モダン・インシュアランス・マガジンに掲載
Roi Amir（Sprout.ai CEO）
保険業界は、書類の読み取り、ファイルのルーティング、データの抽出など、保険金請求業務の中で自動化しやすい部分については自動化を進めてきました。しかし、成果を左右する判断、すなわち実際の意思決定にAIを導入するには至っていません。これが過去10年間の請求技術における本当の実態であり、保険におけるAIの最大のチャンスが今なお手つかずである理由です。.
長年にわたり、業界が自動化してきたのは移動であって、判断ではない。顧客の体験と保険会社の損害率に影響を与える肝心の瞬間――これは補償対象か、いくらの価値があるか、そして異議を唱えられた場合にその回答を正当化できるか――には対処してこなかった。簡単な部分が自動化された一方で、肝心の意思決定は、コアシステム、担当者の頭の中、あるいは読まれない保険証券の中に閉じ込められたままとなった。自動化によって請求手続きは進んだが、請求そのものを理解したわけではない。そして、強力な汎用AIは、事態を明確にするどころか、さらに混乱させてしまった。.
だからこそ、クレーム（保険金請求）そのものをプロダクトとして扱うべきなのだ。アプリでも、ポータルサイトでもなく、その周囲を取り巻くポイントプログラムでもなく、クレームなのだ。それは、保険契約のライフサイクルの中で、顧客が自分が支払ったものが実際に機能するかどうかを知る唯一の瞬間である。適切に処理されれば、保険における他のどの要素よりも多くの信頼とリテンションを生み出す。対応を誤れば、修復することは極めて困難になる。.
もしそれが本当なら、その時点においてAIに許可することについては明確な一線を画さなければならない。ここで、汎用AIと保険金請求特化型AIに関する議論は、単なる技術論から重要な問題へと変わる。保険金流出の査定を求められた大規模言語モデルは、流暢で自信に満ちた回答を生み出すだろう。それこそが問題なのだ。もっともらしい回答が必ずしも正当防衛できるとは限らず、その乖離こそが、漏洩、苦情、規制当局への露呈が生息する場所なのだ。汎用モデルに同じ請求を二度裁定させても、同じ答えが得られる保証はない。条項ごとにその作業過程を示すよう求めれば、実際のポリシーの働きに裏打ちされたものではなく、正しく聞こえる説明を生成してしまうだろう。手紙の草稿作成にとっては、それは些細な気まぐれに過ぎない。しかし、誰かの請求が補償対象かどうかを決定する場合には、それは失格の理由となる。.
それが、私が最も直面する最大の誤解につながっています。つまり、保険金請求におけるAIとは、保険会社がすでに導入している自動化のより高速なバージョンに過ぎず、どのような有能なモデルであっても保険証券に向けさえすればその回答を信用できるという誤解です。汎用モデルは、非構造化文書から非構造化データを抽出するという点においては間違いなく強力です。しかし、意思決定はそれとは異なる分野であり、ポリシーの条項、免責事項、規制上のルールを適用して、一貫性があり、監査可能であり、何度実行しても同一であり、人間が修正するたびに改善される示談を導き出す作業です。この2つを混同すると、おなじみのパターンが生み出されます。つまり、デモでは素晴らしく見えたパイロット版が、信頼性スコアリング、監査証跡、または必要なフィードバックループが誰も構築していなかったがために、実際の複雑さに直面した瞬間に頓挫してしまうのです。モデルは簡単な部分にすぎず、その周囲にある厳格な仕組みこそが、意思決定を正当化できるものにするのです。.
同じ規律が、業界における成功の測定方法を変えるべきである。我々は、処理時間や1件あたりの保険金請求コストという、いずれも「動き」を測る指標の追跡に非常に長けてきた。次の10年の勝者を定義する指標は品質指標である。すなわち、保険金支払額の正確性、支払準備金の正確性、アジャスター間や地域間の整合性、そしてリスクのより良いプライシングのために請求インテリジェンスがアンダーライティングにフィードバックされているかどうかである。保険金支払額の正確性における1パーセントの改善は、損害調査費用の同等の改善よりも大きな財務的利益をもたらす。スピードのみを追求する保険会社は、方程式の中で最も重要性の低い部分を最適化しているのである。.
したがって、もし私がグローバル保険会社のCEOに対し、どこに真っ先に投資すべきかについて助言するのであれば、それは顧客向けの機能でもなければ、フロントエンドに付け足された汎用モデルでもない。私なら損害の初回通知（FNOL）から始め、保険証券の文言と請求の証拠を読み比べるために専用に構築されたAIを導入するだろう。なぜなら、そこで明確な補償判断を下すことが、スピード、一貫性、そして顧客がプロセスをどれほど信頼するかという、その後のすべてのプロセスに影響を与えるからだ。.
この業界が過去10年間で自動化してきたことは、決して間違いではありません。簡単な80%を自動化し、本当の決定を下す最後の20%を後回しにしてきたのです。そして、その「後」が今まさに訪れました。保険金請求を自らが販売する商品そのものと捉え、その判断をAIに任せる—しかも、そのために特別に構築され信頼できるAIに任せる—保険会社こそが、顧客に選ばれ続けるでしょう。.
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ロイ・アミールについて
ロイ・アミールはSprout.aiのCEOです。, 保険会社、MGA（少額短期保険代理店等）、TPA（第三者損害調査・管理機関）が保険金請求の決定を自動化し、保険金請求業務の迅速性、一貫性、透明性を向上させるAIプラットフォーム.