TDSE株式会社

保険業界のDX推進・AI活用事例

保険業界は、少子高齢化人口減少や顧客ニーズの環境変化へ対応し、競争優位を築くためにデジタル技術・データ利活用が進んでいます。
ここでは私たちが取り組んできた保険業界の協創テーマ・事例の一部をご紹介いたします。

保険業界のDX推進・AI活用の現状及び課題とDX推進のポイント

保険業界のDX推進・AI活用の現状

保険業界は変革期を迎えています。背景として少子高齢化・人口減少というメガトレンドがあり、それに伴うマーケットの縮小や競争の激化、顧客ニーズの多様化といった環境変化が現在進行形で起きています。保険会社各社は、デジタル技術・データ利活用によってこれらの環境変化へ対応し、競争優位を築こうとしています。

業界別の動向としては、生命保険各社は健康支援サービスに注力し、万が一への補償という旧来的な役割から、健康な状態で長生きしその中で生じる様々なリスクに備えサポートしてくれる存在へと変貌しようとしています。損害保険各社は、テクノロジーを駆使し、より安全安心なサポート機能を充実させた保険サービスの開発を進め、損害保険会社の持つ役割を拡大しようとしています。

このように各社、新たなビジネスモデルへの変貌を遂げようとしていますが、その一方で、古い基幹システムや旧来型のビジネスモデルが足かせとなり、そこからの脱却に時間がかかっている保険会社がいまだ多いのも実情です。保険業界におけるデジタル技術・データ利活用はまだ始まったばかりとも言えます。

保険業界におけるDX推進の方向性

保険会社各社がデジタル技術・データ利活用によって成し遂げようとしている方向性は、大きく以下の3つに分類できます。①顧客の深い理解とそれによる顧客体験の高度化、②商品・サービスの進化、③オペレーションの効率化、という方向性です。例えば、ある生命保険会社では、散歩支援や健康情報提供、疾病リスク度算出を行ってくれるアプリをリリースし、その活用ログデータを分析することでより深く顧客を理解し、その結果をさらに新商品や新サービスの開発に役立てる、といった形で、「 ①顧客の深い理解とそれによる顧客体験の高度化」「②商品・サービスの進化」を同時に成し遂げようとしています。また、別の保険会社では、一部しかデジタル化できていなかった引受審査時の顧客データの多数の項目をデジタルデータ化し、保険金支払い履歴データと組み合わせて分析することで、これまでお断りしていた顧客の中にも引き受け可能なリスクが低い群が存在していることを明らかにし、 「②商品・サービスの進化」を成し遂げています。同時に、超低リスク群については自動審査が可能となり、引受審査における「③オペレーションの効率化」も実現しました。

いずれの方向性も、デジタル技術・データ利活用によって、従来型の保険会社では取得してこなかった、あるいは取得したとしても活用が難しかったデータを活用することで実現が可能になったものです。今後もデジタル技術・データ利活用によって保険業界は進化していくでしょう。

保険業界のAI活用事例マップ

Front 新商品開発
/新サービス
マーケティング 営業 契約管理 保全 引受 支払 代理店管理
健康デバイスを
用いた新商品開発
広告効果分析 特約レコメンド クロスセル
/アップセル
マイページ
利用率向上
査定基準の
見直し
支払い査定の
自動化
代理店顧客
へのスコアリング
健康リスク予測 DM送付効率化 リードスコアリング 顧客像把握分析 保険証券再発行予兆 引受査定精緻化 給付金不正請求検知 不祥事故検知
事故リスク分析 チャネル別
流入効果測定
担当者マッチング 苦情/感謝の声分析 保全UI/UXの改善 引受査定自動化 保険金請求の
わかりやすさ改善
代理店経営
目標シミュレータ
顧客行動による
保険料最適化
アプリ利用率向上 架電時間の最適化 苦情分類自動化 アンケート分析 損害査定効率化 支払い業務の効率化
ライフイベント
発生予測
社員属性別
販売傾向分析
LTV分析 アンケート仕分け
自動化
事故リスク分析 支払いの早期化
営業提案支援 解約予測
/解約要因分析
コールセンター
品質向上
損害請求処理の
自動化
Back 経営/事務 人事/労務 その他
KPI構造最適化 広告予算配分の
意思決定支援
ソーシャル
リスニング
人材配置最適化 採用効率化 離職兆候検知 定型業務自動化 対話型FAQ
ブランド分析 不正経理検知 市場規模予測 休職兆候検知 ハイパフォーマー
分析

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