TPF｜岡崎市のデジタルマーケティング 
2022年の後半から、AI技術が世の中に広まり始めました。ほとんどの業界でこの技術をどう利用するかが探求されています。
中でも、財産保険と損害保険業界もその例外ではありません。AI技術の多くは、文章や画像を自動生成する機能に焦点を当てていますが、この進化する技術はビジネスプロセスの改善にも寄与します。
成功するためには、保険業者はAI技術が保険業界でどのように顧客との関わりを再構築するかを理解し、変化するビジネス環境に対応するべきです。
AI技術って何？
AI技術は、大規模な言語モデルを使った自然言語処理を利用して、テキスト、画像、音楽、ビデオ、コード、オーディオ、シミュレーションを作り出す技術です。
特に、OpenAIのGPT-3言語モデルをベースに作られたチャットボットであるChatGPTが注目を浴びています。無料で簡単に使用でき、日常の繰り返しタスクやアイデア創出に役立つChatGPTは、一般の人々にとって魅力的です。
しかし、一方で、特定のビジネス問題を解決するために設計された専門的なソリューション（汎用的なタスクに訓練されたコア技術とは異なる）もあり、それにより企業はAI技術を特化したユースケースに活用できます。
特にマーケティング分野では、特化したAI技術は消費者を動機づけるメッセージを最適化し、結果としてエンゲージメントの増大や収益の向上を達成することができます。
例えば、Persado Motivation AI Platformは、10年以上にわたる企業の言語を学習した先進的なAIプラットフォームです。
このプラットフォームは、個々の顧客が積極的に関与し行動するように動機づける言語を使用して、より良いメッセージングの結果を生み出します。
AIが生成した内容は、ブランドが顧客を個人的に理解しているかのように話しかけるため、保険会社は全てのチャネルで効果を上げることができます。
生成AIのChatGPTの歴史については「今こそ知ろう！ChatGPTの歴史！生成型AIチャットボットの急成長の流れ」で紹介しています。
保険業界でのAI技術の主な使用例
AI技術は、財産保険と損害保険業界でさまざまな可能性を刺激します。AIが顧客の動機についても学習することで、消費者が自分のニーズに最適なポリシーを選ぶのを支援することができます。
その結果、顧客と保険会社の双方にとって新たな成功がもたらされます。以下に具体的な使用例をいくつかご紹介します：
見積もりのカスタマイズ
AI技術を用いて顧客データを収集することで、保険会社は顧客についての理解を深め、その洞察から特定の状況に適した保険商品を提供することができます。
たとえば、住宅保険提供者は、AI技術を使用してデータ収集や検証プロセスをより迅速かつ効率的に行うことができます。
通常のプロセスでは、保険提供者は顧客の家の特性について尋ね、高リスクな資産を確認するために調査員を派遣することもあります。
AI技術は、不動産リストや他のウェブベースの情報源からデータを引き出すことでこのプロセスを自動化するのに役立ちます。
その結果、保険会社は顧客にとってわかりやすく魅力的な言葉でカスタム保険見積もりを提供します。これにより、保険会社はより効率的にパーソナライズされた保険商品を提供することが可能になります。
保険金請求の処理時間の短縮
保険金請求情報を読み取ることで、保険業界向けに訓練されたAI技術は、パターンやトレンドを特定し、保険金請求プロセスを効率化する解決策の一部となる可能性があります。
これにより、保険金支払いまでの時間を短縮することができます。例えば、Persadoの保険クライアントは、Persadoの動機づけAIプラットフォームを利用してIVRプロンプトに適切な言葉を見つけ、顧客を自己サービスポータルへ誘導し、そこで問題を解決できるようにしました。
技術が進化するにつれて、保険金請求の処理時間は1日未満に短縮される可能性があります。
ターゲット指向のマーケティングコンテンツの作成
保険業界向けのAI技術に基づく機械学習アルゴリズムは、効率的にマーケティングメッセージを生成することができます。
しかし、それがコンバージョンを促進する効果的なメッセージになるとは限りません。そのためには、顧客の行動を動かす言葉を生成するように特別に訓練されたAI技術が必要となります。
たとえば、財産保険と損害保険会社がPersadoのモチベーションAIプラットフォームによって作成された効果的なアカウント有効化メールにより、アプリのダウンロードを2倍に増やしました。
他の保険業界でのAIの使用例
自動化、深層学習、外部データエコシステムの広範な採用と統合が、財産保険と損害保険業界で急速に進んでいることが予想されます。以下に、最も人気のあるトレンドをいくつかご紹介します：
