は、その見返りがすぐには得られない場合でも、人工知能への投資に引き続き取り組んでいます。

今日のAIを明日のアプリケーションに組み込む

メディアは、未来は完全に機械によって動かされるという憶測を立てていますが、今日のAIモデルとアルゴリズムは自分で決定を下すことができないと、Business News Dailyの Adam Uzialko 氏は述べています。人工知能は、人間のエージェント、引受査定人、その他の意思決定者に取って代わることはできません。

このテクノロジーでできることは、データセットの要約とそのデータから収集された洞察を人間の意思決定者に提供することです。エージェントまたはカスタマーサービス担当者は、その情報を確認し、特定の顧客ニーズに対応できます。また、AIは、人間の専門家が顧客の名前や住所をさまざまなフォームにコピーするなどの単調な作業や反復的な作業に費やす時間を減らすこともできます。

「その結果、保険会社は、顧客に最も適したプランを販売するための設備が整っています」とUzialkoは書いています。

PwCの Scott Likens氏、Michael Shehab氏、Anand Rao氏は、保険会社は今後数年間で人工知能を効果的かつ責任ある形で導入するために、いくつかの分野に焦点を当てる必要があると書いています。

リスクを評価し、リスクを監視する計画を立てます。 保険会社は、AIが財務、運用、評判の機会、リスク、慣行とどのように相互作用するかを検討する必要があります。
決して「設定して忘れる」ことはありません。 AIは、アクセスできる情報に基づいて学習し、適応します。その結果、人間はAIの適応と出力を監視して、許容できないバイアスの影響を軽減し、AI開発を導く必要があります。
倫理をAIの不可欠な部分にします。 AIは学習して適応することができますが、人間が新しいことを学ぶときに当たり前だと思っている経験や人間との交流の蓄積はありません。倫理トレーニングをAIの使用に不可欠な部分として扱うことは必須です。

また、2022年以降も成長を続けたいと考えている保険会社にとって、保険専門家にAIと連携するように教えることも不可欠です。チームメンバーは、自分のワークフローを適応させる必要があります。また、AIがどのように機能し、その制限は何か、どこで監視する必要があるかを理解する必要があります。

かつてはSFの世界だった人工知能は、今では保険会社、代理店、ブローカー、顧客にとって日常的な現実となっています。テクノロジーが成長し成熟するにつれて、保険会社のビジネスの方法、そして自社の収益を保護しながら顧客に価値を提供する方法が変わるでしょう。

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