課題

保険証券の保険料率は、伝統的に単純な要因で決定されてきました。例えば、自動車保険の場合、車両の年式やメーカー、車種によって保険料率が決まります。この方法では、いずれも個人のリスクに重大な影響を及ぼす可能性のある運転行動、場所、天候、時間帯といった個別の要素が考慮されていません。加入者向けに個々の保険料率を算定するのは、利用可能なデータ量が原因で、従来の処理では難しいことです。顧客のセグメント化は役に立つことがありますが、このようなマクログループでさえも、個人レベルで収集された大量のデータから提示されるチャンスを逃してしまいます。

AIの可能性

AIは、不正検出やクラスタリング、推奨情報の作成に理想的なソリューションであるため、問題の発見と、よりパーソナライズした保険契約と保険料率の開発に最適なものとなります。例えば、自動車保険の場合、急ブレーキのように、より多くの事故につながる顧客行動を判断するためにAIを利用することができます。また、セグメント化に利用できる行動に基づいて顧客の細かい集団を作成するためにも使用できます。AIは、走行することが多い場所、市街地か高速道路か、日中の走行か夜間か、その他の要素に基づいて、重大な事故のリスクを推定する場合にさまざまな要因を評価するために使用することも可能です。より個人設定したデータを使用してリスク評価を行うと、リスクを個々に想定し、加入者向けにカスタマイズした保険料率を設定することにつながります。