私たちはこう尋ねた。 20人の保険リーダー AIを保険金請求処理に活用することで、職員や顧客の信頼をどのように築いたのか。彼らの回答には、抵抗への対応、透明性と正確性の確保、倫理的配慮、AIと人間の専門知識の連携といったテーマがいくつか浮かび上がった。インタビューに応じたのは、損害保険、ロイズ保険、ロンドン市場、そしてTPAのようなクレーム調整サービス・プロバイダーである。
重要なポイントAIへの信頼構築
- AIシステムが説明可能で、監査可能で、オープンに伝達されるようにする。
- クレーム、IT、コンプライアンスにまたがる多様なチームを巻き込み、統一されたアプローチを実現します。
- 高品質で代表的なデータを使用し、エラーやバイアスを最小限に抑えるために倫理的ガイドラインを使用する。
- AIを代替するのではなく、イネーブラーとしての役割を強調し、AIと協働できるように従業員を教育する。
- プライバシーおよびデータ保護規制の厳格な遵守を維持する。
その内容を詳しく見てみよう。
1.人間の抵抗と考え方の転換
「クレーム処理担当者の間には、AIによって仕事がなくなるかもしれないという考え方があるが、実際にはチャンスが広がるのだ」。
- アクサXL、チーフ・クレーム・オフィサー、マーティン・ターナー
"ユーザーストーリーを構築し、プロセスを端から端まで見て、それをマッピングすることは、AIのパフォーマンスを洗練させるのにとても役立ちました"
- シニア・クレーム・リーダー
クレーム処理にAIを導入する際の最大の課題の一つは、クレーム処理チームの抵抗を克服することである。クレーム処理担当者の多くは、AIが自分たちの仕事を脅かしたり、専門性を損なったりするのではないかと懸念している。こうした懸念は、AIがどのように業界に溶け込むのか、またAIが人間の判断に完全に取って代わるのかどうかという、より広範な不安から生じている。
これに対処するには、早期にクレームチームを参加させることだ。AIの導入を成功させている組織は、多くの場合、従業員の多様なグループを巻き込んで、その目的と可能性について話し合うことから始めている。AIがどのように機能するのかを明確に説明し、人間の監視を維持または強化しながらルーティンワークを合理化する能力を示すことで、不安を軽減することができる。
クレーム処理担当者に合わせた研修プログラムは、この移行を支援することができる。従業員がAIを自分の役割に置き換えるのではなく、どのようにサポートするかを理解すれば、AIを価値あるツールとして捉える可能性が高まる。また、もともとテクノロジーに熱心なチームメンバーにアーリーアダプターとして行動するよう促すことで、機運を高めることもできる。AIがどのように効率と精度を向上させるかの事例を共有することで、このような支持者は同僚間の信頼を築くのに役立つ。
最終的な目標は、AIに対する認識を脅威から機会に変えることである。AIを反復作業を減らし、複雑なケースや価値の高いケースに集中できるようにする手段と考える保険金支払担当者は、AIを受け入れる可能性が高い。このシフトを実現するには、オープンな対話、透明性、AIの利点の実践的な実証が鍵となる。
2.透明性とトレーサビリティ
AIシステムが "ブラックボックス "として動作し、可視性や監視なしに意思決定が行われる場合、信頼できないように見える。保険会社は、すべての意思決定を追跡し、監査し、倫理基準や業務基準への準拠を評価できるようにする必要がある。これがなければ、AIが意図したとおりに動作しているか、組織の価値を守っているかを確認することは不可能になる」。
- クレーム・ディレクター
AIシステムの透明性の欠如も、保険金請求処理における信頼の障害となっている。多くのAIモデルは「ブラックボックス」であり、結果がどのように導かれたかを明確に説明することなく判断を下す。クレーム処理チームにとって、このような不透明さは、公平性、説明責任、ミスの可能性に関する懸念を引き起こす可能性がある。
これを克服するために、保険会社は説明可能性を優先すべきである。AIモデルは、意思決定プロセスについて明確で理解しやすい洞察を提供すべきである。これはクレーム処理担当者を安心させるだけでなく、公平性と正確性を確保するために、監査したり、必要に応じて決定を覆したりすることを可能にする。このレベルの可視化を可能にするツールは、信頼を醸成するために不可欠である。
透明性のもう一つの重要な側面は、AIの活用方法について利害関係者と明確なコミュニケーションを図ることである。保険金請求処理におけるAIの役割を概説し、そのメリットの事例を共有する方針は、このテクノロジーを神秘化しない。AIがいかにバイアスを減らし、一貫した意思決定を可能にするかを説明することで、従業員と顧客の双方にとってAIの価値が高まる。
トレーサビリティも同様に重要である。保険金請求チームは、AIが下した決定がレビューされ検証されるという確信を必要としている。保険会社はAIの結果を監査し、すべての決定がデータによって裏付けられ、精査に耐えうることを確認できるようにすべきである。これにより、チームは社内のガバナンス要件を満たし、AIの信頼性に対する自信を築くことができる。
3.正確さ、偏り、倫理的なAIの使用
「人種、性別、民族性、異なる文化的価値観や規範にまつわるニュアンスがあり、それらがクレームにどのような影響を与える可能性があるかという点については、正確で信頼できる結果を出すために、それが（AI）モデルにどのように反映されるかという点で考慮されるべきである。
- シニアクレームオペレーションリード
