保険業界

DX(デジタル・トランスフォーメーション)の技術が進んでいます。DXの5要素すなわち5G、クラウド、ビッグデータとAI、IoT、ソーシャルメディアを駆使しながら、業界をディスラプト(破壊)し、自社の競争優位を高めていくものです。

では、保険業界におけるDXとはどのようなものなのでしょうか。今回は、保険業界とDXについてお届けしていきます。

遅れていた保険業界のDX

保険業界

そもそもDXとは、先ほどの5要素(5G、クラウド、ビッグデータとAI、IoT、ソーシャルメディア)に代表されるハイテク技術を駆使し、市場での競争を勝ち抜いていき、確固たる地位を築くものにあります。

しかしそんな中にあって、保険業界はDXが遅れているとされます。なぜなら、そもそも保険業界は扱うデータそのものは、健康データ、医療データ、保険金データと、情報量は少なくないのですが、一度契約すると顧客と保険会社の接点そのものはあまり多くないのです。なぜなら、住所や氏名が変わった、保険金請求があったなどの時しか保険会社と利用者は接点を持たず、日常的にコンタクトを取らないのです。

よって、そもそもDXに関するニーズそのものが低めで、保険業界全体としてDXが遅れていたのは事実です。

そうはいっても、DXを進めることでメリットは計り知れませんから、保険業界もDX化を進めなければなりません。

特に活用できるビッグデータ

DXを支える技術のうち、保険業界でもっとも期待できるのがビッグデータやAIのテクノロジーではないでしょうか。保険業界は、とくに生命保険の場合は未来予測で成り立っているので、ビッグデータで予測するのは非常に技術との相性がいいといえます。

ビッグデータを駆使しながら、新しい商品開発も可能になります。保険にはさまざまな種類がありますが、新型コロナウイルス感染症による休業補償保険や、PCR検査を補助する保険など、いままで思ってもみなかったような新しく、社会に役立つ保険も開発できるのではないでしょうか。

AI化して業務が短縮に

また、AIを使用して業務が短縮になった例もあります。アフラックによると、日々の業務にAIマニュアルを導入した結果、業務の時間が30-40%も短くなったそうです。業務時間の短縮化は、昨今の流れとも合致しており、時短・定時退社・リモートワークにもマッチしています。

AIは、日々の業務を効率化してくれます。アフラックの例ではありませんが、ひとつに社内検索があります。一般に検索といえばGoogle検索を思い浮かべますが、社内のドキュメントは、単純な単語検索ではなく、関連ワードの重要性が非常に高くなります。

たとえば、過去の展示会関係の資料を社内で探そうとするとき、「展示会」だけではなく、「展示会 雨天」「展示会 顧客の声」「展示会 反省点」「展示会 反省会 資料」などで何度も検索し直す必要が生じるのです。しかし、AIを検索エンジンが持っていれば、「展示会」で検索しただけで、関連ワードをたくさん引っ張ってきてくれます。

社内検索こそは、AIを駆使した検索エンジンが使われており、入力された単語そのものをAIが理解して、言葉の意味をわかった上で、関連ワードを引っ張ってくる必要があります。社員は一般に業務の何%かを社内のドキュメント探しに使用しており、それがカットされるだけで随分と生産性は向上します。

まだまだ紙ベースの文化も残る保険業界

そもそも、保険業界はまだまだ紙書類も非常に多くなっています。特に多いのが営業資料で、保険料の試算を行った書類を見込み客に渡して、しっかり練り込まれた情報で圧倒して契約を取るということもよく行われています。

紙ベースの資料が多いと、それだけ紙の資料にまつわる業務も増えていきます。たとえば、契約のあと、連携するための入力作業だったり、契約に至らなかった顧客の情報破棄だったりと、いろいろな付帯作業が多くなり、その分だけ取りこぼし(データ連係の失敗)が発生しやすくなります。

また、紙の資料は物理的に場所も取るので、公文書でもない保険業界の資料は、保管が大変ですし、取り出すのも一苦労です。

いつまでも紙ベースで仕事を進めていられないのですが、なかなか進んでいないのが現状です。ひとつに、現場の生保レディと呼ばれる営業パーソンの方々が、比較的高齢であること、パソコンが得意ではない属性であることなどが挙げられます。

最後に

DX化を進めないわけにはいきません。日本の人口は減り続けていますから、保険業界は縮小する一方です。また、「日本人は保険好き」だとはいわれますが、それでも日本の若者は所得が減り続けており、民間保険を払っているゆとりがない人も増えています。

保険業界にDXが与えるインパクトとして、もっとも大きな存在は、やはりこれまでみたようにデータの活用ではないでしょうか。これまでの累積となる膨大な保険データが存在していますので、セキュリティに配慮しつつ、データを活用していく必要が生じます。

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