デジタルトランスフォーメーション時代の保険業務

デジタルトランスフォーメーション時代の保険業務

デジタルトランスフォーメーション(DX)の時代に突入し、損害保険や生命保険会社、損害保険会社、支払者がデータドリブンな技術を業務に導入することは非常に優先度の高い課題となりました。保険金請求処理、業務効率化、迅速な不正検知、リスクや損失の評価、顧客維持のためのリテンションマーケティングなど活用できる場面は多岐にわたります。質の高い顧客体験の提供と収益性の向上のため、予期せぬトラブルなどで業務が中断されないようDX化を進めていきましょう。

不正検知

技術革新によって日々増加し巧妙化している不正リスクを低減するため保険会社は、予測モデリング、犯罪のリンク分析、例外報告、AIを中心とした新たな不正対策を展開し、不正の一歩先を行くことが求められています。顧客やサードパーティのシステムから届くPDFやテキストベースの生データは二重支払い、保険金の繰り返し請求、保険料や資産の流用、手数料のチャーンティング、その他のタイプの詐欺など、一般的な詐欺行為を助長する可能性があります。

不正行為に対処する:

  • ベンフォードの法則やゲシュタルトテストなど高度な不正検知技術を適用しながら、非構造化かつサイロ化されたフォーマットからデータの抽出と変換を自動化
  • 不正行為の可能性の高いアクティビティを監視するためのビジネスルールの生成と展開
  • 入力と出力の間に存在する複雑な関係をモデル化し、大量のデータの中から不正行為のパターンを発見

コーディング不要、保険業務のデータを使えるデータに変換します

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リスクアセスメント

リスクアセスメントとは、リスク特定、リスク分析、リスク評価のプロセス全体を指す言葉です。 規制や保険契約内容の変更から新たな負債の発生に至るまで、世界のあらゆる出来事によって一夜にしてリスク評価と損失分析が変化するため、引受と保険数理プロセスを合理化することがこれまで以上に重要になっています。再現性のあるデータ変換と機械学習と人工知能(MLAI)は、一般的なリスクだけでなく新規保険申込者の与信リスクを判断し、健全な投資を確実に行う上で大きなサポートとなります。

  • エクセルや半構造化データを解析することなく、異なるフォーマットでも保険契約データや保険金請求データを迅速かつ正確に比較できます
  • セルフサービス&ノーコード環境でサイロ化された測定データソースを編集し、エラーが発生しやすい手作業のワークフローを削除
  • 予測分析を過去の損失傾向に適用して適切なレートと引当金を決定、リスク管理計画を立案

クレーム処理とリコンサイルのためのRPA

ロボティックプロセスオートメーション(RPA)を活用して運用の改善や効率性のギャップに対し評価を行う企業が増える一方で、そのメリットをすべて実現するにはハードルは低くありません。Altair® Monarch®は、エンドユーザーの要件を満たし、非効率性を排除、コストとリソース削減のために設計され、再現性のあるデータ変換プロセスを自動化することで、RPAの取り組みをサポートします。

  • データワークフローを効率化し、保険料の計算や不正行為の標的化などの分析に備えて共有アセットを作成
  • 保険金の請求者データをブレンドして複雑なパターン、傾向、異常を明らかにすることで、保険金請求の比較と自動査定のためのRPAを実装
  • エリアや部門を超えて多数のアプリケーションやデータベースに接続し、照合に費やす時間を最小限に抑え、財務報告を標準化
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顧客エンゲージメントとリテンション

DX化により、保険会社と代理店は保険プロセスのあらゆる部分で顧客の期待に迅速に対応することを余儀なくされています。ショッピングからオンデマンドサービスに至るまで、超高速でパーソナライズされた高品質な体験を期待している顧客に対し、すべてのチャネルとユーザーのタッチポイントで再現性のあるデータ照合を活用することで、サービスをより洗練し、ニーズに合わせて保険をカスタマイズすることができます。

  • 過去の顧客データや人口統計データ、行動傾向に基づくパーソナライズされた体験を提供するため、顧客へのアウトリーチを改善し、ポリシーを調整
  • AIを活用した顧客体験のインサイトと、解約につながる兆候を早期に特定することで、解約リスクを予測
  • 制御可能な変数と制御不可能な変数の変化に対してシナリオをテストし、適切なユーザーに適切なメッセージを、適切なチャネルを使用してリーチする戦略を展開
  • 機械学習モデルで使用されるプロセスを自動化して繰り返すことで、マーケティングキャンペーンの成功を予測
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Featured Resources

金融犯罪防止のためのデータ分析活用ガイド

金融犯罪の手口は無数に存在し、その範囲も保険、政府の補助金、小売店の返品、クレジットカードでの購入、税情報の過少申告や虚偽申告、住宅ローンや消費者ローンの申請など多岐にわたります。 不正を防ぐためのテクノロジーとビジネスプロセスには、柔軟な設計と不正防止に関わる担当者全員が理解できるシンプルさが求められるほか、新しい手口が登場するたびに一から作り直すことなく対応できる機敏さも欠かせません。 組織全体に目を光らせて不正を検知するには、全チームおよび全部門のデータを分析用のデータに含める必要があります。 不正アナリストの専門知識に加えて機械学習(ML)ベースの予測モデルからの知見があれば、証拠に基づく防止策を強化し、金融犯罪の新たな手法に迅速に対応することが可能になります。 本ガイドブックでは、機械学習(ML)とデータ可視化が、リスク評価に基づく意思決定を迅速に下す際の情報の質を高め、損失を減らすことに役立つ理由を解説します。 <目次> ・不正を検知する ・ビジネスルールの概要と不正検知における重要性 ・不正検知にディープラーニングを応用する ・高頻度取引(HFT)を用いた不正行為の検知にストリーミング分析を応用する ・Altair のソリューション

Brochures, Datasheets, eBooks, Use Cases, White Papers

【Monarch】Arbor Financial社、正確性が求められるレポートを効率的に作成

1935年に設立されたArbor Financial Credit Unionは、ミシガン州南西部の個人および企業に対して包括的な金融商品およびサービスを提供しているクレジットユニオンです。 Arbor Financialは、PDFやテキストファイルで提供される数千件に上るデータを正確に抽出・統合し、リコンサイルレポートを作成する作業に以前から課題を抱えており、質を維持しながら効率化できるソリューションを探して、Monarch導入により効率化を実現しました。

Customer Stories

MasterCardがセルフサービス型データプレパレーションでカスタマーエクスペリエンスを向上

メインフレームに格納されたレポートの取引明細と現金残高の確認を毎週40~80時間かけて手作業で行い、突合用のデータはExcelに手入力していました。Monarchのデータプレパレーション機能を使ってメインフレーム内のレポート上の重要情報を抽出することで、即座に分析を開始できるようになり、突合を短時間で完了できるようになり、顧客や社内の他部署から問い合わせがあった場合に都度分析を行うことも容易になりました。

Customer Stories

ファイナンス業務・部門向け Knowledge Works

Knowledge Worksは、膨大かつ異なる形式のデータに対応するデータプレパレーション、機械学習を用いた予測分析などが可能なデータサイエンスツール、ストリーミングデータの可視化ソリューションから構成される、迅速な意思決定のための包括的なデータアナリティクスツール群です。

Brochures, Datasheets