他にも、顧客に推奨するべき商品はあるか？
売上をどのようにして予測できるか？
保険上のリスクには何があるか？ これらのリスクを迅速・徹底的に分析する方法は？
Comarchと連携してAI保険サービスを構築する作業は、複数の段階を経て進められます。当社のアプローチをご理解いただくため以下の段階をご説明します。
私たちは日々、あらゆる場所でデータに接しています。しかし、データの活かし方を知っていると、自信を持って言えるでしょうか？ 何百万もの情報の断片を手にして、それでも確かな結論を導き出すことはできますか？ これこそが、データを元に育っていく人工知能の出番です。ComarchではIT部門やビジネス部門との緊密な連携を通じて、AI保険サービスを最大限に活かす方法を探り出します。
肝心なのは、個々のビジネスケースの見極めです。大規模なデータセットや反復的タスクならば、AIこそが適任です。Comarchではこれを出発地点として、特定のビジネスケースを想定したAI保険アルゴリズムと概念実証（POC）を作成しています。
保険会社の顧客数は何千にも及ぶため、すべてのデータを分析するのは至難の業と思われがちです。ですが、保険業界に人工知能を導入すれば、膨大なデータの処理もたいていは可能です。請求の分類や割り当て、自動車保険求償の認識、その他あらゆるタスクに対応できます。保険業界向け人工知能のメリットは、プロセスの迅速化にとどまりません。特定の挙動に関する高度な予測にも利用できます。将来の売上を把握することで、目標達成のためになすべきことが分かります。
ビジネスケースの見極めができたら、アルゴリズム作成の土台となる過去のデータを参照することになります。
人工知能モデルは、子どもと同じように成長していきます。モデルもまた、望ましい挙動の手本を示して学習させる必要があります。ただし、知識の獲得方法は人間とは異なります。訓練には、高品質の膨大なデータが必要になります。AIツールを働かせるためのデータがなければ、モデルの訓練は不可能です。
Comarchでは各社に合わせた保険業界向けAIモデルを作成するにあたって、ご提供いただいたデータを使用します。保険会社の場合、使用可能な内部データがふんだんに揃っています。通常はここで、特定のプロジェクトごとに、データの量と質の評価を個別に実施します。繰り返しますが、AI保険サービスをカスタマイズするには、貴社が保有するデータが必要です。
この段階では、AIモデルを作成して、利用可能なデータに基づいて特定のタスクを実行するためのトレーニングを行います。トレーニング中、パターンを探ってモデルへの加重を調整します。トレーニングは、結果の比較をひたすら繰り返すプロセスになります。顧客と密に連携できればそれだけ、貴重なモデルを数多く準備できます。
モデルの質は、Comarchのモデルで得られた結果を比較することで評価できます。AIモデルのトレーニングが良好なら、これまで不可視だったパターンやビジネス上の関係性が見えてきます。業務プロセスにおいて最も重要なデータ要素が見つかれば、意思決定者にとって貴重な洞察が得られます。
アルゴリズムのトレーニングが済んだら、ソフトウェアへの実装準備は完了です。
ここからは、モデルを実務に使用します。これまでお使いのシステムに、AIベースの機能を追加搭載することもできます。Comarch Digital Insuranceソフトウェアその他、保険会社向けの製品に対応した機能です。AI保険サービスは柔軟性に優れており、たいていの場合機能やプロセスなどご希望の対象に埋め込みできます。
人工知能の業務への組み込みが完了したら、そのメリットを活かして、収入にプラスの効果をもたらす段階に到達しました。AIは保険業界の多くの場面に適用でき、測定可能な効果をもたらします。ここまで来れば、プロジェクトの成果を監視できる状態になり、次のような問いに対する答えも見えてきます。
AIによるリスク分析支援で、保険証書発行までのスピードが上がるか？
AI保険サービスによって販売予想の精度はどの程度上がるか？
営業・契約査定プロセスを、AIでどの程度スピードアップできるか？
