AIで保険業界のDXを加速する

過去の解約、契約、顧客、保険商品、および販売などを分析して、顧客離れをもたらす主な予兆を特定し、その傾向を予測することで、顧客の解約を未然に予防するモデルを構築します。

早期解約の予兆を検出し、営業部門が予防措置を迅速に講じられるようになります。AIで検出された特徴量を活用することで、解約の理由を深く理解し、顧客満足度を高め、解約を減らし、収益を増やすための長期的な戦略を考えることができます。

解約を減らして収益を増やし、顧客から寄せられる主要な不満要因に対処することで、長期的な顧客満足度を向上させることができます。

過去の事故や損傷に関する履歴データを利用して、貨物の輸送や保管などの事故発生リスクを予測できるモデルを開発します。予測モデルによって特定されたリスク要因を営業部門に伝えることで、それぞれの顧客ニーズに適したより良いリスクコンサルティングが可能になります。

特徴量自動設計が事故に影響を与える主要なリスク要因・特徴を分析します。 これにより、適切な輸送方法、輸送区間、梱包方法などを決定し、顧客の事故発生リスクを減らすためのコンサルティングビジネスに活用できます。

損害率を減らし、顧客に最適化された提案を作成したり、事故リスクを下げて顧客満足度を向上させたりできます。

基本的な従業員の属性と、適性検査、勤怠状況、業績評価、研修履歴などから得られたデータを活用して、従業員のパフォーマンスに関するKPIに基づく予測モデルを構築します。

パフォーマンスの高い従業員、（不満やオペミスなどの）リスクの高い従業員に共通する属性や行動パターンを分析できます。
従業員のタイプごとにモデルを作成し、それを実際の従業員のパフォーマンスと継続的に比較することも可能です。

パフォーマンスやモチベーションと相関の高いKPIに焦点を当てた分析によって、従業員のパフォーマンスやエンゲージメントを向上させます。従業員の不満やモチベーション低下につながるようなパターンや兆候を捉えることで、離職率を下げられます。

顧客生涯価値を高めるために重要となる、顧客満足度、クロスセリング、アップセルを顧客行動データに基づいて分析します。

顧客の行動、キャンセルのパターン、使用状況、アップセルパターンに関連した履歴データを活用することで、顧客生涯価値を高めるための施策に必要なさまざまな予測モデルを構築します。

複数のシナリオで顧客の行動を予測し、また顧客の生涯価値を高める特徴を分析することによって、顧客生涯価値を高める施策を最適化できます。