保険におけるAI–人工知能は保険セクターにどのような影響を与えていますか？

パンデミックは、何らかの形ですべての業界に影響を与えてきました。 保険業界も例外ではありません。 ただし、銀の裏打ちは、テクノロジー、特にこの特定のセクター向けの人工知能（AI）とクラウドコンピューティングの重要性をより強固に強化したことです。

保険市場規模の人工知能は2028年までに69億2000万米ドルと評価され、2028年までの予測では年平均成長率24.08％で成長すると予想されています。

調査に基づくと、保険組織の21％が、協調的でインタラクティブで説明可能なAIベースのシステムのために従業員を準備していると報告しています。 AI保険への投資は、意思決定者の議題で上位にランク付けされると予測されています。

パーソナライズされた保険サービスを提供する必要性が高まっているため、運用プロセスの保険自動化が必要になっています。 AIは、人間が実行する操作タスクを自動化することでまったく同じことを行い、より短い時間で疲労やエラーなしに実行されます。

保険におけるAIを理解する

AIは、保険業界が数年前に行っていた方法に革命的な変化をもたらしました。 保険は通常、大量の事務処理、時間のかかる会議、複雑な請求の提出、および決定を数か月待つことに関連していました。

保険におけるAIは自動化をもたらし、保険会社に対する信頼を再構築し始めました。 これだけでなく、保険の自動化は、ビジネスの成長を刺激し、リスクと詐欺を減らし、さまざまなビジネスプロセスを自動化して全体的なコストを削減するのに役立ちます。

簡単に言うと、保険会社と保険契約者の両方を支援しています。 方法は次のとおりです。

• 保険会社は、保険業界のAIの助けを借りて、リスクを評価し、不正を検出し、人的エラーを減らすための準備を整えます。
• 保険におけるAIは、より簡単で迅速な請求処理とともに、より優れた合理化された顧客サービスを提供します。
• AIの混乱により、人的介入を減らすことで引受のプロセスを容易にすることができます。

機械学習アルゴリズムは、引受会社がより適切で調整されたプレミアム価格を提供するのに役立つより多くの情報でリスクを測定するのに役立ちます。 さらに、保険業界のAIは、申請者と通信事業者を直接結び付けるプロセスを合理化し、プロセスをより効率的にしています。

AIはどのようにして保険業界に付加価値を与えることができますか？

時間の必要性と競争力の維持のために、保険業界は機械学習、ロボットプロセス自動化などの最新テクノロジーを採用することが不可欠になっています。 最新のテクノロジーの採用が、既存の退屈で徹底的な保険プロセスにどのように価値を付加できるかを理解しましょう。

合理化された請求処理

クレームの処理は複雑なプロセスです。 エージェントは、さまざまなポリシーを評価し、それらを詳細に理解して、顧客が請求に対して受け取る金額を決定する必要があります。 実行される反復的で標準的なタスクである多くのステップがあります。 保険の機械学習は、このような自動化されたタスクを実行して、エラーと請求の処理にかかる時間を削減できます。

運用効率を高めるために、企業はAI、RPA、モノのインターネット（IoT）などの新しいテクノロジーを採用しています。 接続性、スマートホームアシスタント、フィットネストラッカー、テレマティクス、ヘルスケアウェアラブルデバイス、およびその他のタイプのIoTデバイスの増加により、保険会社は接続を維持し、包括的なデータを自動的に収集できるようになりました。 次に、このデータを引受プロセスと請求管理タスクに組み込むことができます。これは、リスクを軽減してより良い意思決定を行うのに役立ちます。

リスクの評価

引受のプロセスは、通常のフォームに記入することによって申請者が手動で提供したデータに大きく依存していました。 申請者が不誠実であるか、不正確なリスク評価につながる可能性のある間違いを犯す可能性は常にあります。

接続性の向上とIoTデバイスの使用の増加は、正しい情報を含むより大きなデータセットを取得するのに役立ちます。 自然言語処理（NLP）を使用すると、保険会社は抽象的なリソースを介して評価し、適切な情報を取得してリスクをより適切に評価できます。

