デジタルトランスフォーメーション（DX）の流れはすべての業界ではじまっています。
保険業界では、業務のあらゆるプロセス、保険商品の販売・サービスのデジタル化のほか、新型コロナ後のニューノーマルに適応したテクノロジーの導入により、保険サービスの向上と競争力強化を図る取り組みが着々となされています。
保険会社における５つのDX領域
不正検知 – 顧客やサードパーティシステムからPDFまたはテキストベースのレポートで届く生データは、二重支払い、請求書の重複申請、保険料や資産の流用、手数料、その他不正行為など、あらゆるリスクを招きます。これらのデータの抽出・変換を自動化し、ベンフォードの法則やゲシュタルトテストなどの高度な不正検出技術を適用することで業務を効率化できます。
引受リスク評価 – 複数の保険契約内容やクレームデータを迅速かつ正確に比較できれば、新規保険申請者のリスク評価をより合理化し健全な投資を確保できるようになります。Excelや半構造化データを分析するだけでなく、ミスを起こしやすい手動のプロセスを排除し、組織やアンダーライターがセルフサービスかつコード不要の環境で、サイロ化されたデータソースをコンパイルできることが重要です。
保険金請求データ分析 – 保険金請求者間のデータをブレンドし、予測分析や機械学習を適用することで、複雑なパターン、トレンド、異常を発見します。さらなる分析のためにデータをパッケージ化することで、保険料の計算や不正行為の発見、保険金請求の比較や分析を容易にします。
規制レポートの自動化 – 義務化された規制では、組織は現在および過去のデータポイントを含む詳細なレポートを提供することが求められます。適切なツールを使えば、必要な情報の抽出を自動化し、これまでPDFファイルに閉じ込められていた情報にアクセスできます。データをクリーニングし、レポートや請求書、販売報告書、貸借対照表などに含まれるXML、HTML、テキスト、スプール、ASCIIファイルなどの他のデータソースと簡単に組み合わせることも可能です。
ロボティックプロセスオートメーション（RPA）- 煩雑で困難なデータフォーマットを伴うRPAを強化するソリューションを使うことでリソースを解放し、エラー削減が可能です。エンドユーザーの要件を満たすように設計された標準レポートフォーマットを保証するモデルを使用すれば、反復可能なデータ変換プロセスを自動化できます。
デジタル化に伴う課題
データ作成はほとんどが手入力で、時間もコストもかかり、エラーが発生しやすい
データ分析に費やされる時間のうち80%は、データ準備に費やされていると言われており、データ品質の低さが企業に与えるコストは、年間970万ドルから1420万ドルというデータもあります。
ほとんどの企業では、50%未満の構造化データと1%未満の非構造化データを用いてビジネス上の意思決定を行っている
Gartner社によると、データ分析結果の70％以上がデータ準備作業の結果に大きく依存しているとされています。意思決定にデータを使用するすべてのビジネスでは、信頼できる正確なデータの準備がこれまで以上に重要であることは間違いありません。
企業はデータガバナンスや信頼性を損なうことなく、複数のデータソースやフォーマットに簡単にアクセスでき、繰り返し作業を自動化することでデータ準備を行える環境を整備する必要があります。
保険業務のDX化をサポートする、Altairのデータ分析ソリューション
Altairは、日々データに触れるさまざまなスキルセットを持つビジネスパーソンが、分析アプリケーションを簡単に構築したり、既存のアプリケーションに分析機能を追加したり、より良い意思決定を行えるソリューションを提供しています。
データプレパレーション（データ準備）
デスクトップおよびブラウザベースで稼働するAltair Monarchは、すべてのステップを履歴として残しながら、データ変換作業を自動化し、信頼できる正確なデータセットを作成します。データ準備後は、機械学習ソリューションに接続することでより複雑な問題を解決が可能になります。
- レポート用に作成されたワークブックや、複数のワークシートを持つワークブックからデータを抽出して構造を追加し、さらに分析用に行や列にする
- 複雑なセルフォーマットや複雑な関数を持つExcelワークブックを行や列に変換
- PDFファイルの複雑な構造も簡単に抽出
- コーディング不要で、あらかじめ用意された関数で綺麗で使えるデータに変換
- 異なるデータセットをマウス操作だけで結合でき、分析を強化
- 作業の変更履歴と明確なデータ系統の追跡により、メトリクスの信頼性を向上
- 信頼できるデータをレポート、分析、可視化ツールにエクスポート可能。Oracle、SQL Server、DB2などのデータパイプラインや、現在使われているほとんどのデータ統合ツールに接続可能
- 反復可能なプロセスを自動化
機械学習による予測分析
Altairの機械学習ツールはコーディングやプログラミングの知識がなくても簡単に分析でき、膨大な時間を学習に費やすことなくデータから得られるインサイトの解釈に集中することができます。
ビッグデータ分析に最適なApache Sparkの解析ソフトウェアは、ビッグデータへのアクセスやインサイトの発見で直面する課題を克服し、これまでにない解析およびデータ処理機能を企業に提供します。数十億ものデータポイントでもKnowledge Studioの直感的で優れた操作性により、数分で変換、分析でき、より迅速に意思決定を行えます。
データの可視化とストリーム処理
業務に最も近いところにいるビジネスユーザーが自ら、ストリーミング解析およびデータ可視化アプリケーションをコードレスで構築、修正、デプロイできます。リアルタイムのストリーミングフィードや時系列データベースといったほぼすべてのデータソースへ接続でき、刻々と変化する大量のデータを可視化し、十分な情報に基づいた意思決定を行えます。
保険業務におけるDX化を考えていらっしゃる方は、お気軽にお問い合わせください。
データアナリティクスツール製品概要
デジタルトランスフォーメーション時代の保険業務
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