人工知能（AI） | Sollers

保険ビジネスはその業務の特性上、デジタル化の可能性を大いに秘めています。

業務プロセスの自動化も保険バリューチェーンのあらゆる領域で進みつつありますが、

同時に、実際に直面しがちな問題も顕在化してきました。

例）不正検知のために予測分析や機械学習技術（ML）を活用するにも、従来の業務プロセスが属人的なものであったため、必要な情報や文書が担当専門家の知識や記憶に頼りがちで、利用可能な構造化データが少ない。

例）保険引受や保険金支払業務においては、分析対象の書類や画像が膨大であることと、異なる条件下により事案処理が必要になることが多い。その複雑さゆえに経験豊かな専門知識を持った担当者が必要だが、人為的なミス発生のリスクがある。

例）保険ビジネスは常に規制や契約条件に基づいて成り立っている。重要な顧客接点であるコールセンターには、こうした規制や契約内容への問合せに、リスク管理の観点からも慎重で的確な対応をすることが求められる。

例）コールセンターでは、的確な回答をすると同時にお客様への親身な対応が重要となるが、サービスの質向上に向け監督者による都度のモニタリングと必要に応じた介入はほぼ不可能である。

例）オンライン保険金請求手続きの入力項目の多さや同一情報の複数回入力などの手間、あるいは、リアルタイムでの情報確認ができず、数日後に入力情報不備通知が来るなどの非効率なフローなど、お客様にとって簡便な仕組みができていない。

AIによる自動化が導入されているサービス領域例

医療保険、住宅保険、自動車保険、TPL保険、海上保険の保険金支払い

企業保険の引受査定

コンプライアンスとリスク管理を目的とした契約内容分析

初回損害通知（FNOL）やその他顧客への問合せ対応のためのチャットボット

コールセンターサービスのリアルタイムコーチングとモニタリング

AIが保険ビジネスにもたらす効果

運用コストの削減

従来手作業で行われていた反復作業（文書、画像、複雑な情報の分析など）の自動化。

human sitting in fron tof laptop

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支払保険金の減少

人為的なミスから生じがちな支払い漏れなどの過失を削減。AIを導入すれば、繁忙期や担当者のコンディションに関係なく一貫して高度な業務処理が可能。

損害サービスにおける代替コストの削減

保険金支払プロセスが簡素化され、結果、代車等を手配する期間の短縮や事業中断への保険金支払額の削減を見込むことができ、結果損害サービスコストの削減を実現。

smiling face

smiling face

顧客体験の向上

AI技術を顧客対応に活用することで、お客様のお問合わせに即座に的確な対応をすることで、顧客満足度が向上。

documents into catalogs

documents into catalogs

データ分析の高度化

AI自動認識で、従来目視で処理されていた文書や画像の背景にある非構造化データの処理が容易になる。構造化データは予測分析に欠かせない材料。

three stacks of documents

three stacks of documents

契約の可視化、コンプライアンス、リスク評価の向上

AIで、異なる種類の契約を自動検索・分析が可能。規制当局からの問い合わせに迅速に対応し、契約リスクの可視化を促進。

group of people standing

group of people standing

従業員体験 (EX)の向上

手作業が減り効率化が促進されるため、部門担当者はより価値の高い創造的な仕事に集中できるようになる。自動化されたプロセスの設定や管理用の新たな担当業務が加わる。

human and robot shaking hands

human and robot shaking hands

人的作業の質向上

AIはそのデータ分析や拡張性の機能を生かし、領域の専門家だけでなく他の要員も含め、業務に深みを与え効率性を上げる。迅速な意思決定、より的確な課題解決、組織全体のイノベーション強化に貢献。

下記のような意思決定を下す場面において、ある程度の知識を要します。

自動化によりどの領域でどのような効果を期待するべきか
ＡＩツールが市場に溢れる中、自社のニーズに適しかつコストパフォーマンスの高いものをどう選定するか
新たなビジネスロジックや再定義されたプロセスにどう対処すべきか
ＡＩによる自動化を実現するために必要な専門的・技術的知識を、社内でいかに蓄積し管理するか

brain on colorful background

corporate building architecture

AIツールの導入による影響を、企業全体の組織運営の一部として捉える必要があります。

AIによる自動化には、新たなデータと業務プロセスを現行システムに導入することになります。その効果を発揮させるには、企業全体のアーキテクチャから再考する必要がある
過剰な導入コストと複雑なアーキテクチャは、自動化イニシアチブの進展を阻む要因となりうる
ビジネス変革に伴う複雑な企業アーキテクチャの変更は、組織にとって非常に難題な課題であることが多い

お客様のニーズや課題に合ったAIツールを選定する上で欠かせない各プロセスで、知識習得の段階からサポートします。

理論/実践ワークショップ - AIで何ができるかの大枠のイメージを掴む
現状の業務プロセス分析でAI自動化が有効な領域を特定し、期待できる効果を明確化
PoC - 実際の業務プロセスでツールの稼働具合や効果検証を実施

ai insurance hand adding puzzle as knowledge sharing

insurance ai design options graphic

AIを活用した自動化で叶えるAIトランスフォーメーションの計画やプロジェクトデザインをお手伝いします。

業務プロセスの変更を設計し、関連組織への影響を評価
必要なAIツールの適用範囲の把握
作業の最適化を図るターゲットアーキテクチャロードマップの策定
新領域のオーナーシップを定めるためのガバナンスアプローチの定義
意思決定の重要な判断材料となる変革コストメリットの検証

cloud

AIツールを備えたクラウドプラットフォーム

主要なクラウドプロバイダーは、自動化に伴う多様な問題に対応可能な最良のAIコンポーネントを提供しています。これは、AI利用の民主化に向けたビルディング・ブロックとも言えます。

例: AWS、Azure、GCP

injured person getting money from insurance

omni:us：デジタルクレームアジャスター

保険金支払プロセスのエンドツーエンドの自動化を可能にするソリューションを提供しています。AIコンポーネント、参照プロセスやデフォルトのビジネスロジックが装備されています。

submarine on the sea

SEND：スマートサブミッション&アンダーライティング・ワークベンチ

アンダーライティング・ワークベンチは、アンダーライターの一連の業務の様々な自動化機能を備えています。AIを活用した機能も含まれています。

dividing documents

高度なドキュメント処理プラットフォーム（IDP）

IDPプラットフォームは、AIや自然言語処理（NLP）を含む機能一式を備え、異なる種類の文書からの情報抽出ワークフロー全体を効率化します。

例: ABBYY、Appian、Hyperscience、Indico Data、Tungsten

human having idea

生成AI・LLM

ChatGPTのような生成AI・大規模言語モデル（LLM）は、複雑なタスク処理が可能なことから、領域専門家のビジネスプロセスを改善することができます。ソラーズでは、ニーズに合わせてLLMの機能を活用しています。

例: Amazon Bedrock、Google Gemini、OpenAI

line chart growing

予測分析

予測分析では、統計的アルゴリズムと機械学習技術から得た過去の蓄積データから、将来のイベント、行動、結果に関して予測を行います。これらのソリューションは、様々なAIクラウドプラットフォームや企業の意思決定エンジンシステムなどに統合されています。