人工知能プロジェクトは、その技術に関する運用が対応できる状態にならなかった場合、立ち往生してしまう。プロジェクトが生産段階に到達するかどうかを決定するのは、7つの要因である。具体的には、運用上の課題、オーナーとのビジネスケース、利用可能なデータ、文書化された意思決定の知識、意思決定のコンテキスト、基幹システム統合、ガバナンスに基づく調整者の信頼である。.
保険会社は毎年AIへの支出を増やしているが、アクセンチュアのリサーチによると、企業全体でAIを統合した企業はわずか23% 社にとどまっている。このギャップは、テクノロジーが問題だと仮定すると説明しづらい。モデルは十分に優れていて役に立つ。問題なのは、通常はそれらを取り巻く環境すべてだ。.
以下に、AIの規模拡大を左右する要因である7つの点を挙げます。それぞれには、それを阻んでいる要因であるという警告サインがついています。.
1. 操作上の痛み
問題は、AIが解決できるほど具体性が高いか、そしてビジネスが今すぐ対処すべきほど重要であるかという点です。
“「クレーム処理にAIを活用すべきだ」という発言は方向性であって、問題ではない。「水損クレームにおける補償ミスが再作業や漏水の原因となっている」という問題は、むしろ問題である。最初のタイプのプロジェクトは、他の誰かの優先事項が予算を奪うまで、動揺する傾向がある。.
警告サイン： 誰一人として、変更すべき1つの数字を挙げられる人はいない。.
2. 事業の概要
問題は、成功とは何か、誰がそれを所有しているのか、そして利益がどのように経費と利益剰余資本に反映されるのかを示すことができるかどうかです。
多くのプロジェクトにはスライドで説明されている事業計画書があります。それに対して、それを実現する責任を負うオーナーがいるのはそれほど多くはありません。資金提供側が節約の恩恵がどこで現れるかを問うとき、「効率性」という答えはありません。.
警告サイン： スポンサーが転職し、プロジェクトのチャンピオンが失われる。.
3. データへのアクセスと品質
問題は、信頼できる歴史的証拠と結果を迅速にまとめ、モデルを検証できるかどうかです。
完璧なデータは必要ありません。しかし、それを見つけることが必要です。テストセットを組み立てるのに3か月か4つのチームが必要な場合、プロジェクトの勢いはすでに失われています。.
警告サイン： プロジェクト開始ミーティングが開催される際には、データリクエストはまだ有効です。.
4. 決定の知識と文書化
問題は、プロセスハンドブックに記載されているものを超えて、AIに最も適した調整者が実際にどのように推理するかを教えることができるかどうかです。
これは人々が過小評価する点です。経験豊富なトレーナーは、マニュアルに記載された手順通りに判断を行っています。文書化されたプロセスのみを基にしたAIは、正しいように見える答えと間違っているように見える答えを与え、調整担当者はその違いに気づきます。.
警告サイン： あなたの最良の調整担当者は「それは状況によって異なります」と言いますが、その要因は何であるかを誰一人として書き留めていません。.
5. 決定のコンテキストのオーケストレーション
問題は、決定の時点で、適切な内部情報と外部情報が調整担当者とAIに届くことができるかどうかです。
推奨事項は、その裏にあるファイルと同じくらい有効です。もしポリシーの詳細情報や過去のクレーム、第三者データが異なる場所に存在する場合、AIはその情報を十分に活用できないのです。また、そのAIを操作する人も同様です。.
警告サイン： 調整担当者は、請求のビューを作成するために、引き続きシステム間でコピーと貼り付けを行っています。.
6. コアシステムの統合
その疑問：AIによる推奨事項が、すでに利用されているワークフロー調整ツール内で表示されることができるだろうか？
このツールを使用すると別のタブを開くことになるので、使い方は一貫していません。統合はプロジェクトの魅力的な部分では決してありませんが、それが誰かがその成果物に手を付けられるかどうかを決めることもあります。.
警告サイン： デモは別のウィンドウで実行されます。.
7. アジャイザーの信頼とガバナンス
問題は、調整担当者がAIを信頼して適切に使用するのか、そして人間の判断が依然として制御下に留まっていることを証明できるのかということだ。
信頼は、調整担当者が推奨事項がどのように決定されたのかを確認し、それを上書きできることを知ることで得られます。ガバナンスとは、ある特定のクレームについて実際に何が起こったかを規制当局や監査官に正確に示すことを意味します。弊社による記事はこちら クレームにおける可視化されたAI この点についてはさらに詳しく説明します。.
警告サイン： コンプライアンスは、ローンチの前に1ヶ月間プロジェクトを監視します。.
あなたの最も弱い側面が限界を設定する
これらの7つの項目は選択肢リストとして機能しません。強力なビジネスケースはアクセスできないデータを取り除くことはできませんし、優れた統合は、結果に信頼がない保険会社を説得することはできません。ほとんどの業務はいくつかの分野で優れていて、他の分野では弱い点が多く、弱い分野こそがプロジェクトの立ち遅れの原因となります。.
だからこそ、我々は「レスポンシブ・レーダー」を開発しました。あなたはその7つの側面すべてについてスコアを付け、その結果をグラフ化します。その結果から、まずどこに重点を置くべきかがわかります。 AI Decision Intelligence eブックの請求内容 3つの実際のプロファイルとともに、各次元の評価方法と、異なるレーダー形状の意味を説明しています。.
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よくある質問
最低スコアから始めてください。最も弱い次元は他の要素の成果を制限するため、その次元を改善することで最も大きな進歩が達成される傾向があります。.
これは、お客様の保険請求業務が大規模なAIをサポートできるかどうかを示す尺度です。その基準は、問題の明確性、ビジネスケース、お客様のデータ、意思決定に関する知識の適切性、意思決定の背景へのアクセス、システム統合、および保険請求担当者の信頼とガバナンスの7つの要素に基づきます。.
通常はモデルではなく、運用上のギャップが原因です。データアクセスが弱い、決定ロジックが未整備、ワークフローの統合が不十分、さらには後期段階のガバナンスレビューが最も一般的な原因です。.