詐欺検出
ルールベースの詐欺検出システムは、詐欺師が手口を変えるため、常に更新する必要があります。AIや機械学習システムの出現により、保険会社は詐欺検出の精度を向上させ、偽陽性の数を減らすことができます。
AIが保険詐欺検出に役立つ一つの方法は、合成データの生成を通じてです。これは、異常な行動を検出するアルゴリズムの訓練に役立ちます。専門家によれば、合成データレコードは詐欺検出アルゴリズムの訓練において、実データよりも約10%優れた結果を出すと言われています。
アップセルのサポート
CRMデータを利用すると、次に最適な提案モデルが保険エージェントをアップセルやクロスセル活動で支援します。
これらのパーソナライズされた商品推奨の精度とタイミングは、予測的な機械学習モデルを使用することで大幅に向上します。
ここでも、質の高いデータを大量に持つことが、インテリジェンス予測モデルから最良の結果を得るための重要な要素となり、データプライバシー法の遵守も必要です。
アップセルやクロスセルの成功は、オファーの質だけではなく、オファーを提示する言葉の質にも左右されます。
Persadoのような動機づけAIを利用する保険ブランドは、大きな影響を受けることが一貫して見られます。
引受自動化
時間がかかり、エラーが起きやすい手動の引受作業は、価格設定を非効率的にする可能性があります。保険向けのAI技術は、時間と労力を削減することができます。
一般的に、AIと機械学習システムは、リスク予測から派生した行動可能な洞察を提供することで、引受担当者を支援します。
引受担当者は、データ収集、データ抽出、フォーム入力、その他の繰り返し行われるタスクを自動化することができます。
機械学習モデルやその他の分析手法を利用して、引受担当者はクライアントのプロフィールに関連するリスクの理解を深めることができます。
それほど遠くない未来には、保険の購入には人間の関与がほとんど不要で、数分で完了する時代が到来するでしょう。AIアルゴリズムがリスクプロフィールを作成することで、自動車保険、商業保険、生命保険の購入にかかる時間は、分単位、あるいは秒単位に短縮されることです。
支払いリマインダー
Persadoのような特化した生成AIを使うことで、保険会社は自動支払いや自己サービスによる支払いなどのサービスを成功させるための動機づける言葉を発見することができます。
我々がモチベーションAI技術と呼ぶものを利用して、保険会社は保険契約者に対して、カバレッジが途切れることがないように定時の支払いの重要性についてリマインダーを送ることができます。
Persadoの自動車保険クライアントは、IVRスクリプトを用いて、非払いにより保険が途切れている顧客に対し、ポリシーを更新するよう奨励しました。その結果、支払いは16%増加しました。
コンタクトセンターサポート
保険向けの生成AIを導入することで、保険契約者に対するコンタクトセンター体験を大きく変革する可能性があります。言語モデルは、プレコール、インコール、ポストコールの各活動、例えばコール後のドキュメンテーション、エージェントのコーチング、まとめなどを自動化することで会話を改善します。
個々の顧客に合わせたパーソナライズされた返答は、カスタマーサポートの会話を新たなレベルに引き上げます。コンタクトセンターエージェントは、生成AIモデルを使って自動的に最適な回答を取得することで、より迅速かつ正確に問い合わせに対応できます。この技術はまた、手動データ入力の必要性を減らすのにも役立ちます。ガートナーのアナリストは、2026年までにカスタマーサービスの旅全体でAIチャットボットをより多く活用することで、コンタクトセンター業界が最大800億ドルを節約する可能性があると予測しています。
まとめ：保険向けの生成AIを活用
保険向けの生成AIが一般化するにつれて、保険会社は従業員のスキルを育成し、これらの新技術を積極的に活用し、より良い結果を
得るために必要な開放的な文化と視野を作り上げる必要があります。
マッキンゼーは次の3つの提案をしています
- AIベースのパイロットプログラムとPOC（実証実験）のロードマップを作成する
- スキルビルディングや変革管理に投資が必要な組織の部分を特定する
- 生成AIの進化と業界内の重要な変化や変動に対応した詳細なマイルストーンのスケジュールを作成する
- 保険業界は、各組織がAIを異なる方法で導入する新たな時代に向かっています。しかし、多くの損害保険と財産保険会社は、現在生成AIが提供するものから利益を得ることができます。
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