キャップジェミニ・リサーチ・インスティテュートの調査によると、保険会社幹部のほぼ3分の2（62%）が、人工知能と機械学習技術（AI/ML）は引受品質を高め、不正行為を減らすと考えている。 世界損害保険レポート2024.
しかし、現時点ではわずか8%がAI主導の洞察と自動化を利用して、情報に基づいた意思決定と正確なリスク評価を効率的に行っているに過ぎない。
アンダーライティングは自動化とAIに特に適しているが、これにはいくつかの理由がある。
なぜAIがアンダーライティングに役立つのか？
1.大量のデータ処理
従来のアンダーライティングは手作業によるデータ入力に大きく依存しており、アンダーライターは医療記録や財務諸表など複数の複雑な書類に目を通していた。このプロセスは面倒で時間がかかり、しばしばエラーや遅れにつながる。
AIは非構造化文書からのデータ抽出を自動化し、アンダーライターが膨大な量の情報を迅速に処理できるようにする。この効率化によって人的ミスの可能性が減り、アンダーライターは分析と意思決定に専念できるようになり、引受プロセスが大幅にスピードアップする。
2.複雑な意思決定
アンダーライターは手作業でリスク要因を分析し、経験と判断に基づいてビジネス・ルールを適用する。このため、データの解釈によって判断が異なることがあり、矛盾が生じることがある。
AI主導のアナリティクスは、データに裏打ちされた洞察を提供し、事前に定義されたビジネス・ロジックをアプリケーション全体に一貫して適用します。これにより、アンダーライターはリスクの包括的な分析に基づき、情報に基づいた統一された意思決定を行うことができ、精度と信頼性が向上します。
3.精度と一貫性の向上
手作業によるプロセスは人為的なミスが起こりやすく、データ入力の不一致がリスク評価の結果に影響を与える可能性がある。その結果、プライシングが不正確になり、保険会社が損失を被る可能性がある。
AIアルゴリズムは複数のデータ・ソースを相互参照し、情報の正確性を検証する。この一貫性により、引受決定におけるエラーのリスクが軽減され、より信頼性の高いプライシング・モデルと保険会社の財務結果の改善につながる。
4.不正検知の強化
不正な申請を手作業で特定するには、アンダーライターの直感や長時間の相互参照に頼ることになるが、これには労力がかかり、不正の微妙な兆候を見抜くには効果がない。
AIは保険金請求データのパターンを分析し、異常の検出や疑わしい行為のフラグを立てる。このプロセスを自動化することで、アンダーライターはさらなる調査が必要なリスクの高いケースに焦点を当てることができ、不正請求による損失を削減することができる。
5.反復的なルーチンワークが多い。
アンダーライティング・プロセスでは、データの検証や申込書のトリアージなど、時間のかかる作業を繰り返すことが多い。実際、平均的なアンダーライターは40%を管理業務に費やしているという。 アクセンチュア.アンダーライターは管理業務に過剰な時間を費やし、プロセス全体を遅らせる可能性がある。
定型業務の自動化により、効率的なワークフロー管理が可能になる。申請書の初期審査やデータ検証をAIが行うことで、アンダーライターはより複雑なケースに集中できるようになり、生産性が向上し、処理時間が短縮される。
6.スケーラビリティ
申込件数が増加すると、従来の引受プロセスが過負荷になり、ボトルネックや対応の遅れにつながる可能性がある。その結果、保険会社の効率的な業務拡大が制限されることになる。
AIシステムは、スピードや正確性を犠牲にすることなく、申請件数の増加に合わせて容易に拡張することができる。この柔軟性により、保険会社は市場の需要に適応し、繁忙期であっても高いサービスレベルを維持することができる。
7.より良い顧客体験の可能性
によると キャップジェミニ保険契約者の42%は、現在の引受プロセスが複雑で時間がかかると感じている。顧客は、マニュアル化されたプロセスにより、保険契約の承認までに長い待ち時間を経験することが多く、これが不満やフラストレーションにつながっている。
引受の自動化により、保険証券発行までの所要時間を大幅に短縮。顧客データに基づく迅速な対応とパーソナライズされたサービスは、全体的な体験を向上させ、より強固な顧客関係を育みます。
8.進化する保険分野
