保険業界におけるAI技術の導入が進んでいる中、さまざまな企業がその恩恵を受けています。特に、加入審査、保険金請求、顧客サービスの分野でのAIの活用が顕著です。
AI技術導入現状
加入審査: サムスン火災は、機械学習を基盤とした長期保険の疾病審査システムを導入し、審査の効率性を改善しました。また、DB損害保険はAI秘書システムを活用して業務プロセスを最適化しています。東洋生命のAI基盤自動審査システムは、保険金請求の自動化比率を20％から45％に向上させました。興国生命はAI OCR技術を用いて診断書の自動処理体制を確立しています。
保険金請求: 脚本生命はAI OCRの導入によって保険金支給時間を4.8時間から2.4時間に短縮しました。日本のSBI小額短期保険は生成AIを利用し、保険金支給対象の判定をリアルタイムで行っています。アメリカのリバティミューチュアルはAI車両修理費用推定器を導入し、データの組み合わせ精度を最大化しています。
顧客サービス: 韓国ハンファ生命はAIコンタクトセンターを導入し、音声認識と自然言語処理技術を活用しています。脚本生命はAIモニタリングを通じて契約説明義務の履行を監視し、保障分析AIサポーターを活用して設計者の業務を支援しています。スイスのヘルベチア社は、チャットGPTを基盤にしたデジタルアシスタント「クララ」を運営しています。
効率性向上効果
- 処理時間: AI OCR技術（興国生命、脚本生命）は文書処理時間を50％以上短縮しています。
- コスト削減: 明治安田生命（日本）はチャットGPTに基づいた社内アシスタントで会議録作成時間を30％削減しました。
- 顧客満足度: AIチャットボットとモバイルビデオ相談（韓国ハンファ生命）により、顧客のアクセスビリティが改善されています。
- データ意思決定: DB損害保険のAI秘書は顧客データをリアルタイムで分析し、カスタマイズされた商品を提案しています。
未来展望
- カスタマイズ商品: 個々のライフスタイルデータを活用した動的保険料の設定モデルが登場する可能性があります。
- 予測管理: IoTデバイス（ヘルスケアウェアラブルなど）と組み合わせた事前リスク警告システムの拡大が期待されます。
- AI倫理問題: 偏見のないアルゴリズム設計や顧客データの悪用防止に関する規制の強化が必要です。
グローバルトレンド
- 成功事例:
- アメリカ: リバティミューチュアルのAI基盤車両修理費用推定器は顧客の透明性を高めています。
- 日本: 第一生命のAIロールプレイングシステム（ミミック）は新入社員教育の効率化を図っています。
- スイス: ヘルベチアのクララが保険相談の応対精度90％以上を達成。
核心事項
- 技術適用の優先順位: 中小保険会社はGA（法人代理店）チャンネルの競争力強化のため、加入設計AIアシスタントの導入が必要です。
- インフラ投資: 生成AIをアンダーライティングやクレームなどの核心業務に統合できるプラットフォームの構築が重要です。
- 融合戦略: ヘルスケア・資産管理分野との連携を通じて、AI基盤の総合金融サービスを提供する可能性があります。