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保険業界におけるAI活用（IsurTech)が進んでいます。
保険会社はビジネスの中で顧客に関するあらゆる情報を蓄積していますが、それらの蓄積されたデータを効果的に活用することで会社にとっても被保険者にとってもより良いサービスの提供に繋がります。
今回は、保険業界におけるAI活用の最新動向に関して説明していきます。
転換が求められる保険業界
医療の現場ではAIによって病気にならない世界に
AIの影響で保険に対するニーズに影響が出ています。
医療の現場では、従来のように病気になってから治療するのではなく、AIによって事前に病気を予防する病気のない世界が実現しつつあります。
例えば、アメリカではApple Watchに機械学習アルゴリズムを搭載することで、高血圧や睡眠時無呼吸症候群を高い精度で予測できることが発表されました。つまり、AIの発達により病気を未然に防げるようになったことで、実際に病気になる可能性は減少しているということです。
そのため、保険の世界でも病気になった時の保険よりも病気のない世界の保険へのニーズがシフトしていると言えます。
医療へのAI活用に関する記事はこちら▼
交通事故は減少、自動運転が普及すれば交通事故はさらに減少？
AIの発達で、自動車保険に対するニーズにも変化が訪れています。
近年、自動車業界における取り組みの一つに自動運転があります。AIやセンサーの発達により、人間以上に正確な判断に基づいた運転が可能になれば交通事故自体も減少していくと予想されます。
また、高度な自動運転技術が確立すれば、交通事故が完全になくなるのではなく、一定の確立で発生するようになるでしょう。その場合は責任の所在が分散しがちです。今後は、AIによって自律的な振る舞いをするようになったロボットなどのシステムが起こした事故に関して、コミュニティ全体で保障していくような保険の新たな形も求められているといえます。
「保険」のビジネスモデルがゆるぎつつある
AIなどの最新技術によるデジタルディスラプションはあらゆる業界で起こりつつありますが、保険業界も例外ではありません。
保険のビジネスモデル自体がAIの発達でゆらぎつつあり、時代の流れに適応していなければ淘汰されてしまうのではないでしょうか。
そのため、今後は従来のような保険ビジネスではなく、AIが発達した時代に保険でどのように社会に貢献できるか模索していく必要があります。
ビジネスモデル変革が進む保険業界
保険会社は個人の多様なデータを蓄積している
データを活用する必要性
保険会社はビジネスの特性上、被保険者に関する多様なデータを膨大に蓄積しています。
具体的に言えば、被保険者の年齢や性別、年収、資産状況、病歴などがあります。
今までは膨大なデータを会社はただ自社内に留めているだけで、有効に活用されることがありませんでした。
しかし、そういったデータは大量のデータを学習するAIと相性がよく、保険業界におけるAI開発には欠かせないのではないでしょうか。
SOMPOはDSTUDIOで事業展開を模索
SOMPOホールディングスは1つの企業の垣根を超えたイノベーションプラットフォームを目指す「SOMPO D-STUDIO」を設立しました。
D-STUDIO内で提案されたビジネスはエンジニアやデザイナーによって実際に仮説検証された後、ベンチャーキャピタルからの支援などを得て事業化まで見据えています。
事故や病気が発生してからの保険ではなく、技術の発達によって事故や病気のない「安心・安全・健康な未来」を見据えた事業へとビジネスの変革を目指す大きな一歩となるのではないでしょうか。
DSTUDIOに関する記事はこちら▼
現状の保険業界でもAI活用が進んでいる
業務遂行にかかる時間の短縮化
AIは定型業務であれば人間以上のスピードでこなすことができます。
そのため、今まで経営を圧迫していた膨大な量の定型業務をAIで自動化することで、業務遂行にかかる時間を圧倒的に短縮化できるのではないでしょうか。
また、定型業務を自動化することで社員はより人間ならではのクリエイティブな仕事に集中できるようにもなります。