調査分析によると、保険、特に引受におけるAIのメリットには、次の機能が含まれます。

• 83％の精度で潜在的な市場をモデル化する
• 引受のスループット時間を10分の1に短縮
• ケースの受け入れを25％改善します

不正の検出と防止

大規模な保険業界は、毎年約1兆ドルの保険料を徴収しています。 サイズが大きいので、詐欺率も高いです。 非健康保険詐欺の総費用は年間400億ドルを超えると推定されており、これにより保険料は家族あたり年間400ドルから700ドルに増加します。 保険金詐欺の人工知能を防ぐ方法を理解するには、以下をお読みください。

保険に対するAIのメリット

既存のプロセスに価値を追加することは、目に見えるメリットをもたらす場合にのみ意味があります。 保険におけるAIは、さまざまな方法で革命を起こすことで、安堵のため息をつきます。

クレームレポート

保険金請求のAIは、保険会社が保険金請求の報告、ルーティング、トリアージ、および割り当てを行うことができる、人間の介入なしまたは最小限の介入で、損失の最初の通知を処理できます。 チャットボットは、顧客が任意のデバイス、場所、時間にインシデントを報告できるため、請求報告プロセスを効率的に促進できます。 AI対応のチャットボットは、さらに処理するために情報をさらに分散させることができます。

保険金請求の管理と調査

データキャプチャ、クレーム作成、承認、承認、支払い追跡、AIによる回収追跡のすべてのプロセスを規制することで、他のアプリケーションと組み合わせて不正検出プロセスを合理化し、時間とコストを節約できます。

保険金請求の人工的なインテリジェンスは、顧客サービスのエクスペリエンスを向上させながら、請求規制コストを20〜30％、処理コストを50〜65％ 、処理時間を50〜90％削減できます。

日常業務の改善

保険業界における人工知能の力は、顧客サービスのレベルに革命的な変化をもたらしました。 上記のように、チャットボットは、プロセスを開始し、人間の介入なしに次の調整されたプロセスに情報をさらに広める最も簡単な方法であり、プロセスをスムーズ、迅速、エラーのないものにします。

AIを利用したチャットボットは、顧客のプロファイルと履歴に基づいて製品をクロスセルおよびアップセルできます。 反復プロセスを自動化することにより、より戦略的な役割で人材を活用しながら、操作のスケールアップを簡単に行うことができます。

改善された損失見積もり

破壊的なAIテクノロジー、機械学習、ディープラーニング、OCRの登場により、損傷したオブジェクトの写真をアップロードすることで簡単に評価できるため、損傷の評価がより簡単かつ迅速になりました。

潜在的な損失を予測し、推奨事項を提供することで、損失の見積もりプロセスを迅速かつ効率的に行うことができます。

不正の検出と防止

AIの力で、不正検出システムは、手作業で入力されたアプリケーションの欠点に対処し、より良い人間の判断のためのヒントに関する貴重な詳細を提供します。 機械学習と深層学習のアルゴリズムは、異常または怪しい可能性のある繰り返しパターンを識別するために十分に装備されています。

保険におけるAIのユースケース

上記のメリットと付加価値から、保険の人工知能技術が革命をもたらすことができる基本的に3つの領域、つまり請求プロセス、リスク評価、および予測があることが推測できます。 例を挙げればわかりやすくなります。 それらのいくつかを以下に示します。

レモネード-請求処理のためのAIチャットボットの使用

Lemonadeは、AIテクノロジーを使用してエンドツーエンドの保険タスクを実行するInsureTechスタートアップです。 これは、彼らを活用して低価格を提供し、顧客獲得を増やし、顧客体験とエンゲージメントを高める運用コストを節約するのに役立ちました。

ZestFinance-リスク評価のためのAIの使用

AIを使用すると、貸し手はそれらを活用して従来型および非従来型のデータを評価し、リスクをより適切に測定できます。 より優れた自動引受プロセスは、リスクを軽減しながら収益性を高めるのに役立ちます。

ナウト–予測のためのAIの使用

ナウトは自動運転車会社です。 その目的は、脇見運転を減らすことにより、商用車の衝突を回避することです。 AI駆動のドライバー安全システムは、両面カメラ、CV、およびその他のアルゴリズムを使用して、危険な行動をリアルタイムで防止します

