保険におけるAI入門：入門ガイド

人工知能（AI）の認識とアプリケーションの間にはギャップがあります。

マッキンゼーの調査によると、AIを認識している企業の約20％のみが、大規模またはコアビジネスプロセスでAIを使用しています。また、2019年のMIT Sloan Management Reviewの調査によると、調査対象の組織のわずか7％が、意思決定または生産ワークフローに機械学習（ML）とAIを適用しています。

ほとんどがAIの旅を始めたばかりの保険会社は、この認識とアプリケーションのギャップに陥る可能性があります。保険会社は何十年にもわたってデータ集約型のワークフローを使用してきましたが、多くの企業はまだAIを最大限に使用していないか、まったく使用していません。

今年の初めに、AIサミットの一環として、保険におけるAIについて議論する専門家のパネルを主催しました。セッション中、Forrester Research、Cognizant、Mercerのゲストエキスパートが、保険業界での仕事から得た洞察と経験を共有しました。

この記事では、セッションをいくつかの重要なアイデアに分解しますが、完全な体験については、AIinInsuranceセッションページに進んでください。

ここでは、AIのトレンドと、保険会社がAIの使用を開始するために使用できる3段階のプロセスに焦点を当てます。

AI保険のトレンドは、今すぐ投資する時期であることを示しています

「AIinInsurance」セッションを通じて、保険業界の将来は、AIを最前線に置き、組織の俊敏性を高めることを中心に展開されることが明らかになりました。デジタルトランスフォーメーションは、市場でのリーダーシップを実現し、イノベーションに焦点を当てた文化を促進するために不可欠になりつつあります。 AIはその変革の重要な部分になりつつあります。

2020年は保険業界を変えました

すべての業界にとって厳しい年であった2020年は、保険業界にとって極めて重要な年でした。

2020年には、保険業界は、顧客、パートナー、および従業員の急速に進化するニーズに対応する能力を考慮に入れる必要がありました。たとえば、マッキンゼーは2020年のレポートで、次のように指摘しています。追いつく。」

この計算により、デジタルトランスフォーメーションは危機を乗り切るためだけでなく、前進するためにも必要であることが明らかになりました。

2021年以降、AIと自動化（エンタープライズデジタルトランスフォーメーションの中心的存在）は、先進的な保険会社にとって最優先事項になるでしょう。

保険の未来

技術予算が減少する傾向にある他の業界とは対照的に、保険技術予算は増加している、とカーニーはパネルで説明した。 Carneyによると、Forresterの調査結果を引用すると、保険会社のテクノロジー予算が1.4％増加すると、仕事の未来と顧客体験の未来が加速します。

この予算の増加の多くは、メンテナンスだけではないことに注意することが重要です。カーニーは、この予算の33％が新しいプロジェクトに使われることを共有しました。

Holly Olive（デジタルオペレーション、パネルの時点でCognizantの保険コンサルティングリード）は、予算がシフトするにつれて勢いが増し、遅れている企業が取り残される可能性があることに同意し、警告しました。。」

AIの未来

ただし、保険の将来は、AIを採用する企業の意欲だけでなく、AIを活用するビジネスソリューションを追求、採用、実装する能力にも依存します。

AIに関する懐疑論は、多くの業界でテクノロジーがマーケティングの約束に追いついていないために発生します。 AIとMLは、多くの分野でマーケティングの流行語になっています。シンプルなルールベースの自動化を提供する製品を使用している企業は、多くの場合、製品がインテリジェントでない場合でもインテリジェントであると主張します。これらの製品は引き続き有用ですが、真のAIベースのソリューションが提供できる影響を提供していません。

基調講演者によると、誇大広告が現実と出会う場所は、ForresterのプリンシパルアナリストであるCraig Le Clairが、焦点を絞った水平および垂直のユースケースを可能にするプラットフォームにあります。 Le Clairは、AIサミットの基調講演で、AIは以前は別のツールでしたが、今ではほとんどすべてのテクノロジーの一部になると説明しました。「AIはアプリケーションに浸透し、通常のビジネス方法になります。」

