IBM は保険顧客と協力しており、IBM Institute for Business Value (IBV) が実施した調査では、保険会社の経営上の意思決定を導く 3 つの主要な必須事項が示されています。
- デジタルオーケストレーション
- コア生産性の向上 (ビジネスと IT)
- 柔軟なインフラストラクチャの必要性
重要な責務を満たし、企業の変革を促進するために、保険会社は次のことを行う必要があります。
- 顧客にデジタル製品を提供する
- より効率的になる
- データをよりインテリジェントに使用する
- サイバーセキュリティ上の懸念に対処する
- 回復力と安定性のある製品を目指して努力する
上記の目的を達成するために、ほとんどの保険会社は、ハイブリッド クラウドおよびマルチクラウドのインフラストラクチャとプラットフォームを使用して、デジタル変革と IT コアの最新化を優先してきました。このアプローチは、革新的な製品やサービスを開発するための強化された機能を提供し、ビジネスの成長を促進し、企業とのやり取りにおける全体的な顧客エクスペリエンスを向上させることで、市場投入までの時間を短縮できます。
IBMは保険会社がビジネスプロセスに生成AIを導入できるよう支援できる
IBM は、保険のマーケティング、販売、引受、サービス、支払いの方法を完全に変革するために必要な幅広い機能を統合できる、世界でも数少ない企業の 1 つです。
IBM は、製品およびサービスのポートフォリオ全体にわたって AI に重点を置いており、AI 関連機能における業界のリーダーであり続けます。
IBM® ワトソンクス™ AI およびデータ プラットフォームは、AI アシスタントのスイートとともに、ビジネス全体にわたって信頼できるデータを使用して AI の影響を拡大および加速できるように設計されています。
IBM は、いくつかの保険会社と協力して、生成 AI を使用する価値の高い機会を特定しています。最も一般的な保険の使用例には、大きなドキュメントや大きなテキストまたは画像のブロックの処理を必要とするプロセスの最適化が含まれます。これらのユースケースはすでに今日の AI ワークロードの 4 分の 1 を占めており、生成 AI による機能強化に向けた大きな変化が見られます。この機能強化には、引受業務や保険金請求処理などの意思決定をサポートするために、コンテンツと洞察を抽出したり、情報を分類したりすることが含まれます。生成 AI 機能の使用が保険業界に大きな変化をもたらす可能性がある重点分野には、次のようなものがあります。
- 顧客エンゲージメント
- デジタルレイバー
- アプリケーションのモダナイゼーション
- IT運用
- サイバーセキュリティ
IBM は、仮想エージェント、会話型検索、コンプライアンスおよび規制プロセス、請求調査、アプリケーションの最新化など、さまざまなユースケースに対応する生成 AI ベースのソリューションを作成しています。以下に、現在の生成 AI 実装イニシアチブのいくつかの概要を示します。
顧客エンゲージメント
保険を提供するには、多数の書類を扱う必要があります。これらの文書には、補償対象品目と除外事項を詳細に記載した保険商品の説明、保険契約または契約書類、保険料請求書、領収書、提出された保険金請求、特典の説明、修理見積もり、ベンダー請求書などが含まれます。顧客と保険会社とのやり取りの大部分は、さまざまな商品の保険約款に関する問い合わせ、承認された保険金支払額の把握、提出された保険金未払いの理由、保険料の受領や保険金支払いなどの取引状況に関する問い合わせで構成されています。 、ポリシー変更リクエストなど。
生成 AI の取り組みの一環として、迅速な調整を備えた基礎モデルを使用して、保険書類内の構造化データと非構造化データ (顧客のクエリに関連付けられたデータ) をレビューし、商品、契約、またはサービスに関するカスタマイズされた推奨事項を提供する機能を実証できます。保険全般のお問い合わせ。このソリューションは、基礎となる保険契約管理と保険金請求データにアクセスし、顧客のプロフィールと取引履歴に基づいて特定の回答を提供できます。大量の顧客データを瞬時に分析し、パターンを特定して洞察を生み出し、顧客のニーズを予測できる機能により、顧客満足度が向上します。
現在、次のようないくつかのユースケースを開発中です。
- 医療行為の事前許可の取得
- 健康上の利益の管理
- 保険契約者に対する保険金請求の決定と特典の説明
- 請求履歴の要約
保険代理店/コンタクトセンター代理店のサポート
保険会社は、顧客が残高照会や保険金支払状況の確認などの簡単な問い合わせに使用できる音声応答ユニット、モバイル アプリ、オンライン Web ベースのソリューションを広く導入しています。ただし、現在のソリューション セットは機能が制限されており、顧客エンゲージメントにリストされているように、より複雑な顧客の質問に答えることができません。その結果、顧客は保険代理店や保険会社のコンタクト センターに電話することがよくあります。エージェント向けに設計された生成 AI ベースのソリューションは、文書の検索時間を大幅に短縮し、情報を要約し、アドバイス機能を有効にすることで、 生産性 改善 に至るまで 平均 14% から最大 34% まで向上し、顧客満足度が向上しました。 IBM は、IBM watsonx™ Assistant や IBM Watson® Explorer などの製品を使用して、保険会社に従来の AI ベースのソリューションを数年間導入してきました。当社は現在、数社の保険会社との提携を開始し、基礎モデルを組み込み、代理店支援機能を強化するための迅速な調整を行っています。