保険の将来に対するAIの影響

チャットボット、NLP、およびOCRの実装は、保険業界の自動化に向けた最初のステップにすぎません。 パンデミックにより、私たちは事実上、ビジネスを継続するために新しいテクノロジーを採用することを余儀なくされました。 この技術の波は確かに続くでしょう。 ディープラーニング技術と人工知能は、まだその可能性に活用されていません。 シナリオは、人間の心の知覚、推論、学習、および問題解決を模倣するマシンに確実に進みます。

今後10年間で、保険は現在の「検出と修復」の状態から「予測と防止」に移行すると予想されます。 ユーザーも、生産性の向上、コストの削減、意思決定の強化、顧客満足度の向上のために高度なテクノロジーを使用することに慣れています。

保険業界の将来に影響を与えるトレンド

保険業界の将来は、さまざまなAIテクノロジーの実装により、新たな高みを達成するために急カーブをたどります。 それは保険会社に影響を与えるだけでなく、保険に加入している人々にも影響を及ぼします。 いくつかの傾向を調べてみましょう。

接続されたデバイスからのデータの爆発的増加

私たちは今日でもこれを経験しています。 IoTでは、接続されるさまざまなデバイスの数が日々増加しています。 AIを使用すると、この接続により包括的なデータの収集が可能になります。 このデータで消費者の行動を理解することで、保険業界は新しい製品カテゴリ、よりパーソナライズされた価格設定、そしてますますリアルタイムのサービス提供を思い付くことができます。

エクステンデットリアリティ

エクステンデットリアリティは、仮想現実の高度な形式です。 被保険者がその場に物理的に存在する必要はありません。 検査は、請求が提出された後、AI技術の助けを借りて事実上行われます。 被保険者の車両の安全機能に基づいて、より適切な見積もりを提供する方が簡単です。

データの精度

データはAIの王様です。 さまざまなソースからデータを収集し、それを理解することがAIテクノロジーです。 ただし、データが正確で正確であることを確認することは、より良いビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。 保険会社は、正確なデータを使用して、リスクや不正が発生する前でも軽減できます。

AppinventivがAIの力を利用して目標を達成するのにどのように役立つか

保険における人工知能はすべて、保険業界の未来を変革するために設定されています。 Appinventivは、保険セクターの自動化のメリットを活用するのに役立つ信頼できる開発パートナーになることができます。

AIソフトウェア開発サービスの専門知識を持ちます。 私たちは、企業のビジネス能力の変革を成功裏に支援してきました。

たとえば、 Appinventivは、ヨーロッパの大手銀行の銀行業務プロセスの自動化に成功しています。 自動化プロセスにより、銀行は精度を50％向上させ、ATMサービスレベルを92％向上させることができました。

また、銀行業務における会話型AIの助けを借りて、クライアントはチャットボットを介して顧客サービス要求の50％以上を処理できるため、人件費を20％削減できます。

Appinventivの経験豊富なチームの専門知識を活用して、保険の未来に飛躍することもできます。

結論

AIは今日、そして保険の未来です。 AIテクノロジーのさまざまなツールを活用することで、人間の介入なしに、申請状態からの保険処理をすぐに自動化できます。 このコストと時間を節約することで、保険業界は、さまざまなソースから収集されたデータに基づいて生成される、より優れた商品カテゴリとパーソナライズされた保険料見積もりを考え出すことができます。

AI保険は現在非常に初期段階にあります。 今後10年間で劇的に変化します。

よくある質問

Q.保険会社と保険契約者にAIを適用する利点は何ですか？

A.保険会社にAIを適用するメリットは以下のとおりです-

• エラー数の削減
• リスクの軽減
• 費用対効果の高い
• 生産性の向上
• 顧客満足度の向上

保険契約者にAIを適用するメリットは以下のとおりです-

• 強化された顧客体験
• チャットボットの形での24時間年中無休のカスタマーサポート
• クレーム処理の迅速化

Q.将来的にAIを活用することが期待される保険業界の機能はどれですか？

A. AIの影響は全体論的ですが、プロセス/機能を自動化して効率を高め、コストと時間を節約することを目的としています。 ただし、予測分析を使用する場合、引受プロセスはそれを最大限に採用するプロセスです。

Q.自動車保険の新しいAIユースケースは何ですか？

A.主に以下は自動車保険の新しいAIユースケースです

• クレームの予測コスト分析
• ドライバーのパフォーマンス監視
• リアルタイムの事故サポート。