AIの未来は、派手なツールを採用し、それがあなたを正しい方向に導くことではありません。 AIの利点を活用するスマートなビジネス戦略を開発します。

AI保険の例：請求処理

AIを保険プロセスに実装するためのユースケースはたくさんありますが、AIに特に適したプロセスが1つあります。それは、請求処理です。

クレーム処理には、AIの優れた候補となる4つの側面があります。

時間がかかります。
エラーが発生しやすい可能性があります。
スケーリングしません。
対象分野の専門家が必要です。

従来の保険金請求プロセス このようになります：

クレームドキュメントは、顧客、仲介業者、またはサードパーティからシステムに入力されます。
対象分野の専門家は、必要なデータについてドキュメントを手動で確認します（専門知識を必要とする認知の重いプロセス）。
従業員が手動でデータを請求システムに入力します。
対象分野の専門家が、ポリシーに対する申し立てを評価します。
従業員がサンプルの不正チェックを実行して、既知のリスクを手動でチェックします。
人間が和解を承認または拒否します。

AIによる請求プロセス 、次のようになります：

クレームドキュメントは、顧客、仲介業者、またはサードパーティからシステムに入力されます。
ソフトウェアロボットはAIを使用して、請求書類からデータを自動的に抽出します。
UiPath DocumentUnderstandingのような製品はMLモデルを使用して、ドキュメントから構造化、非構造化、およびピクトグラムを抽出します。
ソフトウェアロボットがデータを請求システムに入力します。
従業員は、必要に応じて、検証のためにデータをすばやく確認します。

2番目の例では、人間が最後のステップでのみプロセスに入り、それでも必要な場合にのみ入ることに注意してください。請求プロセスはより速く、エラーが発生しにくく、手作業による人的労力がはるかに少なくて済みます。

今では、従業員はより魅力的で人間志向の活動に再び集中でき、ソフトウェアロボットに繰り返しのタスクを処理させることができます。

企業のテクノロジーソリューションポートフォリオにAIが組み込まれているため、従業員は、請求処理などの面倒で反復的なタスクから、より魅力的で認知的に困難なタスクに再び集中できます。

これらの3つのステップを使用してAIを使い始める

私たちのパネルは、AIを使い始めるための3つのコアステップを共有しました。各ステップにより、AIの実装がより簡単になり、より効果的になります。

1。小さく始める

実用的なユースケースを見つけて、それらに優先順位を付けるための問題点を選びます。選択するユースケースは、実用的であるほど小さいが、ソリューションが利害関係者にとって測定可能で影響力があるように十分に苦痛であることを確認してください。

パネリストの1人であるマーサーのグローバル自動化およびデジタルトランスフォーメーションの専門家であるKieranGilmurrayによると、保険業界の利点の1つは、ユースケースが豊富で、実証され、検証されていることです。ユースケースはすでによく知られているため、これは革新が必要な場所ではありません。

オリーブは、電子メールの分類にAIから始めることを推奨しました。カーニー氏は同意しました。1年に2,000万通の電子メールを受信し、それぞれに5分以上費やすと、電子メールの自動化は大きな影響を与え、リスクの低い機会をもたらします。

課題は、顧客が定期的にカスタマーサポートに電子メールを送信して、長い応答時間に蓄積される可能性のある膨大な範囲の質問を送信することです。チャンスは、AIを使用すると、これらの応答時間を短縮し、他社がまだ遅いところで効率を上げることができるということです。 AIを早期に採用する場合、この利点はさらに複雑になり、競合他社を上回り、追いつかないほど先を行くことができます。

AIを利用したメールを使用すると、着信通信を理解し、次の通信を予測できます。つまり、顧客は特定の質問をする必要さえありません。あなたはすでにそれらに答えています。

オリーブは、小さく始めることで、一度に少しずつバリューチェーンを攻撃できると言います。

2。 ROIに合わせる

革新的なテクノロジーには投資が必要ですが、必要な投資は必ずしも資本的なものではありません。資本は重要ですが、より重要なのはイノベーションの文化への投資です。 AIのようにゲームを変えるようなテクノロジーを採用できるように、既存の方法論や慣習を超えた文化を奨励する必要があります。

どちらの種類の投資でも、ROIについて慎重に検討する必要があります。 ROIのビジョンを現実に合わせるには、ROI分析をプロセスディスカバリーで組み立てる必要があります。

保険業界の多くは、既存のプロセスに含まれる意思決定ポイントの数に慣れているため、プロセスがどれほど複雑になったかを忘れてしまいます。

AIがこれらの複雑なプロセスの一部を処理する可能性は計り知れませんが、それは、ビジネスを最初に文書化してレビューする場合に限ります。つまり、逸話ではなくデータを使用します。この発見の目的は、AIを介して最大の価値を提供できる場所を特定することです。

