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生成AIの活用事例 – Lemonadeが保険業界でAIを駆使する方法 – Ichizoku

生成AIの活用事例 – Lemonadeが保険業界でAIを駆使する方法

数年前、アメリカに「Lemonade」という名前の保険会社があることを知って驚きました。この名前の由来は、「伝統的な保険モデルに代わる、若い世代や価値志向の消費者に合った、爽やかで現代的な選択肢を創出するというブランド哲学を体現している」ようです。

Lemonadeの創業者たちは、AIが人間より効率的かつ正確に保険サービスを提供できると信じて、この会社を立ち上げました。2023年6月には、AIチャットボット「AI Jim」が、わずか2秒で保険のクレーム処理を完了させるという驚きの成果を達成しました。この会社の変革の旅について学んでいますが、それがいかに現実的で、顧客にとって意味のある価値を提供しているかに感銘を受けました。

AIの保険業界における未来

マッキンゼーによれば、AIが保険業界に与える影響は「壊滅的(seismic)」であり、保険の流通、引受け、決済だけでなく、保険会社自体のビジネスモデルも大きく変わると予測しています。具体的には、保険会社のモデルは「検出と修復」から「予測と防止」へと移行するとのことです。

マッキンゼーは、2030年の保険業界を予測し、AIがリアルタイムでリスクに基づいて保険料を調整し、自動運転車のドライバーに最も安全なルートを提案するシーンを描いています。また、生命保険も「生きた分だけ支払う」形で自動的に調整され、顧客は追加料金を即座に支払うことになります。さらに、駐車場の看板に車をぶつけた場合、車両が自動的に損傷を評価し、クレーム処理の指示をアシスタントが行うという未来が予測されています。2021年の予測時点では「視界の先」にあると言われたこの未来も、AI技術の進展により、現在ではますます現実味を帯びてきています。

さて、Lemonadeの革新的な取り組みを紹介します

Lemonadeは、AIと機械学習を使用して2023年に世界記録を打ち立て、2秒で保険クレームを処理しました。AIチャットボット「AI Jim」は、クレームを評価し、ポリシー条件を確認し、数十の詐欺防止アルゴリズムを使用した後、支払い指示を顧客の銀行に直接送信しました。この革新的なInsureTech企業は、AIチャットボットとクラウドを組み合わせ、「ヒューマン・イン・ザ・ループ(HITL)」として顧客を巻き込み、保険会社と顧客間の不信感を排除しました。

クレームを提出する際、Lemonadeの顧客はチャットボットに何が起きたのかを伝えるだけで、カスタマーサービスセンターのオペレーターとの電話待ちや、部門間の転送、フォーム記入をする必要はありません。Lemonadeのクレームの約30%は、AIが詐欺防止アルゴリズムを実行した後、即座に支払われます。その他のクレームは、人間のエージェントにエスカレートされます。

AIが詐欺防止アルゴリズム

Lemonadeの内部ワークフローマネージャーAI「Cooper」は、顧客サービス部門と保険請求部門のデータを統合し、不正の可能性を特定する能力を備えています。

ある顧客が、アパート外の車内から盗まれたスキューバギアが補償されるかを問い合わせた際、「補償される」との回答を受けました。その後、その顧客は保険に加入し、2週間後にスキューバギアの盗難請求を行いました。この請求は、顧客サービス部門のデータを基にAI「Cooper」が不正の可能性を指摘しました。

従来型の企業では、部門間のデータが分断されているため、このようなつながりは見逃される可能性がありますが、LemonadeのAI「Cooper」は、部門間のデータを統合して不正を検出することが可能です。

企業が顧客の全体像を把握するには、加入手続き、ポリシーの変更、苦情、過去の請求など、すべての顧客とのインタラクションを追跡し、それらのデータを統合する必要があります。これほど膨大なデータを人間が処理するのは困難ですが、AIはデータ量が増えるほど賢くなり、個々の顧客をより深く理解してサービスを改善すると同時に、不正の可能性をより正確に評価することができます。

AI Jimをだまそうとするな

Lemonadeの完全デジタル保険請求プロセスは、非常にユニークで笑える不正のケースを見破ることに成功しました。2017年、ある男性がカメラと他の電子機器の盗難について保険請求を行い、Lemonadeは信頼と顧客満足を重視して、すぐに677ドルを支払いました。しかし、後にこの請求が不正であったことが判明しました。

同年後半、同じ男性が別のアカウント、偽名、偽のメールアドレスと電話番号を使い、カメラ盗難で5,000ドルの請求を行いました。この際、彼はカツラをかぶり口紅をつけていましたが、AI「ジム」がこの請求を拒否し、該当ユーザーをフラグしました。

それでも諦めず、同じ男性はさらに別の偽アカウントで3度目の請求を行い、今回はピンクのドレスを着用していました。AI「ジム」がこのケースをLemonadeの特別調査チームに報告し、その後、当局に引き渡されました。このエピソードはForbes誌にも取り上げられました。The Sixth Sense: Lemonade’s 2019 Product In Review

このようなケースは、従来の保険会社でも人間のエージェントによって見つけられる可能性がありますが、AI「ジム」のように迅速かつ効率的に解決することは難しいでしょう。AIを活用した完全デジタルの保険請求プロセスは、時間とコストを節約し、人間よりも効率的に不正を見抜くことが可能です。

機械学習を活用して保険のDNAを変革する

Lemonadeは、顧客リスクの引受と保険請求の処理に機械学習(ML)を活用し、保険を「便利さのために購入するもの」へと変革しています。AIの活用は、保険業務におけるプロセスを大幅に改善します。これには、引受精度の向上による保険料価格の正確性の向上、迅速でペーパーレスなプロセスによる顧客体験の向上、不正の削減による請求コストの削減が含まれます。

保険契約を発行する際、Lemonadeはビッグデータを活用してリスクを予測し、損失を定量化します。これにより、顧客をリスクグループに分類し、関連性の高い保険料を提示します。この「均一な被保険者グループ」は、類似のリスク行動を共有する顧客から成り、AIアルゴリズムによって広範な顧客データが収集され、損失率(保険会社が支払った請求額と得た保険料の比率)をモニターすることで構成されます。データが蓄積されるほど、再帰的なリスクパターンが浮かび上がり、より正確な評価が可能になります。

LemonadeのCEOダニエル・シュライバーは、「我々は最初からAIのために作られていた」と語っています。LemonadeはフルスタックのAI駆動型企業であり、そのプロセスは高度に自動化されています。シュライバーは次のように言っています「もし会社をAIが深い情報にアクセスできるように設計していなければ、私たちがビジネスを構築してきたような深い洞察を得るのは難しいでしょう。」

Lemonadeは、AI駆動の引受業務とリスク管理ポリシーが時間とともにますます正確で、より利益を上げることを期待しています。すべてのクレームの98%は、すでにアプリ内のAI Jimから始まり、40%のクレームは「人間の介入なしで」処理されるとシュライバーは言います。

参考用

まとめ

これはLemonadeがAIを活用して実現しようとしていることのほんの一部に過ぎません。要点は、顧客とのインタラクションやデータを複数のチャネルにわたって理解し、それに基づいてAIファーストのシステムを構築することです。そして、アンダーライティングからクレームに至るまで、デジタルの完全なジャーニーを提供し、摩擦のない体験を実現することを目指しています。

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