保険会社は、製品開発、価格設定とリスクの選択、引受、請求管理、コンタクトセンターの最適化、流通管理、再保険、カスタマージャーニーの理解と形成など、重要な保険機能やワークフローのほぼすべてにデータ、アナリティクス、AIを導入できるという認識が高まっています。   

ここでは、保険会社がデータを活用する素晴らしい方法をいくつか紹介します。保険データのトレンドの詳細については、eBook全文をダウンロードしてください。 

個人や小規模の商用回線では、クラス最高の保険会社がテレマティクスやウェアラブルなどのIoTデータを含むファーストパーティデータを、増え続けるサードパーティの人口統計データやファーモグラフィックデータに接続し、個人や商用ビジネスのより包括的なプロファイルを作成しています。これらの幅広い顧客プロファイルは、リスク選択に役立つ情報を得るために機械学習モデルへのインプットとして使用されています。ローコードの構成と自動化と組み合わせることで、組織はより自動化、標準化、客観的な引受プロセスを推進すると同時に、価格設定の精度と損失率を高め、コストを削減し、見積もりからバインドまでの時間を短縮することができます。 

また、これらの幅広いプロファイルは、組織の見積もりプロセスを合理化し、エージェントや顧客が回答する必要のある質問の数を減らし、優れたカスタマーエクスペリエンスを生み出すためのデータプレフィルとしても使用できます。 

保険会社はイノベーションの迅速化、新製品の発売、既存製品の新規地域への投入を目指すため、競合他社より先に市場機会を獲得するためには、コアシステムから、あるいはそれ以上に効率的にデータを評価モデルに取り込む能力が不可欠です。保険計理人やデータサイエンティストは、すべてのデータをすぐに利用できるため、頻度、重症度、損失コストをより迅速にモデル化し、保険商品マネージャーが規制当局に新たなレートを申請できるようになります。  

請求関数は、AI、ML、生成AI機能の素晴らしいユースケースを提供します。ファーストパーティデータおよびサードパーティデータを活用することで、組織は管理費と損失調整費にプラスの影響を与えることができ、全体として効率性、顧客満足度を高め、不正行為を減らす重要な機会を活用することができます。

請求分析を請求査定人に提示するには、請求コパイロットを使用するなど、いくつかの方法があります。保険会社のデータとAIを活用するコパイロットは、インタラクティブなバーチャルアシスタントであり、日常業務の遂行に役立ちます。Copilotは、保険金請求の概要に関するインサイト、保険金請求担当者の生産性の向上に役立つガイダンスや提案を提供し、保険金請求チームが最も必要なときに顧客に共感とサポートを提供することに注力できるようにします。 

請求頻度と重要度の予測モデリング

ヒストリカルデータに基づいて将来の請求の可能性とコストを予測し、財務計画と積立金の割り当てを改善し、保険会社が将来の支払いに備えることができます。

請求の優先順位付けとトリアージ

機械学習モデルを利用することで、保険金請求の優先順位を自動的に付け、高価値または高リスクの保険金請求を優先的に処理し、効率と顧客満足度を高めることができます。

請求外れ値の検出

予測モデルでは、あまり明白ではない高コストの請求をプロセスの早い段階で特定し、請求を適切なスキルのリソースに割り当てる必要性があることを請求プロフェッショナルに警告することができます。このような早期介入は、保険金請求の重大度を下げるのに役立ちます。

詐欺検知

高度なアナリティクスモデルと機械学習モデルにより、保険金請求の異常な挙動や矛盾を検出することで、不審な保険金請求にフラグを立て、支払いが発生する前に調査することができます。

コスト抑制と漏洩削減
無駄な支出や請求プロセスの非効率性が原因でコストが漏れている領域を特定できます。保険会社はこの情報を使用してプロセスを厳格化し、請求コスト全体を削減できます。

テキストおよびセンチメント分析
生成AI機能は、請求メモ、顧客のEメール、通話記録から非構造化データを分析し、請求の複雑さ、顧客のセンチメント、潜在的な不満や不正行為に関するインサイトを獲得するのに役立ちます。

訴訟リスク検出モデル

保険金請求が訴訟に発展する可能性が高いと判断された場合、保険会社は交渉と和解の戦略により積極的に焦点を当て、保険金請求が経験豊富なアジャスターの恩恵を受けられる分野を優先するか、より多くの情報に基づく保険金請求リソースを割り当てます。 

保険金決済最適化
保険会社は、過去の保険金決済データを分析することにより、コスト効率と顧客満足度のバランスをとる最適な決済戦略を特定できます。これには、早期解決が有益である場合や、裁判外紛争解決方法がより効果的である場合の特定が含まれます。

カスタマーエクスペリエンスと満足
度アナリティクスは、保険会社が請求プロセスを顧客の観点から把握し、ボトルネックや問題点を特定するのに役立ちます。このようなインサイトがあれば、請求プロセスを改善し、カスタマーエクスペリエンスとロイヤルティを全体的に高めることができます。

外部データとの統合
請求データを外部ソース（自然災害請求の気象データ、自動車保険請求のテレマティクスデータなど）と統合すると、請求状況と妥当性に関する詳細なインサイトが得られ、より正確かつ公正な評価が可能になります。

保険がよりデジタル中心のモデルにシフトする中、顧客を理解し、エンゲージメントを確保する上でデータとアナリティクスの役割がかつてないほど重要になっています。 

タッチポイント（ウェブサイト、モバイルアプリ、ソーシャルメディアなど）が増えると、顧客分析に利用できるデータプールの幅が広がります。カスタマーアナリティクスは、パーソナライズされたエクスペリエンスに対する顧客の期待の高まりと相まって、企業が顧客の行動や好みを把握、予測できるようにすることで、より高レベルのパーソナライゼーションを実現するための中核となります。 

顧客分析の一般的な重点分野は次のとおりです。

カスタマーエンゲージメント戦略：デジタル時代は、顧客と企業との関わり方をソーシャルメディアからチャットボット、さらにその先へと広げました。アナリティクスは、これらのさまざまなチャネルの有効性と顧客満足度を把握するのに役立つため、企業はエンゲージメント戦略を最適化することができます。

カスタマーセグメンテーション分析：カスタマイズされたエクスペリエンスは、多くの場合、顧客満足度とロイヤルティの向上につながります。保険会社は、顧客の行動、好み、ニーズに基づいて顧客をセグメント化することで、サービスとコミュニケーションをより効果的に調整できます。 

感情分析：生成AI機能は、保険会社が顧客の感情を推論する方法を変え、あらゆるタッチポイントやチャネルから顧客の感情や意見に関するインサイトを獲得するために役立っています。このインサイトにより、保険会社は全体的な顧客感情を把握し、不満のある分野を特定し、的を絞った改善を行ってカスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。

ジャーニーアナリティクス：これには、初回の問い合わせから保険契約、保険金請求、更新まで、顧客が保険会社と接するすべてのポイントを追跡、分析することが含まれます。ジャーニーアナリティクスから得られるインサイトは、カスタマージャーニーのボトルネックや摩擦ポイントを特定し、プロセスを最適化してよりスムーズで満足度の高いカスタマーエクスペリエンスを実現します。

しかし、保険会社はこれらすべてを単独で行う必要はありません。適切なソリューションは、必要な基盤データとアナリティクス機能を構築するために役立ちます。これにより、自信を持って、そして利益を上げながら、未来に真正面から取り組むことができます。

Snowflakeがどのように役立つかについての詳細は、snowflake.com/financial-servicesをご覧ください。