UiPathタスクマイニングとUiPathプロセスマイニングはどちらも、プロセスとそのボトルネックを理解するのに役立ちます。これらのプロセス検出ツールを使用すると、測定可能なビジネス成果に基づいてAIのユースケースに優先順位を付けることができます。

そこから、ROIの理解を深めることができます。

Gilmurrayは、短期的なAIのユースケースはありますが、より広範な変換にはスイッチを切り替えるだけでは不十分であると警告しました。 AIの実装には、最終的には事業運営に大きな変化をもたらす改善の道が含まれます。

チームにすぐに利益をもたらすように圧力をかけないでください。ただし、プロジェクトの方向性と利益がどこから来るかを理解してください。 AIは、ある意味で新入社員に似ています。つまり、AIをトレーニングして、本番環境に備えるには時間がかかります。また、従業員と同様に、AIベースのソリューションは、ビジネスの要求に基づいて学習および調整できます。

オリーブは、多くの企業が主要な指標としてコスト削減に過度に焦点を当てると警告しました。

ただし、AIの真の価値は、AIが排除するコストだけでなく、AIが生み出す価値にもあります。たとえば、AIは、より良い納期とより高い顧客満足度を生み出し、より良い顧客ロイヤルティを意味します。

最も狭いリターンから最大の潜在的価値まで、ROIを正確に見積もることができれば、毎回最も潜在的な取り組みを選択できます。 UiPath Automation Hubなどの製品を使用して、自動化のアイデアの中心的な場所を作成し、それを整理して優先順位を付けることができます。

3。ビジネス戦略を最優先して規模を拡大する

企業全体の戦略目標を達成するためのデジタルトランスフォーメーションでは、AIの採用を単一のチーム内でサイロ化することはできません。設備投資と文化的投資の両方のサポートにより、組織は採用を受け入れ、拡大することができます。広く採用されなければ、デジタルトランスフォーメーションは発生せず、AIプロジェクトがプロトタイプとして失速するリスクがあります。

AIの規模と広がりを確実にするのは、ビジネス戦略の優先順位付けだけです。

リスクは、企業がビジネス戦略よりもテクノロジーを優先することです。テクノロジーに集中しすぎると、Gilmurrayは警告し、方程式が間違っていることになります。最初はビジネス戦略です。

Gilmurrayは、自分が何に貢献しているかを知るために、ビジネスレベル（または少なくとも部門レベル）の戦略を理解することを推奨しました。テクノロジーはビジネスを可能にします—それは人、プロセス、そしてそして テクノロジー。

あなたは2つの質問をする必要があります、と彼は言いました：

どこに行きたいですか？
どうやってそこに着くの？

あまりにも多くの企業が、最初の質問に対処せずに2番目の質問に焦点を合わせています。

保険はすでにデータ主導型の業界であるため、適切なデータを適切なタイミングで適切な人々に提供できれば、多大なメリットがもたらされます。 ROIの計算には、節約された時間数だけが含まれるわけではありません（ただし、は多くの場合、ナンバーワンのドライバー）。この計算は、ビジネス戦略によって通知され、競合他社が行っていることと、サービスレベル契約（SLA）や顧客の応答時間などの現在のビジネスの弱点を考慮に入れます。

AIを活用してデジタルダーウィニズムを生き残る

ギルマリーは、2020年が「デジタルダーウィニズム」の時代への進歩をどのように加速させたかについて話しました。この時代には、最強のものだけが生き残るでしょう。しかし、強さはブルートフォースの結果ではなく、変化する環境に適応する企業の意欲の結果です。

新しいテクノロジーと新しい補完的なビジネス戦略は、保険会社が完全に自動化された企業になる道を開くでしょう。完全に自動化されたエンタープライズ™は、自動化、AI、MLを完全に取り入れたものであり、デジタルトランスフォーメーションはこれらのテクノロジーが解き放つメリットをもたらします。

完全に自動化された企業とは、現在および将来の変化に耐えることができる企業です。 AIは、武器庫に追加する1つのツールではありません。これは、広範なデジタルトランスフォーメーションの促進要因であり、保険ほどトランスフォーメーションの機会がある業界はほとんどありません。

AIを採用および実装する方法の詳細については、保険セッション（AIサミットイベントの一部）でのAIの記録を確認してください。オンデマンドで利用できるため、都合の良いときに視聴できます。

この記事に協力し、AIサミット中に「AIinInsurance」セッションを共催してくれたElaineMannixに特に感謝します。 MannixはUiPathの保険リーダーです。

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