AIのためのデータ準備を達成する方法：LIMRA、Microsoft、UCTの専門家による保険会社向けの実践的アドバイス

今日からゼロから保険会社を立ち上げるとして、AIがあなたの価値連鎖全体に組み込まれることは保証されるでしょう。多くのプロセスの中で中心的な要素となる可能性が高いです。

生命保険におけるAIのユースケース

保険業界は、人工知能（AI）によって推進される大きな変革の瀬戸際に立っています。すでに多くの保険会社は、効率、顧客エンゲージメント、意思決定に大きな影響を与える重要なプロセスを強化するためにAIを使用しています。一般的な、強力なユースケースには以下のようなものがあります。

GenAIによる顧客体験の強化：保険会社は、顧客の体験を改善する方法を理解するために、顧客についてより個別化された理解を得るためにAIを使用しています。AIは、インタラクションをカスタマイズし、タスクを自動化し、リスク評価を改善できます。これらの結果は、より効率的で肯定的顧客体験につながります。

意思決定の改善：AIは、パターンと傾向を特定するために大量のデータを分析できます。これにより、保険商品の開発、クレーム処理、不正行為の検出が改善されます。保険会社は、保険商品について、どのようにして分析を使用して商品をより接続し、デジタル化することができるかを検討しています。

効率性の向上：AIは、繰り返しタスクを自動化し、人間の従業員がより複雑な活動に集中し、従業員の体験を改善できます。

Gen AI技術は比較的新しいため、現在顧客で見られている展開は、低い果物に焦点を当てています。内部に焦点を当てたユースケースであり、多くは、顧客（間接的）と従業員（直接）の体験を改善するためにビジネスアプリケーションを使用することの中心に据えています。「現在最も一般的な質問は、どのようにしてChat GPTのような体験を作成できるか、つまり従業員がプロンプトを入力し、すぐに有用で使用可能なレスポンスを取得し、セキュアな環境でデータを活用できるようにするかです。」

「アナログで生まれた」課題：レガシーシステムのデータ・サイロ

AIは魅力的な機会を提供しますが、保険会社は、レガシーシステムとデータ管理の実践の変化のために、その潜在力を実現する上で課題に直面しています。

ほとんどの保険会社は、数十年、あるいはそれ以上の歴史を持つ成熟した企業です。彼らは「デジタルで生まれた」わけではありません。つまり、データの観点からは、クリーンな状態から始められません。

世界の生命保険および年金会社は、ハイブリッド（レガシーアナログ＆1st genデジタル）データ収集/変換方法が純粋にデジタルなストレージおよび使用モデルと出会う「デジタル化」への旅をしています。これは、2つの方法が保険会社内で共存する間、興味深い複雑さを生み出します。

これは、「アナログで生まれた」人にとって課題です。

分析、AI、LLMs、その他の新しいデータ駆動型アプリケーションは、データの品質が一貫性と高レベルであることを必要とします。残念ながら、これは多くの企業が直面する状況ではありません。彼らは、完全に整形されたデータを持っておらず、リアルタイムで普遍的に利用可能ではありません。データ構造、収集、可用性は時間の経過とともに進化する可能性があります。いくつかの企業はそれを「沼」と呼んでいます。なぜなら、多くの場合、さまざまな形式と構造が時間の経過とともに進化するからです。多くの場合、それらはレガシーのPASとCRM、ERPシステムに閉じ込められています。

これは、企業が将来のデジタルアプリケーションの基盤を構築するために、レガシーデータを現代化し、準備する方法を見つける必要があることを意味します。保険会社は、レガシーデータをアクセス、クレンジング、変換、移行する方法についてのデータ現代化計画を持っている必要があります。

伝統的な保険会社は、次の点で苦労しています。

データ品質：レガシーシステムは、不一致で整形されていないデータを含むことが多く、クリーンで整理されたデータに依存するAIアプリケーションを妨げます。

データ現代化：データインフラストラクチャとガバナンスの実践を現代化することは、AI統合のために「データ準備」になる上で重要です。

データ・サイロ：多くの保険会社は、リアルタイムにデータにアクセスすることを困難にする複数のレガシーポリシーアドミニストレーションシステムを持っています。実際には、会社の多くのデータを閉じ込めているのです。

保険会社のAI準備ロードマップ

保険業界では、ビジネスインテリジェンス（BI）と人工知能（AI）プロジェクトのためにデータを準備することは、戦略的な課題です。多くのデータは、BI用途と同じデータを使用することで、双方向の使用が可能です。ただし、AIの領域では、ユニークな考慮事項を適用する必要があります（場合によっては、BI用途に使用される同じデータに）。データ駆動型の意思決定へのスムーズな移行を保証するために、保険会社は特定の措置を講じる必要があります。

ビジョンと戦略：

AIをビジネス目標とビジネス目標に明確に結び付けます。時間枠付きの現実的な計画を立て、計画を実行します。そうすれば、すべてが流れます：あなたの組織、プロセス、あなたの組織、プロセス。AIは高度な技術ですが、最終的にはツールです。

データ統合についてです。システム間で、ビジネス目標を達成することを目指しています。データセットをアドホックな理由で作成しないでください。異なるフォーマットで分離されたデータセットを作成しないでください。

技術を先頭にしないでください。ビジネス戦略と、解決しようとしているビジネス問題を先頭に立ててください。

「戦略的思考」に参加する用意があることを示してください！あなた自身の個人的な学習と組織の学習により、変化が生じる可能性があります。私たちは、基本的な理解を深めるために、新しい発見や経験が私たちの組織のニーズとこれらの強力な新しいユースケースの使用を推進するように、コースを修正する用意がある必要があります。

規制と優先順位

規制は、保険会社がAIプロジェクトを優先する方法に影響を与えます。

私が現在顧客と行っていることは、どこに優先順位を付けるべきかを理解するのに役立つことです。私たちは、厳しく規制された業界です。それは変わりません。AIは、決定を下すことを意図していません。現在はありません。AIは、人々の仕事を少し簡単にすることを意図しています。保険会社が優先順位を付ける場合、規制とプライバシーに関する考慮事項が重要なユースケースは、安全な場所ではありません。例えば、顧客データに基づいて体験を高めるために、ジェネレーティブAIを使用した顧客向けチャットボットは、多くの顧客が現在行っていません。ただし、内部ユースケース、たとえば、コンタクトセンターの代表者、クレーム処理担当者、またはアンダーライターの生産性を向上させることは、多くの顧客が現在展開している場所です。

データは単なるITプロジェクトではありません。ビジネスユニットとの協力が重要です

情報技術（IT）とビジネスの包括的な協力は、データニーズの包括的な理解を開発するために不可欠です。これは、AI展開の基盤です。企業の両側からの洞察の統合により、データイニシアチブは、技術的に実行可能なだけでなく、包括的なビジネス目標に密接に一致することを保証します。したがって、AIプロジェクトの関連性と影響力を高めます。

データは単なるITプロジェクトではありません。ビジネスユニットとの協力が重要です

データイニシアチブのアジリティ

これらのイニシアチブは、顧客の期待と規制の変化する環境に適応するために十分に柔軟でなければなりません。顧客の期待と規制の変化する環境に適応するために、データ戦略の継続的なコミュニケーションと改良が必要です。迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適調するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する環境に適応するために、迅速に変化する

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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