保険におけるAIとデータの活用

執筆者：アントン・クレナー、アソシエイトディレクター、RNA Analytics

2022年末にChatGPTが発表されて以来、人工知能は人々の想像力をかきたて、投資家の関心を集めてきた。特にここ1年の間に、世界中の企業があらゆる形態のAIを試用し始め、中にはAI領域で急速に成熟しつつある技術の数々をいち早く利用しようと躍起になっている企業もある。特にデータが重要な役割を果たす業界にとっては、AIは大きな変革をもたらす可能性を秘めている。

保険業界では、既存企業が銀行業界よりも「リスク管理されたペース」ではあるが、機会を特定するために懸命に取り組んでいる。

近年、市場の成熟に伴い、AIの導入コストは大幅に低下している。これは、保険会社が保険提供のあらゆる分野でメリットを追求することで、保険会社の価値がさらに高まることを示唆している。

ゴールドマン・サックスの「グローバル保険調査2024」によると、保険会社の約29％が現在AIを使用しており、51％が近いうちに何らかの形でAI技術の導入を検討している。保険会社はAIには幅広い用途があると見ており、73%が業務コストの削減に、39%が引受業務にAIを使用、または使用を検討している。ゴールドマン・サックスの調査によると、その他の用途としては、保険金請求管理、投資評価、そしてより目に見えるところでは顧客サービス機能の改善などが挙げられている。

これは、損害保険に関連する大規模で複雑なリスクやクレームに比べ、人的なやり取りがあまり必要とされない、大量の個人向け保険事業に携わる保険会社にとって特に強力である。

保険のあらゆる分野のアクチュアリーにとって、AIはこれまで以上に効率的にデータを処理・分析するのに役立つ。AIがアクチュアリーに取って代わることはないだろうが、AIはアクチュアリーの日常業務を一変させ、より機敏で効率的な業務を実現するだろう。AIを活用した予測モデルによって潜在的な損害が推定され、保険会社の意思決定に役立つため、アクチュアリーはより価値の高い業務に集中できるようになる。データの前処理、モデルフィッティング、レポート作成といったルーチンワークは、適切なツールを使えばほぼ自動化できるため、アクチュアリーはより戦略的な分析に時間を割くことができる。

RNA Analytics 当社は、アクチュアリーにとって有益な質の高い革新的ツールの構築に誇りを持っています。ベンダーとしてのアクチュアリー分野でのユニークな経験と、コンサルティング、データ、アナリティクスにおける豊富な経験により、AI分野での当社の能力は非常に有利に位置づけられます。AIモデリングに関するご相談は、info@rnaanalytics.comまでご連絡ください。

すべてのテクノロジーと同様に、AIはエキサイティングである一方、モデルはアクチュアリーにとって新たな不確実性の原因をもたらす。特にプライシングやアンダーライティングにおいては、偏った、非倫理的な、あるいは不正確な予測やモデルを避けるためには、人間による分析が不可欠である。このため、データとモデルに偏りがないか定期的に監査し、アクチュアリーは公正さを確保するためにモデルの出力を精査する必要がある。

公正さと倫理は、世界的なAIの産業導入をめぐる多くの議論の焦点であり、これを正しく理解するために時間をかけることが重要である。特に、保険のバリュー・チェーン全体のように、人間の創造性、価値観、戦略的思考が必要とされる場合には、AIは人間の能力を補強するために使用されるべきであり、労働者を置き換えるために使用されるべきではないことを認識することが重要である。

AIの採用は、こうした基本を考慮したものであるべきだ。この記事を書いている時点で、有名な人工知能企業の従業員グループが、AI産業における安全監視の欠如を警告する公開書簡を発表した。

将来的には、AIはクラウド・コンピューティングや半導体のような変革力を持つだろうと予測するコメンテーターもいる。AIを適切なペースで進歩させ、AIが約束する競争上の優位性を獲得するためには、多くの努力と議論が必要であろう。