人工知能（AI）が私たちの生活や仕事のほぼすべての面で革新をもたらすと期待される中、AIはすでに保険業界に変革をもたらしています。不正行為がますます巧妙化し、保険会社が収益の向上を求められる中で、AIと保険業界は共に進化しています。
AIが保険業界での活用を加速させる主要なビジネス指標
AIは10年以上にわたって保険業界に貢献し、顧客体験を向上させると同時に、業務効率と収益性の新たな基準を確立しています。
1. 顧客体験の向上
顧客は迅速で簡単な体験を求めていますが、保険会社がその期待に応えるのに苦労しているため、保険契約者は他の保険会社に移行しようとしています。ある報告によれば、保険金請求者が保険会社を変更することで毎年340億ドルの保険料の損失リスクがあり、調査対象者の60％以上が不満の理由として保険金支払の遅さを挙げています。AIを活用した請求処理は、不正行為やリスクを効果的に軽減しつつ、顧客の期待に応えるために必要なスピードを提供します。例えば、ある大手旅行保険会社はAIによる自動化を導入し、請求処理時間を3週間以上から数分に短縮しました。また、引受業務でも同様のことが起こっています。高度な引受AI機能により、保険会社は疑わしい行為を迅速に発見し、引受プロセスを自信を持って加速させることができます。
2. 損害率とコンバインド・レシオの改善
AIの導入は、保険業界におけるコンバインド・レシオの改善において重要な役割を果たしていることが明らかになっています。当社が数百万件の請求を分析した結果、損害保険会社はAIを活用した保険金不正請求検知により、1,000件の請求ごとに60,000ドルの損失を防ぎ、自動車保険会社は同様に43,000ドルの損失を防ぐことに成功しています。さらに、AIを活用した代位求償と回収の戦略を採用することで、請求総額の最大7%を追加で回収できる可能性があります。これらの個々の成果は非常に効果的ですが、包括的なAIソリューションを導入することで、これらの成果をさらに拡大し、コンバインド・レシオを最大6ポイント改善することが可能です。
3. 業務効率の向上
保険業界では、迅速さと正確さの両方が求められていますが、人材の不足により効率を維持することが難しくなっています。しかし、AIはこの課題において有効であることが証明されています。例えば、代位求償と回収におけるAIは、保険会社の優れた代位求償スペシャリストの知識と経験を効果的に活用し、プロセスを大幅に効率化します。引受への応用も同様で、保険会社は正確な自動化を実現できます。さらに、高度なAIは単に検知するだけでなく、警告や判断の理由を説明することができるため、経験の浅いチームメンバーでも大きな影響を与えることが可能です。
保険業界におけるAIの応用
1. 引受リスク検知と意思決定
引受判断の迅速化に対する圧力が増す中、デジタル詐欺に関連する新たな課題が、より良い顧客体験への進展を妨げる可能性があり、先進的なAI戦略は、保険契約における隠れたリスクや不正に対抗することに成功しています。効果的なソリューションは、AIの多様な機能を活用し、まず社内外のデータを統合して不正検知のための基盤を整え、次に教師あり学習や教師なし学習などの手法を用いて、効果的な文書不正分析を含む不正の傾向とデータを結びつけます。最後に、高度なネットワーク検知モデルを用いて関連性を見つけ出し、その洞察をアンダーライターに提供することで、不正行為の軽減、価格設定の最適化、保険契約締結前のリスク発見を支援します。
引受リスクの検知と意思決定におけるAIの影響
- スピードと正確さのバランスによる顧客体験の向上
- 保険料の徴収漏れとデジタル詐欺の軽減
- プライシングを最適化し、保険料の値上げを回避
- 保険引受チームをサポートし、業務効率を促進
導入事例:
海外損保: 米国第5位の自動車保険会社、引受リスク検知によって不正を阻止
2. 請求処理と意思決定
請求処理が遅れたり複雑化すると、保険契約者はしばしば不満を感じます。AIを活用した保険ソリューションは、この問題を解決し、すべてのチャネルで迅速かつ公平で一貫性のある請求処理を可能にし、保険金の損失を最小限に抑えます。さらに、保険業界向けに設計されたAIモデルは、経験豊富なクレームアジャスターと同等またはそれ以上の精度で請求文書を処理できるため、優秀な人材をより重要な案件や業務に集中させることができ、収益の向上と保険契約者の体験の向上に寄与します。
AIによるクレーム処理と意思決定がもたらす影響
- 一貫性、スピード、透明性を顧客に提供
- 損害を削減し、請求結果を向上
- 人間のアジャスターの時間を節約
- ストレート・スルー・プロセッシングの向上
導入事例:
生成AIの導入事例：旅行保険の請求自動化率が0%から50％超へ
3. 保険金不正請求検知
保険金不正請求のコストは年間3,080億ドルに達し、保険会社のコンバインド・レシオの2～3%が不正請求によるものであることから、AIを活用した不正検知は収益性を最大化するために欠かせないツールです。自動化が導入された初期段階ではコストが削減されましたが、不正の件数は増加しました。最先端のAI技術は、自動化によるリスクを効果的に軽減します。自動化対象の保険金請求を分析することで、写真や書類の改ざんや再利用といった不正の兆候を発見できます。こうしたクレームは自動化のプロセスから除外され、さらなる検討と調査が行われます。
保険金不正請求検知におけるAIの影響
- より多くの不正をより迅速に発見し、防止
- コンバインド・レシオを具体的に改善
- サイロ化したデータソースを安全に統合し、活用
- コストを相殺する方法として、価格上昇を回避
導入事例:
海外損保：AXA Switzerland、リアルタイムで不正を阻止し、顧客満足度を向上
4. 代位求償検知
損保の請求の約15％が代位求償の機会を逃しており、保険業界は年間150億～200億ドルの損失を被っています。AIを活用した代位求償と回収戦略の潜在的な影響を考えると、シフトの調査によれば、AIを導入することで保険会社は請求総額の最大7％を追加で回収できる可能性があります。
代位求償検知におけるAIの影響：
- 請求損失の削減
- 回収率の向上
- 経験の浅いチームメンバーでも大きな効果を創出
- 経験豊富なチームメンバーが時間を節約し、請求解決に専念
導入事例（英語）:
Top 25 P&C insurer uses AI to achieve recurring average subrogation recovery of over $1M per month
保険におけるAIの未来
最近では、AIの導入により、保険会社は効率と収益性の新たな基準を確立しつつ、業界の主要な課題をいくつか克服することができるようになりました。今後もAIはますます重要な役割を担い、最終的には業界全体を変革するでしょう。新技術の導入にはリスクと課題が伴いますが、シフトが保険業界のリーダーを対象に実施した最近の調査によれば、81％の回答者がAIをイノベーション戦略の重要な要素と見なしており、潜在的な利点と機会コストが認識されているリスクを上回っていることが示されています。
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