AIによる代位求償検知とコンバインド・レシオへの影響

世界の保険業界が直面するコンバインド・レシオ問題についての解説シリーズ第3弾です。

保険業界は2023年、平均コンバインド・レシオがおよそ102%になる事態に直面しました。広く受け入れられている業界の試算によれば、損害保険金請求の約15％が代位求償の機会を逸したまま終了しています。これは年間150億ドルから200億ドルのコストに相当し、300億ドル近いという計算もあります。このような機会損失は最終的にはコンバインド・レシオに直接影響するため、より効果的な代位求償と回収が保険会社の収益に大きな影響を与えることは当然です。

業界として、保険料の引き上げだけに頼った戦略では、コンバインド・レシオに望ましい効果をもたらすには不十分であることも分かっています。さらに、保険料の増額のみに焦点を絞ることは、保険契約者が不当な扱いを受けていると考えた場合、顧客の不満を助長する現実的

なリスクも生みます。これにより解約を生み、トップライン収入の代替という新たな問題を引き起こす可能性があります。そのため、代位求償と回収プロセスにベストプラクティスを適用することは、コンバインド・レシオを下げる絶好の機会となります。

人工知能(AI)、特に生成AI(Gen AI)を使って、保険会社が隠れた代位求償と回収の機会を発見し、賠償責任と回収の可能性を評価し、関連する過失/過失法制の表面化と適用を支援することは、この重要なプロセスを近代化する最も効果的な方法の一つです。その結果、迅速かつ正確で公平な代位求償と回収が実現し、保険会社とその顧客の双方に利益をもたらすとともに、継続するコンバインド・レシオの問題にも対処することができます。

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