AI / 機械学習の活用は、保険会社が抱える多くの課題解決に役立ちます。募集、引受、保全などの業務プロセス推進、顧客離反などのリスク低減をはじめ、あらゆる側面から最適化、高速化、自動化を支援することができます。dotDataを活用することで、分析プロセスの高速化、モデル開発期間の大幅な短縮を実現でき、必要となる様々なユースケースに取り組むことができます。
概要
保険業界でのAI活用の加速化
保険業界でのAI 活用事例
【改善・改革領域の概要 】
クロスセルの促進: 顧客属性や契約・異動・解約等の顧客関連データ、商品属性、営業担当者の属性・活動データ等を活用し、カテゴリー別や保険商品別に顧客ターゲティング・モデルを生成できます。具体的な施策立案を支援し、効果的な営業・マーケティング活動につなげることで、クロスセルの増加と収益拡大に貢献します。
【 dotDataが業務部門にもたらす価値 】
見込み顧客リストを営業部門や代理店に提供する際に、リスト上の顧客はなぜ見込みが高いと考えられるのか、顧客ごとの特徴や、その特徴がもたらす確度の高さを一緒に提示することができ、現場の営業がAIの予測を腹落ちして利用することができます。
キーとなる特徴に対応する営業用のスクリプトを予測結果と一緒に営業へ提供することで、見込み顧客ごとに「このお客様の特徴からこのように話を展開するのがよい」とわかり、営業経験が浅い担当者にも適切な商品を説得力をもって説明できるようになり、営業活動全体を底上げすることができます。
【 ビジネス効果 】
新契約数と顧客別収益の増加
適切な商品を適切なお客さまへ届けることによる顧客満足度の向上
【改善・改革領域の概要 】
引受基準の拡大: ヘルスケア関連データの利用と医療視点のアセスメントをベースとして、健康診断、レセプト、あるいは電子カルテなどのデータや運動、食事といった生活習慣に関わるデータを活用し、生活習慣病重篤化の関係をモデル化できます。保険の保障対象となる生活習慣病ごとに、重篤化しやすい人の特徴を分析することで、引受基準の精緻化、拡大につながります。
【 dotDataが業務部門にもたらす価値 】
医療視点のアセスメントのもと、生活習慣病に対して疾病別また病気によってはステージ別の重篤化予測モデルを、さまざまなデータを多角的に作成することが可能になり、特定の疾病だけでなく、保障対象となるすべての生活習慣病を分析することが可能となります。
生活習慣病が重篤化しやすい、透析や長期入院など医療費が高額になりやすい人の特徴を分析・ノウハウ化することで引受基準の拡大、マーケットの拡大に活用します。
【 ビジネス効果 】
引受基準拡大による契約数、収益の増加
【改善・改革領域の概要 】
解約・失効の防止：過去の解約・失効データ、また顧客・契約・商品・営業データ等を学習し、特に短期間で解約・失効するケースなど、解約・失効となる契約を予測するモデルを構築します。特徴の分析から、様々な予兆を捉えることで、解約・失効の未然防止を支援します。
【 dotDataが業務部門にもたらす価値 】
解約・失効になりやすい契約を判別し、支社や営業担当者に通知して顧客訪問を促す等、未然防止のアクションにつなげます。また、解約・失効になりやすい契約や顧客の特徴を把握して、それらの発生を抑えていく対策の立案・実行を支援します。
短期間で解約・失効するケースへの対応を進めることで、事務処理や確認手続の発生、顧客満足度の低下、営業成績へのインパクトを低減させます。
【 ビジネス効果 】
解約・失効件数の低減
収益低下の抑制
【改善・改革領域の概要 】
貨物・運送の事故発生予測：契約者、貨物・梱包、輸送、事故に関連する各データ等、蓄積された様々な損害データを活用し、輸送中・保管中などの貨物における事故発生リスクを予測するモデルを構築できます。予測分析結果を、貨物・運送に関連した保険の営業活動や、リスクコンサルティングなどに活用します。
【 dotDataが業務部門にもたらす価値 】
航空・海上・陸上の各貨物の輸送・保管等において、事故発生リスクを予測し、事故発生の確度とそれに影響を与える特徴を提示します。
適切な輸送方法、輸送区間、梱包方法等を把握することで、営業活動に反映し、損害率の低減を進めるとともに、顧客の輸送事故低減のためのコンサルティングビジネスに活用できます。
【 ビジネス効果 】
損害率の低減
コンサルティングビジネスの推進
【改善・改革領域の概要 】
ハイパフォーマンス社員の特徴分析：社員の基本属性、資格、適性検査結果などプロファイル系のデータに加えて、勤怠、評価、研修履歴、活動履歴、日報のような履歴データを活用することで、ハイパフォーマンスな社員の特徴を分析します。パフォーマンス指標ごとに複数のモデル化を行い、成果の高い社員に共通する特徴に応じた教育施策やKPIを立案・推進することで、全体のパフォーマンス向上を推進します。
【 dotDataが業務部門にもたらす価値 】
パフォーマンスの定義パターンを考慮し、全社員対象のモデルや、職種別・勤続年数別といった様々な条件別のモデルを効率良く生成し、成果の高い社員の特徴を把握することができます。
同様に、退職しやすい社員の特徴分析等、要件に応じた予測ができるため、人事面・給与面の施策など具体的なアクションにつなげることができます。
【 ビジネス効果 】
社員全体のパフォーマンスの向上
データに基づいた教育やKPIによる社員のモチベーション、満足度向上
ニーズに応じた二つのdotData
お客様の環境とスキルに応じた二つの異なるdotDataが利用できます。二つの製品の間で開発した機械学習モデルをやりとりし、ビジネスアナリスト・BIユーザーとデータサイエンティストの連携を強化することができます。
全ての企業、全ての人の手にAIを
dotDataは、独自の自動化技術によって企業のAIを加速し、民主化し、業務を革新し、全ての企業・全ての人がAIを活用できる世界を創出します。dotDataのAutoML 2.0は、AI開発の破壊的なスピードとスケールによって、AIによるビジネスの変革に無限の可能性をもたらします。
BI & データアナリスト
データ前処理や特徴量設計に関する深い知識やスキルが必要な従来のAutoMLとは異なり、dotDataはデータサイエンスプロセス全体を自動化します。BIアナリストとデータアナリストは、 dotDataを利用して、短期間でAI / 機械学習活用の取り組みを開始することができます。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、80%の時間を複雑なデータ処理や特徴量仮説の設計に費やしています。特徴量自動設計で機械学習モデル開発を強化し、プロセス全体の自動化によって価値創出にかかる時間（Time-to-Value）を10倍高速化することができます。