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AI が保険業界をどのように変革するか

Maruti Techlabs 4m2024/03/13
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顧客エクスペリエンスの合理化、効率の向上、コスト削減などは、保険会社が社内および顧客対応プロセスに人工知能 (AI) を統合することで得られる多くのメリットの一部です。保険業界は、機械学習 (ML) やディープラーニングなどの AI ベースのテクノロジーや、ニューラル ネットワークなどの関連テクノロジーから多大な恩恵を受けて、膨大な量の内部および外部データを洗練できます。
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顧客エクスペリエンスの合理化、効率の向上、コスト削減などは、保険会社が社内および顧客対応プロセスに人工知能 (AI) を統合することで得られる多くのメリットの一部です。

現在、保険会社は従来のイメージを覆し、利便性を促進する革新的なソリューションを採用し、従来の保険慣行を変革しています。

引受業務、保険金請求処理、または大量のデータ分析によるリスクの正確な評価など、AI ソリューションは保険業界のあらゆる分野に道を切り開いています。


保険業界は、機械学習 (ML) やディープラーニングなどの AI ベースのテクノロジーや、ニューラル ネットワークなどの関連テクノロジーから多大な恩恵を受けて、膨大な量の内部および外部データを洗練できます。


AI の応用と現在の傾向を学びながら、保険における AI の重要な役割をさらに深く探ってみましょう。

保険会社にとって AI を使用するメリット

保険に AI を統合するのは面倒な作業であり、根底にはサイバーセキュリティ リスクに関する懸念があります。企業は、このテクノロジーを責任を持って使用するための基本ルールを確立するとともに、影響の大きいユースケースでテクノロジーを選択する際の信頼性と精度を学ぶ必要があります。


しかし、世界が AI の能力を発見するにつれて、AI が提供する容易さと自動化を避けることが難しくなりました。 AI の明らかな利点には次のようなものがあります。


  1. 効率の向上

保険業界では、毎日大量のデジタル データを処理する必要があります。このデータが構造化された形式で見つかると幸いですが、そうでない場合は不幸になる可能性があります。 AI はデータを急速に洗練および構造化する可能性を秘めており、従業員はより価値の高いタスクに集中できるようになります。


  1. コストの削減

タスクがより早く完了すると、各タスクを実行するコストが減少します。また、日常的な業務に時間とエネルギーを浪費する必要がなくなるため、従業員の満足度も向上します。


  1. 合理化された顧客エクスペリエンス

AI を顧客対応プロセスに適用すると、アクセスしやすく合理化された保険プロセスが実現します。顧客の満足は、サービス プロバイダーが達成できる最も顕著な成果の 1 つです。それはクライアントに信頼を与え、リピートビジネスをさらに増やします。

AI ソリューションは保険業界をどのように再構築するのでしょうか?

保険業界は熾烈な競争が続いています。したがって、競争上の優位性を得るには自動化テクノロジーの導入が不可欠になっています。

AI は、保険契約の管理、データ入力、文書処理、スケーリング操作などの反復的なタスクを自動化することで、保険会社に計り知れない価値を提供します。 AI などの先進テクノロジーを統合することで、手間と時間のかかる保険手続きをどのように迅速化できるかを見てみましょう。



1. 効率的なクレーム処理

保険会社は、保険契約を詳細に手動で評価して、特定の保険金請求について保険金請求者がどのような理解を得るかを判断する必要があります。ご紹介クレーム処理の自動化手動検証にかかる時間を短縮し、手動検証で直面する問題を軽減できます。保険会社は AI、RPA、IoT を活用して業務効率を高めています。

2. リスク評価

申請者はリスク評価プロセスを実行し、保険フォームに手動で記入しました。ここで、請求者の間違いや不正により、不正確なリスク評価が行われる可能性が高まります。


接続性と IoT デバイスの台頭により、保険会社は正確な情報を含む大規模なデータセットを収集できるようになります。さらに、自然言語処理 (NLP) を使用してリスク評価を強化することもできます。これにより、保険会社はテキスト ソースから必要な情報を見つけることができます。

3. 不正行為の検出と防止

その周り1兆ドル保険業界では保険料を通じて徴収されます。このように賭け金が高くなると、詐欺のリスクも指数関数的に増加します。医療保険以外の詐欺の被害額は毎年 400 億ドルを超えています。これにより、保険料額は年間 400 ドルから 700 ドルに上昇します。


機械学習による不正検知不正行為の検出と防止に役立ちます。膨大な量のデータを分析することで、疑わしいパターンを学習し、潜在的な詐欺行為に対してリアルタイムで保険会社に警告することができます。 AI は、金銭的損失を削減し、業務の完全性を維持し、リスクを管理することで保険会社を支援します。不正行為から保護することで、企業と保険契約者に権限を与えます。

4. FNOL の報告

保険分野で AI を活用することで、人的介入を最小限に抑えながら、紛失の最初の通知を報告、ルーティング、優先順位付け、割り当てを行うことができます。チャットボットを使用してこのプロセスをサポートすると、顧客がいつでもどこでもインシデントを登録できる利便性が得られます。

5.日常業務の迅速化

日常業務に AI を導入すると、顧客エクスペリエンスが向上します。チャットボットは、プロセスを開始し、その後の調整されたプロセスに情報をさらに循環させる際に非常に効率的であり、プロセスをよりスムーズかつ迅速に、エラーのないものにします。


AI 対応のチャットボットは、顧客のプロフィールと履歴を学習することで、製品のクロスセルやアップセルを行うことができます。 AI を最大限に活用して業務を拡大することで、人材を他の重要かつ戦略的な役割に活用できます。

6.損失見積りの実施

ディープラーニング、機械学習、OCR などの AI テクノロジーの最新の進歩により、画像を使用した損傷の評価が非常に簡単になりました。破損した物の写真をアップロードするだけで、数秒以内に被害の程度を判断できます。それに加えて、これらの技術者は、潜在的な損失を予測し、価値のある推奨事項を提供できるようにさらにトレーニングすることができます。

結論

今日のダイナミックなビジネス環境において、競争上の優位性を獲得するには AI の活用が不可欠です。先進テクノロジーを早期に導入し、顧客と従業員にとって柔軟なプロセスを実現する保険会社は、前例のない成功を収めています。


保険など、データ主導の意思決定に大きく依存する業界は、AI ソリューションの統合にますます傾斜しています。自動化は、特に保険分野において、申請から保険金請求までのプロセス全体を強化します。保険における AI はまだ発展途上にありますが、大きな変革の可能性を秘めています。


保険業界には多数の AI ユースケースがあり、企業がこのテクノロジーをいかに早く導入するかによって競争力が決まります。