保険業界は、顧客ニーズの変化、自然災害や健康リスク、保険金詐欺などの課題に直面しています。これらに対応し、パーソナライズされたサービスを展開するために、保険業界のデジタルトランスフォーメーション（DX）が必要です。データとAIの活用により、被保険者向けの最適な保険商品の提供、受入リスクの評価、クレーム処理の迅速化、不正請求の早期発見、そして代理店との連携強化が可能となります。dotDataのAI・機械学習技術を用いて、ファーストパーティーデータとサードパーティーデータを掛け合わせ、膨大なデータから隠れたリスク要因やパターンを発見し、保険業界における競争力を高めることができます。
保険業界のAI活用事例
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保険DXを加速する
InsurTech（インシュアテック）によって大きな変化の中、データ活用とAIを用いた保険DXの実現で、保険業界でのイニシアチブ拡大を支援します。
データ活用とAIで進化する保険業界のDX化
保険業界における課題
トップラインの成長
保険業界は、自動運転時代の到来による自動車保険の売上減少や、オンラインの新興保険会社の登場による競争激化、自然災害の増加によるコスト増など、新たな課題に直面しています。この厳しい経営環境の中で、トップライン成長の鍵はAIとデータの活用によるデジタルトランスフォーメーション（DX）にあります。顧客の行動やリスクプロファイルからのインサイトを深化させることで、ニーズにに合った保険商品の開発やサービス提供が可能となり、顧客のエンゲージメントを高めることができます。さらに、新市場や未開拓の保険分野の発掘を支援し、新たな収益機会を拡大することができます。
リスクモデルの高度化
保険業界は、精緻なリスクモデルの高度化が求められる時代を迎えています。伝統的なモデリング手法だけでは、変化するリスク環境や被保険者の多様性を完全に把握するのは難しくなっています。AIとデータの活用により、これらの複雑な情報から精密なリスクモデルを構築することが可能となり、被保険者の受入審査、プレミアム・価格の正確な算定、新しい保険商品の開発において大きな革新をもたらしています。これらのテクノロジーによって、保険業界はより的確なリスク評価を行いながらも、顧客に適切な価値を提供することが可能となります。また、モデルの公平性と信頼性を確保するために、ロジックや根拠が明確に説明可能な、透明性を持ったAIの利用が不可欠です。
保険の顧客体験を革新
日本の保険業界は、少子高齢化という社会的背景の中で被保険者数の減少に直面しています。この厳しい環境の中で、単なる保険商品の価格競争でなく、顧客体験やサービスの質における差別化が保険業者には不可欠です。AI技術の進化と顧客タッチポイントのデジタル化とともに、データの活用が大きな役割を果たします。具体的には、パーソナライズされた保険提案や、顧客のライフスタイルや健康状態に合わせてサービスの提供が可能となり、クレーム処理や相談窓口の効率化による顧客体験の向上を実現しています。また、テクノロジーを活用した「未病」の対応やWell-being（ウェルビーイング）の推進といった、保険の枠を超えた先進的な顧客サービスも実現されます。
不正対策とコンプライアンス強化
保険業界は、事故の捏造、請求の水増し、不正勧誘といった様々な不正行為に対応する必要があります。これらは顧客への損害だけでなく、保険業社の信頼性への打撃となる重要な経営課題です。AIとデータ活用によって、大量の取引や請求データを迅速に分析し、疑わしいパターンを検出することで、保険業者は不正行為を早期に発見し、迅速に対処できます。これによって、保険業社は社会的信頼性と、事業の競争力を維持することができます。
保険業界のDXを推進するdotDataのユースケース
損害保険、生命保険のいずれであっても、dotDataは保険業のデータ駆動型DXを加速します。営業、マーケティング、顧客リレーションなどの業界横断のユースケースに加えて、引受、リスク、不正など保険業にとって重要な課題に対して、dotDataの特徴量がビジネスを革新するインサイト（洞察）をもたらします。
営業・マーケティング・代理店支援
保険業界での営業やマーケティングは、AIとデータ活用により変革を遂げています。顧客の基本情報、保険加入と請求の履歴、さらにコールセンターの対話記録等を、キャンペーンや営業活動のデータと融合させ、個々の顧客に合わせた製品やサービスの嗜好を分析します。ダイレクトメールやデジタルチャネルを使ったターゲティングの精度を高め、顧客のニーズを理解することで営業力を強化。例えば、自動車保険の特約オプションを精度高く推薦することで成約率を上げたり、損害保険と生命保険のクロスセルを促進し、中小企業に向けた新たな保険商品を提案するなどの販売機会が拡がります。顧客の深層ニーズを掘り下げた特徴量から、商品推薦文作成やパーソナライズされた製品やサービスの開発を支援します。保険代理店に重要なインサイトを提供し、彼らとの連携を深めることで、市場における競争力をさらに強化します。
リスク・引受・価格
