
AIが保険業を革新する
不正請求、顧客離れ、契約査定、保険請求など、AIによって多数のユースケースを解決し、ビジネスのリスクを軽減するとともに、AIは保険ビジネスのあらゆる側面を自動化、高速化、最適化します。

dotDataを選ぶ理由
dotDataは、保険会社が抱えるデータを、或いは外部データを組み合わせて、分析し、AI・機械学習による将来予測を導き出し、より高度で迅速な意思決定を可能とします。dotDataを使用すると、AIの導入有無や成熟度に関わらず、データから最大限の価値を引き出し、高精度の将来予測と、深いビジネスの洞察を得ることができます。
三井住友海上火災保険はどのように保険特約の成約率を250%向上させたのか
グローバル損害保険会社である三井住友海上保険株式会社は、dotDataによるAI自動化を活用して、代理店支援システム「MS1 Brain」を構築し、保険特約の成約率を250%向上させることができました。

dotDataが保険業界に提供する価値
引受審査業務の高度化
概要
健康リスクとライフスタイルパターンの相関関係を分析し、引受審査のモデルを高度化します。より深いレベルで顧客プロファイルを作成し、顧客固有のニーズと特徴に応じた引受基準を作成できます。
dotDataが提供する価値
顧客ごとの履歴データに基づいてライフスタイルパターンを探索し、リスクと感度に関する予測モデルを構築し、特徴量の説明文によって、より深い洞察を得られます。
ビジネス効果
より高度な引受モデルによって収益を増やし、また引受業務の自動化・省力化を実現できます。
解約・顧客離れ防止
概要
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。
dotDataが提供する価値
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。
ビジネス効果
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。
貨物事故リスク予測
概要
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。
dotDataが提供する価値
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。
ビジネス効果
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。
従業員のパフォーマンス分析
概要
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。
dotDataが提供する価値
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。
ビジネス効果
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。
顧客生涯価値の向上
概要
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。
dotDataが提供する価値
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。
ビジネス効果
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。
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