機械学習で保険ビジネスの問題を簡素化する3つのシナリオ

実際の請求ケースでは、保険会社は個人、シナリオ、さらには他の影響要因を含む大量のデータを使用する必要があることがよくあります。特定の保険条件の制約と組み合わせると、評価システム全体がより複雑になります。さらに、保険は多数の種類に分かれており、生命保険と自動車保険は明らかに同じものではなく、それぞれ異なるデータとプロセスに対応しています。このような複雑なビジネス要素に直面して、機械学習 (ML) が効率的な保険業務を促進する救世主になると期待されています。

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保険の本質はリスクから身を守る手段です。保険業界は、比較的正常なプラスの収益を得るために、予想される支出に基づいて料金を決定する必要があります。しかし、料金や費用の理解と設定、特に収益性を維持する方法は非常に複雑な場合が多く、保険業界全体が機械学習技術がやがて「手助け」してくれることを期待しています。ここで強調しておきたいのは、期待されているのは人工知能 (AI) ではなく機械学習だということです。これは、機械学習に基づく統計ツールは、特定のタスクを完了する際に、ニューラル ネットワーク、エキスパート システム、またはその他の純粋な AI ソリューションよりも優れた結果をもたらすことが多いと一般に考えられているためです。

次に、機械学習が保険業界の解決に役立つと期待されている 3 つの基本的な問題を見てみましょう。

保険適用範囲

健康保険と生命保険は本質的に複雑であり、その具体的な設計では個人の健康状態、病気、死亡リスクなどのさまざまな要素をカバーする必要があります。保険引受人はこれまで、男性/女性、年齢、喫煙の有無など、一連の基準を使用してきました。さらに、保険業務は金融業務と似ており、郵便番号などの指標を組み合わせて「境界現象」を生み出すことがよくあります。つまり、顧客がいくら高い保険料を支払っても、保険サービスを受けられないということです。

これらの法的問題に対処する必要があるということは、保険対象サービスには個人の健康リスクだけでなく法的リスクも伴うことを意味します。引受人は、法的リスクを引き起こす可能性のある特定の条項を除外するための分析を実施し、これに基づいて収益性の高い資金の安定したプールを維持する必要があります。

これは機械学習が役割を果たすのに理想的な場でもあります。現代のコンピューティング システムは、膨大な量のデータを処理するのに十分なパフォーマンスを提供し、複雑な回帰分析ではクラスタリングを実行して分析システムをさらにサポートできます。さらに、既存の多くの機械学習手法は、AI テクノロジーを必要とせずに価値を提供できます。

Traffk の CEO 兼共同創設者であるポール・フォード氏は、次のように述べています。「保険引受業務では、統計モデルとプログラム コードによって企業の分析能力が向上しています。現在、当社はニューラル ネットワーク モデルを使用していますが、このようなエンジンがプロモーションに実用的な価値を持つようにするには、トレーニング/実行時間と必要な精度のバランスを取る必要があります。今後状況が変化する可能性もありますが、当社のモデルはお客様に分析と収益の向上を提供します。」

車のクレーム

保険手続きのもう一方の目的は、当然ながら請求の問題です。保険金支払いの複雑さは、被保険者を悩ませるだけでなく、保険引受人にも大きな問題をもたらします。自動車業界を例にとると、保険会社はさまざまな修理オプションと入手可能な部品要件を理解する必要があります。自動車メーカーとモデルの巨大なシステムを考えると、請求評価の難しさは誰もが理解できると思います。

自動車保険の請求を例にとると、従来の修理費用のみに基づいて見積もりを出すだけでは明らかに不十分です。計算方法はモデルごとに異なり、同じモデルであっても、修理範囲やその地域の部品の入手状況によって修理費用は異なります。

機械学習はさまざまな方法で主張をサポートできます。さらに、保険会社は請求プロセスでさまざまな機械学習ツールを使用することもできます。

最初の損害通知 (FNOL) では、保険会社は事故または損害評価の結果をできるだけ早く被保険者に通知する必要があります。全体的な損害を迅速に評価できれば、プロセス全体がよりシンプルかつ効率的になります。損失評価の点では、機械学習テクノロジーは直接的な効果はあまりないように思えるかもしれませんが、ロボットによるプロセス自動化 (RPA) を通じて請求プロセス全体を簡素化することがよくあります。

車両に他の損傷がある場合、またはすぐには判断できないより深刻な損傷がある場合には、機械学習を使用できます。最も典型的なツールは、もちろん AI ビジョン ソリューションです。たとえば、手動アプリケーションを通じて顧客に車両の写真を撮るように指示し、その写真を使用して AI システムが損傷を分析し、バックエンドの AI システムがそれを交換部品にマッピングして見積もりを作成します。修理工場は、被保険者と比較して、損害評価プロセスに精通していることは間違いありません。また、保険引受人からのより具体的な質問に答えることができるため、保険会社が正確な補償額を迅速に算出するのに役立ちます。

ここでは 2 つの異なる方法が説明されていることに注意してください。その中で、請求プロセスのすべてのステップを単一の AI システムでカバーするというソリューションは、明らかに複雑すぎるでしょう。 「全体的な効率を向上させるには、請求、損傷の特定、修理見積もりに別々のシステムを用意するのが最善です」と、Solera の CTO である Evan Davies 氏は述べています。「機械学習の手法を請求プロセスに導入することで、自動化のメリットを最大限に引き出し、熟練した技術者がより複雑なケースに集中できるようになります。」

エヴァン・デイヴィス氏はまた、請求プロセス全体が事故の重大性や特定の保険の種類によって大きく左右されることが多いとも述べています。軽微な損害や標準的な補償範囲のケースは完全に自動化することができ、手続きや補償額に関して当事者間で争いが生じることは通常ありません。前述したように、このような状況では AI 技術の介入は必要ありません。一方、評価サイクルが長いケースでは、査定者は技術的な手段を使用してレビューと分析の効率を向上させることができます。このアプローチにより、顧客が補償を受けるまでの時間が短縮され、被保険者と引受人との間の長期的な協力関係が大幅に改善されます。

不正行為検出

はい、詐欺行為は保険業界が決して避けることのできない大きな問題です。残念なことに、詐欺は保険業界を含む多くの業界を長年悩ませてきた、常に存在する問題です。

クレーム分析の適用範囲は、すべてのクレーム要求を正しく処理することに限定されないことを強調する必要があります。たとえば、保険会社はクラスター分析を使用して、特定の地域での事故の確率が通常のレベルを超えているかどうかを把握し、組織的な詐欺があるかどうかを推測できます。

潜在的な不正行為の分析には、さまざまなツールの使用が必要になることが多く、統計、ルールベースの方法、さらにはニューラル ネットワークなどの要素を含む機械学習が重要な役割を果たします。