AIとデータ分析は、保険業界における引受とリスク評価を変革しています。生命保険では、顧客のウェアラブルデバイスから取得した生活習慣データ（運動量、睡眠パターン、心拍数など）を特徴量として抽出し、生活習慣病のリスクモデルを構築します。これによって、個人の生活様式に適した保険料率の設定を可能にします。損害保険の分野では、自動車運転者の行動特性や日時と天候条件などの特徴量から、運転者ごとの損害発生リスクを詳細に予測し、個別の保険プランを提供します。これらのユースケースは、単なる引受審査や保険料率のモデル高度化だけでなく、被保険者が病気や事故を未然に防止するための助言や管理という、保険業のユーザーとの関わり方を変革します。保険会社は正確なリスク評価に基づく適正な保険料設定を行い、リスク許容度を超える損失の防止と引受審査の迅速化を実現します。これは顧客満足度の向上だけでなく、リスク適合型の保険商品の開発を促進し、新たな市場を開拓する大きな一歩となります。
請求審査・不正
AIとデータ分析が保険業界の請求審査と不正検出を大きく改善しています。特定の繰り返し請求や予期せぬ高額請求のような特徴量を抽出し、不正請求リスクを早期に検出。営業面では、顧客獲得率の急変や異常なキャンセル率の特徴から、不正の早期警告システムを構築します。また、請求審査のAIによる自動化に加えて、遅延が発生しやすい請求パターンの分析を通じて、リスクの高い案件を先取りし、迅速な対応を実現。これにより、顧客満足度を高めるとともに、不正防止に向けた保険会社の努力を強化し、信頼とブランド価値の向上に貢献します。
人財・販売員
AIとデータ分析は保険業界の人材管理に革新をもたらしています。特に、高い離職率に直面している保険販売員の管理では、勤怠や日報などの情報から離職の要因となる特徴を分析し、場当たり的ではなく、データに基づく人材維持戦略の策定が可能となります。さらに、伝統的かつ規制のある業界のため、外部からのデータ活用人材の雇用だけでなく、深い業務知識を持った既存人材に対するデータ活用のトレーニングも重要です。dotDataは、特徴量を通じて洞察の自動発見することで、ビジネスにデータを活用できる人材を育成し、彼らが業界の変化に適応し、イノベーションを推進するための基盤となります。
お客様の声
三井住友海上火災保険株式会社
dotDataの特徴量を通じた営業活動や顧客接点におけるデータの有効性が実感できたことで、データドリブンな発想を持つ風土が醸成されつつあり、社員・代理店のDXが飛躍的に進んでいます。
株式会社大塚商会
AIやビッグデータという言葉が生まれる前から、大塚商会では大量のデータを蓄積してきました。顧客のニーズや購買パターンをAIにより発見し、営業力のさらなる強化を進めています。
株式会社三井住友銀行
dotDataのおかげで、当社のデータサイエンティストは、データサイエンスにありがちな課題を抱えることなく、数多くのユースケースを迅速に探索することができます。
ユースケース
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dotData Feature Factoryにより隠れた特徴量を探索し、Azure Machine Learning上での機械学習を強化
dotDataのAIプラットフォーム 特徴量がデータ活用の成否を決める
dotDataは、独自の特徴量自動設計技術をコアとして、機械学習でAIモデルを構築する、特徴量をアセットとして蓄積しデータを強化する、データインサイト（洞察）を抽出して業務をデータドリブンに変革するといった、様々なシーン毎に最適なAIプラットフォームを提供し、データ活用、AIによるビジネスのDXを支援します。
お問い合わせ
dotDataと一緒に、新たなビジネスチャンスを見つけませんか？様々なビジネス課題やAI・データ活用に関するご質問やご相談は、お気軽にお問い合わせください。
よくある質問
はい、dotDataは可能です。三井住友海上保険の次世代支援システム「MS1 Brain」において、コア技術として採用され、日本全国の約38,000の保険代理店の営業活動をAIで支援しています。MS1 BrainではdotDataのAI技術と特徴量分析を駆使し、パーソナライズされた保険提案を実現。保険代理店における保険契約の成約率が3倍に増加するなど、B2B2CやB2B2Bビジネスモデルを採用する保険会社において、大きな成果を上げています。
保険の補償内容での差別化が難しく、価格競争にさらされる保険業にとって、顧客体験の向上は、企業の競争力を高める為の重要な要素です。保険業界のDX化に伴い、オンラインやスマホなどのデジタルチャネルの普及によって、顧客とのタッチポイント増加とデータ蓄積が可能となり、AIによってお客様に合った、最適な保険を提供できるようになります。また、AIによる保険審査の自動化、パーソナライズされた保険、不正防止による被保険者の保護など、AIとデータ活用は、保険の顧客体験のさまざまなシーンで活用可能です。
dotDataのAIプラットフォームとは、特徴量エンジニアリングを自動化する独自の技術を中核として、企業におけるデータ活用や機械学習を加速するソフトウェア・ソリューションです。最大の特長は、AIモデルやデータインサイト（洞察）にとって最も重要となる「データに隠れたパターン」を「特徴量」として、独自のアルゴリズムが自動的に発見する点です。これによって、AIモデル開発の短期省力化、データ活用の民主化、そして人間が気がつかなかった新たな気付き（データインサイト）を企業に提供します。
dotDataは、SOC2 Type2という米国公認会計士協会が定めたサイバーセキュリティのフレームワークの認証を取得しており、日本でも三井住友海上保険様をはじめとする、複数の保険会社様へのへの導入実績があり、保険DXとビジネスモデルの変革を支援しています。dotDataの保険業界におけるDX事例について詳しくは、こちらをご覧ください。