危機管理
不動産に関連する引受決定を行うために、保険会社は、保険申込書で提供された不動産データ、洪水、ハリケーン、火災事件の過去の記録、不動産の特定の場所の犯罪統計など、大量の外部データを収集します。履歴データは次のような情報源から公開されていますが、 データ.gov、確立された保険会社も、自社の引受データや保険金請求の経験データにアクセスできます。現在、リスクのモデリングにこのデータを使用するには手作業が多く、AI 機能は十分に活用されていません。
IBM による現在の取り組みには、IBM® watsonx™ AI およびデータ プラットフォームの基盤モデルを強化するために、損害保険の引受業務および保険金請求の調査に関連する公開データを収集することが含まれています。このアプローチは保険会社の顧客によって使用され、独自の経験データを組み込んでモデルをさらに改良することができます。これらのモデルと独自のデータは、安全な IBM Cloud® 環境内でホストされ、特にハイパースケーラーの規制業界のコンプライアンス要件を満たすように設計されています。リスク管理ソリューションは、意思決定の質を向上させながら、リスク評価と意思決定のプロセスを大幅にスピードアップすることを目的としています。
コードの最新化
50 年以上の歴史を持つ多くの保険会社は、今でも 1970 年代、1980 年代、1990 年代に開発されたシステムに依存しており、多くの場合、Cobol、アセンブラー、および PL1 が混在してコーディングされています。これらのシステムを最新化するには、従来のコードを運用環境に対応した Java またはその他のプログラミング言語に変換する必要があります。
IBM は、生成 AI 機能を使用して複数の金融機関と協力して、既存のコードベースに埋め込まれたビジネス ルールとロジックを理解し、モジュール型システムへの変換をサポートしています。変革プロセスでは、IBM コンポーネント ビジネス モデル (保険向け) と BIAN フレームワーク (銀行向け) を使用して再設計をガイドします。生成 AI は、最新のコードをテストするためのテスト ケースとスクリプトの生成にも役立ちます。
生成 AI の使用に関連する業界の懸念に対処する
IBV が実施した調査では、ビジネス リーダーが生成 AI の導入について懸念を表明しました。主な懸念事項は次のとおりです。
- 説明可能性: IBM がインタビューしたリーダーの 48% は、生成 AI によって行われた決定は十分に説明可能ではないと考えています。
- 倫理: 46% が生成 AI の安全性と倫理的側面を懸念しています。
- バイアス: 46% が、生成 AI によって確立されたバイアスが伝播すると信じています。
- 信頼: 42% が生成 AI は信頼できないと考えています
- コンプライアンス: 57% が、規制上の制約とコンプライアンスが重大な障壁であると考えています。
IBM は、watsonx プラットフォーム コンポーネントのスイートを通じて上記の懸念に対処します。IBM ワトソンx.ai™ AIスタジオ、IBM ワトソンx.データ™ データストアとIBM ワトソンx.ガバナンス™ AI ガバナンスのためのツールキット。具体的には、watsonx.governance は、透明性、説明責任、系統、データのトレーサビリティ、モデル内のバイアスと公平性の監視を提供することにより、AI ライフサイクル全体を監視および管理する機能を提供します。このエンドツーエンドのソリューションは、従来の AI と生成型 AI の両方を使用する際に、責任があり、透明性があり、説明可能な AI ワークフローを可能にする機能を保険会社のリーダーに提供します。
上で説明したように、私たちは保険会社が保険ビジネス プロセスのデジタル変革に生成 AI の使用を開始できるよう支援する、多くの価値の高い機会を特定しました。さらに、生成 AI テクノロジーを使用して、記事 (保険商品マーケティング用)、パーソナライズされたコンテンツや顧客向けの電子メールなどの新しいコンテンツを生成したり、開発者の生産性を向上させるプログラミング コードのようなコンテンツ生成さえも行うことができます。
IBM はクライアントと協力して、生成 AI の使用による生産性の大幅な向上を示しています。
- 才能: 30% ~ 40% の生産性向上を達成
- 顧客: すべてのインタラクションの 50% ~ 70% を電話からさまざまなデジタル チャネルに移行し、生成 AI を使用してこの移行を促進します
- コード生成: コードの移行と最新化で生産性の 30% 向上を実現
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- 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
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