保険金請求処理におけるAIの信頼性は、正確性と公平性にかかっている。質の低いデータや不完全なデータは、正当な請求を拒否したり、不正な請求を承認したりするようなエラーを引き起こす可能性がある。学習データの偏りは不平等を悪化させ、AIとそれを使用する組織に対する信頼を損なう可能性がある。
精度を保証するために、AIモデルは保険金請求処理で遭遇するさまざまなシナリオを反映した、多様で高品質なデータセットで学習させる必要があります。モデルの定期的なモニタリングとアップデートは、市場環境の変化や新たな規制の登場に合わせてパフォーマンスを維持するのに役立ちます。これにより、エラーのリスクを低減し、AIが常に公正で正確な結果を提供できるようになります。
続きを読む 保険業界におけるジェネレーティブAI
保険会社は、人種、性別、文化的規範などの要因が、AIモデルの訓練に使用するデータにどのような影響を与えるかを評価すべきである。慎重な監視がなければ、こうしたバイアスが結果を歪め、特定のグループに不公平な不利益をもたらす可能性がある。厳格なデータガバナンスを確立し、定期的に監査を実施することで、このリスクを軽減することができる。
保険金請求におけるAIの利用には、倫理的な配慮も必要である。組織は明確な倫理基準を採用し、AIが収益性よりも保険契約者の福祉を優先し、自社の価値観に合致するようにすべきである。センシティブな顧客データがどのように取り扱われるかについての透明性と、プライバシー・バイ・デザインの原則へのコミットメントは、利害関係者の信頼を維持するための鍵となる。
保険会社は、正確性を重視し、偏りを減らし、倫理的慣行を遵守することで、AIが公平で信頼性の高いクレーム処理を確実にサポートし、従業員、顧客、規制当局の信頼を強化することができる。
4.文化と組織の変化
「必要なスキルと効果的なコミュニケーション能力を備えた適切な人材を集めることが、おそらく最大の課題だ」。
- デビッド・ファインバーグ、ジェネラリUK保険金請求部門責任者
AIをクレーム処理に組み込むことは、技術的な課題と同様に組織的な課題でもある。AIに対する抵抗はクレーム処理担当者に限ったことではない。コンプライアンス、IT、リスクチームは、セキュリティ、説明責任、AIが既存のシステムとどのように連携するかについて懸念を抱いていることが多い。
主要な利害関係者を早期に関与させることが重要である。コンプライアンス、IT、リスクの各チームを最初に参加させることで、彼らの専門知識がAI計画に組み込まれ、潜在的な問題がエスカレートする前に特定し、対処することができる。
小規模で的を絞ったプロジェクトを通じてAIの価値を実証することで、物事を容易にすることもできる。ルーチンワークの自動化や処理時間の短縮など、短期間で成果を上げることに注力することで、組織は具体的なメリットを示すことができ、従業員の信頼を高めることができる。このような分野での成功は、AIとそのクレーム処理強化の可能性を広く受け入れるきっかけとなることが多い。
透明性と学習の文化は、このシフトをさらに後押しする。保険金支払チームは、AIの能力の明確な証拠を目の当たりにし、AIが自分たちの業務をどのように補完するかを理解することで、AIを受け入れやすくなる。AIの役割に関する継続的な研修とオープンなコミュニケーションは、テクノロジーを非神秘化し、抵抗を減らし、目的を共有する感覚を生み出すのに役立つ。
5.倫理および規制の遵守
「モデルが追跡可能で、監査可能で、データの読み取りに偽陽性がないことを保証することが重要だ。
- スコット・カジャー、スコティッシュ・ウィドウズ、保険金支払・引受・商品管理部長
従業員、顧客、規制当局は、AIシステムが透明かつ公正に、関連法を遵守して運用されることを保証する必要がある。これがなければ、AIとそれを導入する組織に対する信頼は急速に損なわれかねない。
AIモデルは監査可能で追跡可能でなければならず、すべての意思決定が説明され正当化されることを保証しなければならない。これは、社内のガバナンス基準と社外の規制要件を満たすために必要である。AIシステムの定期的な監査と独立した検証は、意思決定が倫理的および業務上の期待に沿ったものであるというさらなる信頼性を提供する。
データ保護も重要な分野である。保険会社は、プライバシー・バイ・デザインの原則を優先し、一般データ保護規則（GDPR）やカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）などの規制に準拠して、個人データが匿名化され、安全に取り扱われるようにすべきである。機密情報の保護に失敗すると、法的処罰だけでなく、風評被害も大きくなるリスクがある。
公平性も同様に重要である。AIシステムはバイアスを最小限に抑え、公正な結果を優先するように設計されるべきである。そのためには、訓練データと意思決定プロセスを注意深く精査し、特定のグループや個人が意図せず不利益を被らないようにする必要がある。また、組織は明確な倫理指針を定め、AIが短期的なコスト削減を優先するのではなく、保険契約者をサポートするために使用されるようにすべきである。
保険業界のリーダーたちによる、さらなる洞察： 保険金請求におけるAIのビジネスケース
私たちがこの調査を実施したのは、AIが保険顧客の経験に大きな違いをもたらす可能性があるからです。AIは、保険会社がより迅速かつ公正な結果を提供し、必要なときに共感と配慮を提供するのに役立ちます。しかし、AIを使い始めるのは大変なことのように思われるかもしれません。
連絡先 をご覧ください。あなたが思っているよりも簡単で、あなたの組織にどれだけのインパクトを与えることができるかをご覧ください。