データサイエンス活用事例

業種 保険 業務 クラス予測 ・代理店（カード会社）の顧客リストに保険勧誘のダイレクトメール（DM）を送付しているが、成約率はそれほど大きくなく、全員に送付するとコストが超過してしまう・現状はルールベースでDM送付対象を絞り込んでいる・成約しやすい顧客にだけDMを送付し、コストが超過しない範囲で成約数を最大化したい アナリティクス・AIソリューション 顧客ごとに次回DM送付時の成約確率を予測し、一定の成約確率以上の顧客にだけDMを送付する。 AIソリュ…

業種 保険 業務 クラス予測 ・近年医療保険の契約増加のペースが速いため、今後も伸びが期待できる・さらなる新契約数増加を実現するため、引き受け基準の拡大を図りたいが、引き受け拡大にともなうリスクが不明・現契約者のデータから査定と保険金支払いの関係性を見出し、査定基準の見直しを行いたい アナリティクス・AIソリューション 契約開始からX年以内の疾病給付金支払いの有無を査定情報から予測するモデルを構築し、モデリングの結果得られる回帰係数を参考に現状の査定基準…

業種 金融 業務 サービス開発 課題 経営戦略 KPI設定 募集、保全、請求の各タイミングでお客様アンケートを収集しており、NPS※向上に取り組んでいる。一方で、NPSが経営に与えるインパクトが不明なため、どこまで踏み込んでNPS向上に取り組むべきかがわからなかった。 ※ Net Promoter Score（顧客推奨度） アナリティクス・AIソリューション NPSと契約継続期間の関係性を分析/可視化し、NPS向上の価値を金額で算…

業種 保険 業務 アンケート仕分け効率化 課題 アンケート分析 顧客アンケート分類の効率化 契約者が回答したアンケートのフリーコメント欄について、アンケート分析や現場へのフィードバックのために、苦情・お褒めといった内容の分類を1件1件人の手で分類を行っていました。 この方法では時間もコストもかかってしまい、今後もアンケート量の増加が見込まれるため、分類業務を効率化したいと考えていました。 アナリティクス・AIソリューション アンケ…

損保業界にも変革の波が押し寄せている。特に顕著なのが自動車保険の分野だ。通信システムを利用してサービスを提供するテレマティクス時代に相応しい保険の姿が求められている。自動車保険に強みを持つ、あいおいニッセイ同和損害保険株式会社（以下、あいおいニッセイ同和損保）は、データ活用を強化するべく、急ピッチでデータサイエンティストの育成に取り組んでいる。 テレマティクス時代に向けデータで新たなビジネスを 　あいおいニッセイ同和損保は、損保業界大手の一角で、特に自動車保険に大きな強みを持つ。2…