リスクを正確に把握できる
保険業であればリスクを正確に把握することが保険料を設定する上で重要です。
従来ではれば、保険料は被保険者のあらゆる情報を元にルールベースで決めていました。
AIであれば分析力は人間以上であり、今まで以上の正確さでリスクを把握できるようになります。
AIで正確にリスクを分析し保険料を決定できるようになれば、被保険者が無駄に保険料を払ったり、保険会社がリスクを回収できなくなったりという自体を防げるようになるのではないでしょうか。
より個人にパーソナライズ化された保険商品の提案可能性
AIを使えば、より個人の状況に寄り添った保険商品を提案できるようなります。
被保険者が抱える課題をデータに基づいて適切に予測することで、被保険者のニーズにあったオーダーメイドの保険商品を考案できるのではないでしょうか。
被保険者満足度の向上にもAIは貢献します。
保険業務におけるAIの活用事例
東京海上日動は損害調査をAI搭載ドローンで自動化
大手損害保険会社の東京海上日動はイスラエルのAirobotics co.,Ltdと提携して、AI搭載ドローンを生かした損害調査を実施しています。
近年、自然災害の多発化の影響で被災を受ける家屋や施設の数が増加しています。保険会社は保険金の金額を算定するために、損害鑑定人が現場まで行き立ち合い検査を実施しますが危険が伴うことも事実です。
そこで、AI搭載ドローンで被害状況を分析し損害鑑定人の仕事を自動化することで危険が伴うことなく損害調査を実施することができます。
通常では1ヶ月ほどかかる保険金の支払い期間を大幅に短縮化できたことで、より被保険者満足度を向上させる結果となりました。
音声認識でコールセンター業務を自動化
複数の保険会社はコールセンターにおけるお問い合わせ業務を音声認識技術を生かしてAIで自動化しています。
被保険者からお問い合わせに対して、適切な回答をデータベースの中から選び答えるため、全てのお問い合わせに対して平等に高品質な対応が可能となりました。
また、コールセンター は近年人手不足という問題を抱えていることもあり、AIが新たな労働力として活躍が期待されるのではないでしょうか。
音声認識に関する記事はこちら▼
書類のデータ化をAIで自動化
アイリックコーポレーションはOCRを使って、保険の発注書や請求書の内容を自動でデータ化しています。書類の画像データから請求金額や請求日など必要な項目を抜き取ってデータとして取り込みます。
AIを使えば幅広い書類の形式にも対応できるため、大幅な業務効率化につながるのではないでしょうか。
OCRに関する記事はこちら▼
保険金の支払いをAIで自動審査
かんぽ生命では保険金支払い業務における審査をAIで自動化しています。
従来、保険金の支払い審査は高度な知識と経験が必要で、習得するのに10年以上という長い時間がかかっていました。
そこで、AIによって過去の事例と判断材料を学習し、審査を人間の手を介さずに自動化しました。
業務効率化や保険金支払いに要する期間の短縮化に貢献したそうです。
複雑な保険の内容を画像認識でわかりやすく分析
三重銀行は保険の内容をカメラで撮影するだけで内容をわかりやすくまとめてくれるAIを導入しました。
保険商品は一般の人には内容が複雑でかなり時間をかけて読み込まないとしっかりと理解できないのも事実です。
そこで、保険商品の内容をAIで読み込みわかりやすい形に分析シートとしてまとめることで、被保険者の待ち時間を90％短縮することができました。
まとめ
デジタルトランスフォーメーション（DX）の進行を見越して、保険業界でも時代に取り残されないようにあらゆる方法でAIの活用が進んでいます。
近年では、伝統的な保険会社に加えてネット系保険会社の登場によって、その傾向はさらに進みつつあります。それに伴い、私たち被保険者の利便性や保険料削減にも繋がります。
今後は、保険業界は今までよりもさらに個人のニーズに寄り添ったサービスへと変革していくのではないでしょうか。
慶應義塾大学商学部に在籍中
AINOWのWEBライターをやってます。
人工知能（AI）に関するまとめ記事やコラムを掲載します。
趣味はクラシック音楽鑑賞、旅行、お酒です。
