AIと保険の未来：ChatGPTと保険業界 ー その熱狂と現実

Solomon Philip は、シフト テクノロジーのマーケット インテリジェンス部門の責任者を務めています

ChatGPT はあらゆるところにあります。生成 AI (人工知能) がまさに話題になっていること、そしてビジネス、教育、エンターテイメントにとって実際に何を意味するか、未来に影響があるかにさまざまな意見があることは否定できません。否定論者は、それが一時的な流行にすぎないと主張しています。遊び半分にキュートなストーリーや写真を作成して友達にシェアしてして笑わせる楽しいものだと悲観論者は、機械が真に知覚を持つようになり、人類の時代の終わりが近いことを示す新たな兆候だとみなしています。「ChatGPT とは何なのか」、「自分の生活にどんな影響があるのか」を街で 10 人に質問すれば 10 人とも異なる回答をするでしょう。

しかし現実には、生成 AI は普及しており、ほとんどの最新テクノロジーと同様に、それからどのように利益を受けるかは、どのように活用するかにかかっています。シフトでは、保険業界を変革する大きなポテンシャルを有するこのテクノロジーを注視しています。そのため、言うまでもなく、ChatGPT は、相当な期間にわたって当社にとって注目の対象であるだけでなく、当社のロードマップにありました。実際のところ、当社では、2020年以降、自社の保険意思決定ソリューションに大規模言語モデル (LLM) を組み込んでいることから、不正の検知や、請求の決定などの保険契約と請求のライフサイクルに関連するプロセスの領域において ChatGPT からどのように利益を得るかを理解するうえで一歩先を行くことができました。

ChatGPT: その実体

新たなものか、従来のものかを問わず、あらゆるテクノロジーと同様に、ChatGPT はツールの一つです。一連のプロンプトに基づいて、コンテンツを作成したり、回答を見出したり、メールの下書きを作成したり、子供の宿題をしたりできるその機能は、本当に驚くべきものです。AIを未来を伺わせます。しかし、これらの優れた機能に一定の影響を伴わせるには、それを大きな戦略の一部とする必要があります。最初のステップは、生成 AI が自社のビジネスのためにできることが何かを真に理解し、その所定のメリットを得るために生成 AI に関連してどのようなシステムを構築する必要があるかを判断することです。ChatGPT が完全なものではないことを忘れないようにすることも重要です。生成 AI には、特定のビジネスに固有のコンテキストを解釈する能力が欠けている可能性があり、その応答でエモーショナル インテリジェンス (EI) を示すことができない可能性があり、生成 AI には「常識」が欠如しているため、その応答があまり意味をなさない場合があります。

ChatGPT を保険会社向けに活用する

シフトでは、世界の保険業界のニーズを満たすことに引き続き全面的に注力していきます。そのため、当社は、独自の立場から、最新テクノロジーの可能性を活用できるよう保険会社を支援しています。未来を見据えたイノベーションによって確かに実験が起きますが、変革の鍵となるのは運用化です。そして、新たなテクノロジーが自社の現在の計画や戦略に適合させ、将来における新たな変革に活用する方法を理解するうえでのサポートを提供する信頼できるパートナーがいれば、運用がかなり実行しやすくなることが多いものです。1 つの例としてデータを挙げてみましょう。AI の能力が、そのシステムに供給されるデータの範囲に限定されることは周知の事実です。これが、情報技術 (特に AI) の世界で「ゴミを入れたらゴミが出てくる」という表現がよく使われるようになった理由です。結果をベストにするには、データ サイロを解消する必要があります。データ クレンジング、データ マッピング、データ エンリッチングを行う必要があります。これは、当初からシフトがお客様のために行ってきたことです。

スタンドアロンにしない

前述したように、ChatGPT の価値は「スタンドアロン」テクノロジーソリューションとしては、限定的なものになります。さらに、ChatGPT は、個別のツールとしても入手できますが、特定のビジネス課題の解決を目的とした大規模なシステムまたはソリューションの一部として活用した方が、その本来のメリットが得られます。シフトにとって、これは、請求や保険契約管理ソリューションなどの他の重要なコア システムに基本的に「事前統合」されている生成 AI ソリューションへのアクセスを保険会社に提供することを意味します。シフトは、保険会社が契約者のためにこうしたテクノロジーを活用する際に要している時間、労力、エネルギーを節約できます。

たとえば、対応する文書の情報抽出による請求不正検知について、ChatGPT を用いて強化する方法を見てみましょう。保険書類について「パイプライン処理」にあたるものを視覚化すると、エントリ ポイントは光学文字認識 (OCR) になります。OCR は、文書を、ChatGPT 上の質問やプロンプトが適用可能なテキストに変換します。これにより、結果として、シフトで「保険の常識」レイヤーと称しているもの通過し、応答の正確さと有効性が確保されます。当社では、パイプライン処理のこの部分の設計にあたって保険業界特有の課題に焦点を当て、この業界における複雑なシナリオと意思決定に合わせて調整しました。この段階は、モデルの学習と調整を継続するためにも重要です。最後に、請求が疑わしいかどうかの判断、疑わしい場合のその理由の判断を行うアルゴリズムにおいて、こうした結果が利用できるようになり、そのため、請求不正検知プロセスの精度、効率性、公平性が高まります。こうしたパイプライン処理アプローチは、他の分野 (求償権の検知、引受査定の検知など) や、請求の自動化戦略やイニシアチブにおけるサポートにも役立つことも示されることでしょう。

未来はここにある

新しいテクノロジーが非常に多くあるため、実験から実用化までに要する時間がほぼ無限であるように感じられます。ChatGPT の場合、少なくともシフトにとっては、そうした評価は事実とはまったく異なるものでした。当社では、すべての生成 AI サービス、特に Microsoft の Azure OpenAI Serviceに関して安全なプライベート環境の構築のために Microsoft との連携を既に開始しました。したがって、こうしたテクノロジーは、安全でスケーラブルでサポート可能な環境で保険業界の利益のために活用できるようになります。こうしたサービスは、2023 年第 3 四半期末までに完全に運用可能になる予定です。

結論

AI のある世界というエキサイティングな時代になりました。ChatGPT などの生成 AI テクノロジーは、多くのビジネスや分野において、未来を形作り、まったく新しいレベルの効率化をもたらすことでしょう。保険業界についてだけでも、それが及ぼす潜在的な利益は計り知れません。ChatGPT によって、今後、保険契約と請求のライフ サイクル全体で、保険専門家が保険会社と契約者のために可能な限りの最善の決定を下せるようになるでしょう。

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