金融保険業界における人工知能の3つの重要なトレンド

[51CTO.com クイック翻訳] 変化は常に起こっており、将来の変化は予測可能です。保険市場は大手の国内ブランドと伝統的な商品ラインが主流であり、ここ数十年で大きな発展は見られません。

しかし、人々はすでに賭けを始めています。ベンチャーキャピタリストの目から見ると、保険業界は混乱の渦中にいる。ニューヨークを拠点とする保険テクノロジー企業Lemonadeは、史上最大のシードラウンドの資金調達を成功裏に完了した。

ベンチャーキャピタル企業だけではない。ウォーレン・バフェット氏も、自動運転車の登場はバークシャー傘下の保険会社ガイコの保険料に深刻な影響を及ぼすだろうと公言している。

これが事実であることを示す関連データがすでに存在します。 KPMGの2015年の予測によれば、自動運転技術を搭載した車を含む「極めて安全な」自動車の登場により、今後25年間で自動車保険業界は60％縮小するが、自動車保険は保険業界の40％以上を占める。しかし、保険会社にとってビジネスプロセスを自動化することは大きなメリットがあるのではないでしょうか?

保険における人工知能 – はじめに

人工知能はビジネス市場が注目すべきトレンドです。この記事では、AI が保険会社、ブローカー、保険契約者の経済成長を促進し、保険業界の変革とアップグレードを推進する 3 つの主要な方法について説明します。

• 行動に基づいた価格設定のポリシー: ユビキタスなモノのインターネット (IoT) センサーが価格設定プラットフォームにパーソナライズされたデータを提供するため、より安全な運転をする人は自動車保険料を安く抑えることができ、より健康的なライフスタイルを送る人は健康保険を安く抑えることができます。
• 顧客体験とパーソナライズされたサービス: 人工知能により、保険契約の完全に自動化されたシームレスなユーザー エクスペリエンスが実現し、チャットボットは顧客の地理的環境とソーシャル データを取得してパーソナライズされたやり取りが可能になります。オペレーターは、ユーザーが特定のプロジェクトやイベントに合わせて保険をカスタマイズできるようにもします (オンデマンド保険など)。
• より迅速でカスタマイズされた請求: オンライン インターフェイスと仮想請求査定人により、事故後の請求処理と支払いの効率が向上し、詐欺の可能性も減ります。顧客は、請求の支払いにどの保険会社の保険料を使用するかを選択することもできます (P2P 保険と呼ばれます)。

保険は世界的な市場であるため、国民の不信感と結び付けられることが多く、人工知能であろうとなかろうと、技術革新にとって課題となる可能性があります。

したがって、新しいテクノロジーを導入する際の重要なポイントは、自動化がトロイの木馬のように保険契約に影響を与えることはないということを一般の人々に納得させることです。最近の Vertafore の調査では、消費者の 60% がチャットボットを通じて保険を購入することに懸念を示しました。

保険分野における現在のAI応用の3つのトレンド

私たちは、人工知能アプリケーションにおけるこれら 3 つの主要なトレンドを徐々に分析し、業界の現状、起こっている変化、そして業界の将来の発展と変化を比較します。まず、「行動価格設定」を分析してみましょう。

1. 行動ベースの価格設定モデル: IoT センサーは保険をエージェントからソース データに移行します。 IoT データを利用して保険料の価格設定をパーソナライズできる主な方法は 3 つあります。

• 有効なリスクを取る: テレマティクスとウェアラブル センサー データにより、運転を減らして運動を増やすなど、リスクの低い行動に対して保険料を下げることができます。
• 保険と AI デバイスのバンドル: スマートホーム企業は、AI テクノロジーを使用するユーザーに保険の割引を提供し、デバイスと保険をバンドルします。
• クレームの検証と評価: IoT データ マーケットプレイスにより、オペレーターはコストのかかる評価や監査に頼るのではなく、検証済みのリスク管理情報をより迅速に取得できるようになります。

例を挙げると、生涯または走行距離に基づく自動車保険では、特定の資産（車など）をリアルタイムで追跡するテレマティクス センサーの助けを借りて、特定のリスク イベント（自動車事故など）に基づいて保険料を指定できます。

