メインコンテンツにスキップ Skip to footer
コグニザントジャパン ブログ

保険業界の羅針盤 - 未来の働き方 -【第2回】プロセス自動化の増強が処理業務を変える

新型コロナウイルスの拡大、超少子高齢化、自然災害の増加やデジタル技術の革新により私たちの取り巻く社会環境は大きく変化してきている。このような社会情勢の中、保険会社は、デジタル技術やデジタル志向を取り入れることで、自分たちの仕事が劇的に変化することを期待している、ということが当社の調査で明らかになった。これからの激しいデジタル武装拡張競争で勝利を収めるには、プロセスの高速化、データの活用、新たな協力関係の構築が鍵となる。その調査結果から浮かび上がってきた重要なテーマを中心に、弊社の蓄積された業務知識、デジタルテクノロジーの知見や事例を3回に分けて紹介していく。保険会社の変わりゆく未来の働き方について何らかの気づきを皆さまにお伝えできればと願っている。

リアルタイムの世界は、インテリジェントマシンと自動化を要求する

リアルタイムで、柔軟で、顧客の居住地や関心に基づいた保険商品のターゲティングが当たり前になると、リスクの性質とその評価方法が大きく変わる。

  • 旅行者が最近はやりの電動スクーターを借りて、よく知らない街を走り回るケースで、保険料設定エンジンは、マイクロ保険のトランザクションをどのようにモデル化すべきか。
  • 商業用不動産を扱う保険会社が、従業員の作業スペース付近まで行って健康への影響を監視することにより、職場の保険契約をより良いものにするには、スマートビルディングがセンサーやネットワークカメラで収集したオフィスで働く従業員の行動データをどのように使えばよいか。
  • 車両に搭載されたテレマティクスが生成した膨大な量のデータをどのように使えば、ドライバーの運転行動に基づいて保険料をパーソナライズしたり、事故をモデル化して最終的な責任がどこにあるかを理解したりすることができるか。

この作業の複雑さと規模は、私たちの調査に表れている。それによると、人間が実行する作業と、高い処理能力でAI技術などを搭載したインテリジェントマシンが実行する作業を比較した時、後者の割合がますます増えており、特に、データ管理と選別の分野で顕著だ(図表1、注)

 

データ量の増大に伴い、アクセス可能で、信頼性が高く、ビジネス価値を発揮するのに十分タイムリーであることを保証するようなデータを準備するための機械学習システムが必要になる。調査に協力してくれたドイツの大手保険会社は次のように述べている。「これまで36カ月間にわたり、データマイニングとAIに大規模な投資を行った。また、大学と協力して、企業リスクをカテゴライズするより良い方法を開発した」。その結果、同社は現在、より優れた投資判断とリスク状況の詳細を提供できるようになった。「私たちは、リスクイベント関連データと、統計的分析、テキストマイニングの融合に向けて努力している。そして、私たちのリスク管理システムを改善してより合理的な保険料設定を実現し、あらかじめ損失を軽減できるようにする」。 顧客に関する最高の知見は、複数の形式のデータを結合し、その意味と知見を分析したときに現れる。これは、報告書やスプレッドシートを飛び越してデータを取り入れることを意味する。このようなデータには、公開されているドローンやカメラの映像、SNSへの投稿、地理位置情報データや、サイコグラフィックデータ(性格や価値観、ライフスタイルなどの心理学特性データ)があるが、これらは必ずしも構造化や形式化がなされているわけではなく、保険会社自体が所有しているとも限らない。また、このデータを新しい方法で組み合わせることも意味する。たとえば、街頭の監視カメラで動画を撮影し、これを交通情報データや地域のツイートと組み合わせて、その周辺のリスクプロファイルを確かめることができる。 >>続く



この記事の投稿者

小穴隆三

コグニザントジャパン株式会社
コンサルティング事業部

コグニザントジャパン株式会社コンサルティング事業部 小穴隆三

コグニザントジャパン株式会社コンサルティング事業部に所属し生損保業界を担当。



ニュースリリース
ニュースリリース

最新ニュース、イベント情報、掲載記事

In focus image


最新記事
関連記事