AIは保険業界のイノベーションの転換点となるだろうか

これは、ほとんどの親が共感するであろう逸話です。私の同僚は、母親が家事を終えたり自宅で仕事をしている間、男の子はアレクサと何時間も話していられるので、3歳の息子の管理は非常に簡単だと言いました。 また、私の同僚は、時間が経つにつれて、少年に対するアレクサの反応がより良くなり、よりパーソナライズされたものになったため、その小さな子供がアレクサと緊密な絆を築いていることに気づきました。 

これは、AI アプリケーションが私たちの日常生活構造の一部になりつつある簡単な方法であり、別の人間が特定のタスクを実行するという人間のニーズを置き換えるわけではないにしても、簡単に拡張できます。 ほぼ 77パーセント 現在、のデバイスが何らかの形で AI テクノロジーを使用しています。 予測によると、 8.4億 2024 年までに、AI を搭載したデジタル音声アシスタント ユニットが世界中で導入され、世界の総人口を超えます。 仮想アシスタント、チャットボット、顔認識システム、音声検索、自動運転車など、AI を活用したサービスやソリューションは、もはやアイザック アシモフの小説の中だけでなく、私たちの生活のあらゆる分野に存在しています。 

保険業界は伝統的にテクノロジーの導入が遅れてきました。 現在の保険業界では、かつてのモノリス プラットフォーム/システムからクラウドネイティブのアジャイル生まれのアプリへの移行がゆっくりではありますが、着実に進んでいます。 しかし、この分野に対して非常に多くの逆風が吹いている中、現在のテクノロジー導入率は十分なのでしょうか?

保険業界の逆風:

英国保険会社協会（ABI）は自動車保険の28万件の保険契約を分析し、2023年511月までの21か月間の業界全体の平均保険料は15ポンド（前年同期比20％）高かったと発表した。 ほとんどの自動車保険会社は、1年上半期に価格を2023～2%値上げした。2022年下半期以降、ほとんどの国でインフレが保険会社にとって最大の経済課題のXNUMXつとなっている。ヨーロッパの気候変動と異常気象、アジアのモンスーンが既存のリスク評価に影響を与えているおよび損害保険の価格モデル。 過去数十年間の幸福度の向上による長寿化により、生命保険、年金保険会社は自社の商品セットを刷新する必要に迫られてきました。 デジタルの利便性により消費者のニーズが変化するということは、保険会社が顧客との多様なマルチチャネルエンゲージメントに対応するために、より多くの支出をしなければならないことを意味します。 今日の保険会社は、戦略の基礎として、リスクの軽減ではなくリスクの回避に重点を置く必要があります。 

ほとんどの保険会社による AI/ML/NLP 投資のトップ 3 分野: 

顧客により良いサービスを提供するには、新しいテクノロジーを採用して適応することが重要ですが、AI はエクスペリエンスの向上以外にも、さまざまな方法でバランスシートに影響を与える可能性があります。 

ハイパーパーソナライゼーション: 今日、組織内の人事会社は、一部の保険会社が消費者について知っているよりも、従業員についてはるかに多くのことを知っています。これは、シャツのサイズを決める製品が消費者に届くまでの距離がどれほど離れているかを示しています。 保険とは、データを理解し、消費者と特定の出来事によるリスクエクスポージャについての洞察を引き出すことがすべてです。 AI と機械学習は、ビッグデータ、分析、個人のジャーニー マップ、パーソナライズされたコンテンツを使用して、ハイパーパーソナライズされたエクスペリエンスを実現し、顧客を引き付け、利益を促進し、コストを削減します。 顧客をより適切にセグメント化するための継続的な取り組みは有用ですが、消費者の行動の変化に迅速に対応するには AI の方が効果的です。  

引受業務と価格設定：AI モデルにより、損失傾向のより正確な予測と、対象範囲、市場セグメント、業界、地域ごとのより詳細な価格設定モデルが可能になります。 既存のデータセットを活用することで、AI は潜在的な問題を予測し、リスクをより適切に特定して評価し、気候リスク モデルの構築に役立てることができます。 見込み客や既存顧客に関するさまざまなソースからデータ ポイントを収集し、リスク エクスポージャーを微調整して、特定の消費者向けにパーソナライズされた価格設定を支援します。 

保険金請求: 保険会社が消費者に与える最も大きな影響は、保険金請求の処理方法によるものです。 実際、消費者の 87% は、保険金請求処理の有効性が保険会社の選択の決定に影響を与えると述べています。 AI を使用する基本的な考え方は、リスクを評価し、リスク発生の確率に基づいてスコアを付けることです。確率が低いリスクは ML によって自動処理できますが、その他のリスクには人間の介入が必要です。 現在、ほとんどの保険会社は、OCR や会話システムなどのテクノロジーを使用して、NLP によるデータ キャプチャと FNOL の自動化を検討しています。 個人保険会社および商業保険会社にとって、ドローンやコンピューター ビジョン技術などの地理空間情報システムにより、保険金請求の調整が迅速化されています。 

AI が再考できる保険分野の機会の広がりを考えると、これは確かに保険分野におけるイノベーションの転換点となる可能性があります。

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