これは何を意味するのでしょうか? より安全な運転をするドライバーは保険料を安くすることができ、どのドライバーも走行距離に応じて保険料を支払うことができます。保険契約者はもはやリスクプールの一部ではなく、実際に負うリスクに対して支払うことになります。これは、AIテレマティクス技術のサポートから切り離すことのできないまったく新しい保険商品です。

もちろん、このアプローチではリモート センサー機器の追加が必要になります。これが保険会社がハードウェア企業になりつつある理由です。スマートホームモニタリング、緊急支援、住宅保険を提供する会社、Neos Ventures を例に挙げましょう。同社の戦略は、ガスや水漏れ、住宅の安全を脅かす事態の検知を減らす技術を提供できれば保険料を安くし、そのコスト削減分を顧客に還元するというものだ。

今後 10 年間で市場で成功するには、保険会社は、カテゴリーの予想される行動に基づいた価格設定モデルから、個人の実際の行動に基づいた価格設定モデルに迅速に移行する必要があります。これは「プロキシからソース データへの移行」と呼ばれます。

調査によれば、消費者はこの変化を望んでいる。トルバドゥール・リサーチ＆コンサルティングによる最近の調査によると、消費者のほぼ半数が、より安価な製品と引き換えにウェアラブルデバイスのデータを保険会社に引き渡すことに同意していることがわかりました。

保険ベースのアフターマーケットアプリケーションには、依然として多くの不確実性が残っています。 「UBIは新興分野であるため、行動データの選択と解釈、そしてそのデータを既存の価格設定構造に統合して新しい市場の収益性を維持する方法に関して、かなりの不確実性が残っている」と全米保険協会の委員会は2017年の報告書で指摘した。

市場の約5分の1は興味を持っていません。顧客の21%はUBIプロジェクトの調査への参加を拒否し、回答者の81%は運転行動の監視を望まず、お金を節約したり保険料が下がったりするとは思っていませんでした。通勤時間が長い人、長距離を頻繁に運転する人、空いている道路でスピードを出すのが好きな人は、保険会社に自分の行動を評価してもらうことで利益を得る可能性は低いでしょう。

一部のオペレーターがセンサーデータにアクセスできるからといって、必ずしもそれを使用するとは限りません。ソースデータの信頼性と豊富さ、そして分析の正確さが重要になります。これにより、Octo Telematics の次世代プラットフォーム (NGP) などのプラットフォーム市場が出現しました。NGP は、自動車保険事業者に、ドライバーの行動スコアリング、交通事故分析、車両管理会社やレンタカー会社向けの請求分析とリスク分析のためのアプリケーション プラットフォーム インターフェイス (API) を提供します。

新しいテクノロジーには必ずリスクが伴い、物事には常に二面性があるものです。センサーデータはさまざまな方法でリスクを軽減しますが、いくつかの新たな脆弱性も生み出します。たとえば、センサー関連のリモート デバイスはハッカーによる被害を受けやすく、データ保護、情報セキュリティ、その他の法律や規制に違反する可能性があります。そのため、これらの抜け穴により、事業者は突発的なリスクをカバーするための新たな事業を展開する必要が生じます。

2. 顧客体験とパーソナライズされたサービス: AI インターフェースにより、顧客とのやり取りが向上します。保険購入体験を向上させるための 3 つの重要な方法は次のとおりです。

• チャットボットがあなたを認識する: 高度な画像認識とソーシャルデータにより、販売会話をパーソナライズできます
• プラットフォームはあなたの身元を確認します: 自動化された個人身元確認により、バインディングと認証の処理時間が短縮されます
• オペレーターはサービスをカスタマイズできる: 機械学習技術により、リアルタイムのオンラインまたはアプリベースのショッピング体験を提供可能

2017年1月、生命保険の新興企業ラペタスは、自撮り写真で生命保険を購入できるサービスを開始して話題を呼んだ。喫煙などの習慣は寿命の強力な予測因子であるため、Lapetus は長時間の面倒な身体検査を必要とせずに、顔の分析を通じてリスク スコアを迅速に判断できます。同社の公式ウェブサイトでは、喫煙者の兆候をどのように評価するかについて説明している。

成功する電子商取引は顧客中心であり、最もパーソナライズされた顧客体験が最も直接的です。これはアリアンツ1の考えです。 Allianz1 はイタリア市場の Web プラットフォームであり、購入者は Allianz の 13 の異なる事業を自由に組み合わせて、自分だけのパーソナライズされた製品を作成できます。

