デジタルトランスフォーメーション時代の保険業務
保険会社は、予期せぬトラブルなどで業務が中断するリスクが増す中、質の高い顧客体験の提供と収益性の向上に苦慮しています。 デジタルトランスフォーメーション（DX）の時代に突入し、損害保険や生命保険会社、支払者がデータドリブンな技術を業務に導入することは非常に優先度の高い課題となりました。保険金請求処理の合理化、業務の最適化、迅速な不正検知、リスクや損失の評価、顧客維持など、活用できる場面は多岐にわたります。
不正検知
技術革新によって日々増加し巧妙化している不正リスクを低減するために、保険会社は、予測モデリング、犯罪のリンク分析、例外報告、AIを中心とした新たな不正対策を展開し、不正の一歩先を行くことが求められています。 顧客やサードパーティのシステムから届くPDFやテキストベースの生データは、二重支払い、保険金の繰り返し請求、保険料や資産の流用、手数料のチャーニング、その他のタイプの詐欺など、一般的な詐欺行為を助長する可能性があります。
不正行為に対処するために、アルテアでは次のような機能を提供しています。
- ベンフォードの法則やゲシュタルトテストなどの高度な不正検知技術を適用しながら、非構造化かつサイロ化されたフォーマットからのデータの抽出と変換を自動化
- 不正行為の可能性の高いアクティビティを監視するためのビジネスルールの生成と展開
- 入力と出力の間に存在する複雑な関係をモデル化し、大量のデータの中から不正行為のパターンを発見
リスクアセスメント
規制や保険契約内容の変更から新たな負債の発生に至るまで、世界のあらゆるできごとによって一夜にしてリスク評価と損失分析が変化するため、引受と保険数理プロセスを合理化することがこれまで以上に重要になっています。 再現性のあるデータ変換や機械学習と人工知能（MLAI）は、一般的なリスクだけでなく新規保険申込者の与信リスクを判断し、健全な投資を確実に行う上で大きなサポートとなります。
- Excelや半構造化データを解析することなく、異なるフォーマットでも保険契約データや保険金請求データを迅速かつ正確に比較可能
- セルフサービス＆ノーコード環境でサイロ化された測定データソースを編集し、エラーが発生しやすい手作業のワークフローを削除
- 予測分析を過去の損失傾向に適用して適切なレートと引当金を決定し、リスク管理計画を立案
コーディング不要で、保険業務のデータを使えるデータに変換します。
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保険金請求処理とリコンサイルのためのRPA
ロボティックプロセスオートメーション（RPA）を活用して運用の改善や効率性のギャップに対し評価を行う企業が増える一方で、その利点を最大限に引き出すハードルは決して低くはありません。 Altair® Monarch®なら、標準化されたレポートフォーマットに対応するモデルを構築して、エンドユーザーの要件への対応、非効率性の排除、コストとリソースの削減を実現できます。再現性のあるデータ変換プロセスを自動化することで、RPAの取り組みをサポートします。
- データワークフローを効率化し、保険料の計算や不正行為の標的化などの分析に備えて、共有アセットを作成
- 保険金の請求者データをブレンドして複雑なパターンやトレンド、異常を明らかにすることで、保険金請求の比較と自動査定のためのRPAを実装
- エリアや部門を超えて多数のアプリケーションやデータベースに接続し、照合に費やす時間を最小限に抑え、財務報告を標準化
顧客エンゲージメントとリテンション
DX化により、保険会社と代理店は、保険プロセスのあらゆる部分で顧客の期待に迅速に対応することが求められています。 ショッピングからオンデマンドサービスに至るまで、超高速でパーソナライズされた高品質な体験を期待している顧客に対し、 すべてのチャネルとユーザーのタッチポイントで再現性のあるデータ照合を活用することで、顧客のニーズに合わせてサービスや保険を調整、カスタマイズできます。
- 過去の顧客データや人口統計データ、行動傾向に基づいてパーソナライズされた体験を提供するために、顧客へのアウトリーチを改善し、ポリシーを調整
- AIを活用した顧客体験のインサイトと、解約につながる兆候を早期に特定することで、解約リスクを予測
- 制御可能な変数と制御不可能な変数の変化に対してシナリオをテストし、適切なユーザーに適切なメッセージを、適切なチャネルを使用してリーチする戦略を展開
- 機械学習モデルで使用されるプロセスを自動化して繰り返すことで、マーケティングキャンペーンの成功を予測
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