従来のアンダーライティングは、新しいデータや進化する市場環境に適応しない静的なプロセスに依存していた。その結果、時代遅れの慣行となり、最適化の機会を逃すことになる。
AIシステムは、過去のデータや過去の決定から学習し、継続的にアルゴリズムを改良することができる。これにより、引受モデルは時間とともに進化し、リスク評価を改善し、意思決定の質を高めることができる。
Sprout.aiがアンダーライティングを効率化する方法
保険金支払担当者を長年サポートしてきたsprout.aiが、保険引受担当者にも利用できるようになった。sprout.iは、アンダーライティングのルーチンワークを自動化するだけでなく、アンダーライターに実用的なインサイトを提供し、より多くの情報に基づいた意思決定と、より効率的なアンダーライティング・プロセスを実現します。
すでに世界中の大手保険会社数社で引受に利用されている。
ここでは、アンダーライティングの各段階をどのように変えるかを紹介する。
1.ブローカーが申請書を提出
このプロセスは、ブローカーが申請書を提出するところから始まり、通常、多くの書類やデータ入力を集め、処理することになる。従来、このステップは労働集約的で、多くの手作業が必要でした。sprout.ai/では、書類の仕分けを代行するため、プロセスが簡素化され、スピードアップします。
2.データの充実
Sprout.aiは提出された書類から情報を抽出し、検証します。Sprout.aiは、電子メールを処理して関連データと添付ファイルを取得し、身分証明書、医療記録、財務諸表などの書類から重要な情報がすべて正確に取得され、検証されるようにします。Sprout.iはさらに、信用調査などの外部データでアプリケーションを強化し、包括的な申請者プロファイルを構築します。
3.決定推奨事項
Sprout.aiは、保険会社によって事前に設定されたビジネスロジックとルールに従って、社内外のデータソースを相互参照しながら申請を評価します。Sprout.aiはビジネス・ルールを適用し、保険会社のガイドラインやリスク選好度に合わせて、申請を受理するか、却下するか、あるいはさらなる審査を求めるかについて推奨を行う。
4.リスクアセスメント
Sprout.aiは、インシデントや補償の詳細を調査し、必要に応じてベンダーを関与させることで、リスク評価を改善します。この徹底的な検査により、アプリケーションに関連するリスクを正確に判断し、アンダーライターに潜在的な負債を明確に理解させることができます。
5.アンダーライターが行動を起こす
Sprout.aiからの洞察と推奨により、アンダーライターは最終決定を下します。包括的なデータと分析によって、アンダーライターは申込書を受理するか、修正するか、または辞退するかを決定することができ、保険証券発行までの所要時間を短縮することができます。
Sprout.aiをアンダーライティングのために使い始める
Sprout.aiをアンダーライティング・プロセスに組み込むのは簡単で、お客様のチームの働き方に合わせることができます。
仕組みはこうだ：
初回コンサルテーション
Sprout.aiは、お客様の引受に関する課題と目標を評価し、Sprout.aiが最も付加価値を提供できる分野を特定します。
概念実証（POC）
私たちはSprout.aiを小規模に導入し、その機能を紹介するとともに、ワークフローをいかに効率化し、精度を向上させることができるかを実証しています。
実装と統合
POCが成功した後、Sprout.aiをお客様のシステムに統合します。Sprout.aiのチームは、必要に応じてトレーニングやサポートを提供し、お客様のスタッフが最小限の学習でスムーズに移行できるようにします。
継続的なサポート
Sprout.aiの継続的なパフォーマンスを確保するため、監視と最適化を行います。お客様のニーズが進化するにつれて、引受業務やその他の分野でSprout.iの利用を拡大することも可能です。
アンダーライティングは収益性と顧客満足度に大きな影響を与える。自動化とAIは、保険会社が申込書を迅速かつ正確に処理しなければならないというプレッシャーの高まりに対応するのに役立つ。その結果は？よりスムーズなワークフロー、より高い顧客満足度、より良い財務結果。