保険業界のトップ企業は、世界をリードするデータサイエンス、機械学習、AIのためのプラットフォームであるDataikuを利用して、顧客の維持と獲得、顧客サービスの向上、請求予測と処理の最適化、規制報告の自動化、引受、不正検出など、部門やビジネスライン全体のプロセスを強化しています。その結果は？リスクの低減、収益の増加、コストの削減、そして（最も重要な）顧客の満足です。
解約の予測・防止・対処から、AIを活用した顧客獲得、契約転換予測、顧客サービスの改善まで、Dataikuは保険業界のあらゆる営業・マーケティングのユースケースに対応できるように構築されています。 たとえばフランスの保険会社では、Dataikuを活用して営業向けの意思決定支援ツールを構築し、コンバージョンしそうかどうかや顧客生涯価値に基づいて見込み客の理解や優先順位付けを支援しています。また、Avivaのカスタマーデータサイエンスチームは、Dataikuを利用してパーソナライズAIであるADA（Algorithmic Decision Agent）を構築し、顧客に対してより具体的かつ関連性の高い、ニーズに応じたマーケティング体験を提供できるようになりました。
AVIVAの事例を読む旧来のモデリング手法では、現代の企業にとって十分な精度の予測を行うために必要な多種多様なデータソースを取り込むことができず、従来の支払備金の見積もりでは、将来の保険金支払いの予測可能性に影響する契約者の個々の特性について調べることができません。 Dataikuは、機械学習を利用したAIベースのシステムで人間よりも多くのデータのパターンを考慮し、より精度の高い個々の特性を含むことができます。また、Dataikuのシステムは自動化により簡単に拡張できるため、グループレベルだけでなく、個々の契約レベルで支払を予測することができます。
AIによる保険業界のイノベーションについてEBOOKをダウンロード新しいリスクが出現しリスクパターンが急速に変化する中、Dataikuは、画像から信用調査機関のデータまで、多様なデータソースからパターンを特定するだけでなく、新しいデータソースを取り込み、より迅速かつ俊敏なモデリング機能を容易に実現します。さらに、競争が激化している世の中に対応するため、保険会社はDataikuを使い従来のGLMからより高度なモデルへと進化し、よりきめ細かい価格戦略を実行できるようになりました。 もちろん、保険の格付けに関する法律があるため、AIが現行の引受手法を強化できるのは、厳格なホワイトボックスアプローチで開発され、要因と結果が完全に解読可能で追跡できる場合のみであり、Dataikuはこれらをすべて提供しています。
READ THE EBOOK ON EXPLAINABLE AI IN DATAIKU (英語)Dataikuでシステムを構築することで、虚偽や不正な請求、不必要な手続き、事故の演出、情報の隠蔽など、不正行為をより高い精度で検知することができます。保険会社のSantéclairは、1年足らずでDataikuを使った前例のない不正検知システムを開発し、増大する請求書への対応とコスト管理を可能にしました。Dataikuを選択したことで、Santéclairはデータスキルを内製化し、追加の分析プロジェクトを追求することでスコープを拡大することができたのです。
不正検出と防止など保険業界におけるAIのユースケースについてのEBOOKをダウンロード保険金支払業務以外でも、保険契約管理、リスク・ファイナンス機能の強化など、さまざまな業務プロセスの最適化にDataikuを活用いただいています。データエンジニアリングの自動化により、時間を節約し、ヒューマンエラーの可能性を低減することができます。
業務の自動化など保険業界におけるAIユースケースについてのEBOOKをダウンロードESGに万能なアプローチはありませんが、Dataikuは、金融機関がサイロを破壊すると同時に、ビジネスライン間での一貫性と再利用を促進することによって、特定の活動やプロセスに特化した分析とモデルを開発することを可能にします。Dataikuは、保険会社がESGリスクを自社の商品に組み込むだけでなく、ESTを資産負債管理に統合するのを支援します。
SEE WHY DATAIKU IS A PERFECT FIT FOR ESG EFFORTS (英語)Don’t Take Our Word For It
「人材確保で獲得するスキルをPythonだけ、Rだけに限定したくはなかったのです。他のベンダーが提供しないような高度な技術も利用可能なデータサイエンスのワークベンチで、同じプラットフォームでコラボレーションでき、チームのレベルアップや全体的な効率性を高めるられるようなものを探していたのです。もし、間違ったツールを導入してしまうと、非効率的な作業から遠のいたり、散らかった作業を隠すことができてしまいます。Dataikuは、共有機能を通じて、私たちのチームの雰囲気と文化をより良いものに変えてくれました」
— Tom Spencer, Head of Customer Data Science @ Aviva