アクセンチュアの調査によると、保険業界の回答者の 68% が業務の何らかの部分でチャットボットを使用しています。

チャットボットはブランドや人の名前が大好きです。有名な保険チャットボットには、Geico の Kate や Lemonade の AI Jim などがあります。チャットボットは、顧客の財産保険のニーズに基づいて、Facebook Messenger を通じて商業保険を販売します。

3. より迅速でカスタマイズされた請求: AI により不正行為が削減され、請求がより迅速に解決されます。保険金請求処理のスピードと成功は、保険業務の効率化において重要な要素です。AI 請求処理によって顧客満足度を向上させる 2 つの方法は次のとおりです。

• 保険金支払いのスピード: 保険金支払い時間の指標は、顧客が事業者を選択する上で非常に重要です。
• 詐欺の可能性の低減: 詐欺の可能性の低減は、最終的には保険会社がより重視するより重要な指標になるでしょう。

AI の利点は、請求処理において最も顕著に表れるようです。レモネードのAIジムは、2017年1月に3秒以内に請求を解決したとされ、話題になった。 JD Power & Associates の調査によると、この決済時間は顧客が最も重視するビジネス指標です。比較すると、同社のトップクラスの保険部門の処理サイクルは11日間となっている。

これは桁違いの違いで、トップランクの保険金請求部門は、Lemonade の AI Jim よりも 316,800 倍の長い時間をかけて保険金請求を処理しています。

保険会社の幹部の多くは、人工知能が業界に革命をもたらすことをすでに認識しています。コンサルティング会社アクセンチュアが2017年4月に実施した調査によると、保険会社の幹部の79%が「AIは保険会社が顧客から情報を取得し、顧客とやり取りする方法に革命をもたらすだろう」と考えていることが分かりました。

これは、チャットボットの有無にかかわらず、大きなコスト削減のチャンスです。保険会社は定期的に800億ドルの不正請求を報告している。保険詐欺の最も一般的な形態は個人情報の盗難であり、保険契約者の知らないうちに、または同意なしに保険金請求を行うことで保険や個人情報のデータを盗むものです。データセキュリティや支払い/取引詐欺は時々発生します。

不正検出は、無視できない人工知能技術の応用トレンドの 1 つです。不正検出は、保険業界における AI 応用の最も急成長している分野の 1 つとなっています。 2016 年には、75% 以上の業界で自動不正検出テクノロジーが使用されていることが報告されました。保険会社の詐欺防止を支援するスタートアップ企業Shift Technologyは最近、8,200万件の請求を分析した。

結論: 保険AIソリューションのベンチマーク

顧客は、保険商品を購入するときではなく、支払いを行う必要があるときに保険商品のパフォーマンスを評価します。他の商品やサービスとは異なり、お客様は、補償対象となる事象が発生したときに保険会社が提供するサービスに基づいてのみ判断することができます。保険テクノロジー企業 Livegenics の有能な幹部兼創設者であるアレックス・ポリャコフ氏は次のように書いています。「保険業界で最も重要な指標は、保険金請求後の顧客満足度です。」

Lemonade や Next のようなスタートアップは設立されてまだ数年しか経っていないため、大規模な規模で優れた顧客体験を提供できるかどうかを判断するのに十分なデータがありません。保険会社の顧客管理プロセスが「退屈」であり、大幅な改善と合理化が必要であることは否定できませんが、時間が経てばこれらの変更が価値のあるものであることが証明されるでしょう。

保険を購入し、マウスを数回クリックするだけで後で請求を行えることは、否定できない魅力です。ナショナル・オートモーティブ・ファイナンシャル・コーポレーション（STFC）の最高経営責任者マイク・ラロッカ氏は、2017年1月に次のようなメッセージを送りました。「変化の時は来ています。変化に気づかなければ、私たちはおそらく滅びるでしょう。」

保険業界が現状維持を続ける日々は終わりに近づいているという意見は一致しているようだ。アクセンチュアが2017年4月に実施した調査によると、「保険会社の幹部は、人工知能（AI）が今後3年間で業界を大きく変えると考えている」ことが分かりました。テレマティクス、自律走行車、チャットボット、カスタム プラットフォームのいずれであっても、市場は AI を有効活用して顧客登録/請求管理プロセスを改善できる企業へとシフトしていくと考えられます。

保険業界における人工知能 – 重要な3つのトレンド

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]