AIoTが保険業界の新たな発展を促進

金融テクノロジーと産業の統合は、保険業界に産業アップグレードの機会をもたらします。なかでもデータは保険事業を推進する重要なリソースです。保険会社は、AIoT を使用して、人工知能とモノのインターネット技術の利点を最大限に引き出し、ビジネス プロセスを再設計し、データの潜在能力を活用し、継続的なイノベーションを推進し、コア競争力を強化します。

保険業界が直面する新たなトレンド

保険業界は新たな構造調整に直面している。一方、国務院金融安定発展委員会弁公室は「金融業の対外開放のさらなる拡大に関する措置」を公布し、金融業の対外開放に向けた11の措置を導入し、保険業を今回の金融業の対外開放の「目玉」とした。市場の開放が加速すれば、競争も激化する。一方、金融テクノロジーが金融市場全体に浸透し、影響を与えるにつれて、人々の金融サービスに対する需要と金融商品のサービスモデルの変化が保険サービスの急速な反復を促進しています。

新たなトレンドの変化に直面して、従来の保険商品やサービス方法では、徐々に顧客のニーズを満たせなくなっています。この過程で、ビッグデータ、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）などを基盤とした保険テクノロジーは、デジタル時代の保険会社の競争力を左右する「決定的な武器」となっている。モノのインターネット (IoT) の発展により、保険会社は保険ユーザーとより深く関わる機会を得ることができます。 IoT は、保険会社にさまざまなチャネルからのデータを提供し、保険ユーザーを多面的に理解し、保険会社のリスクを軽減し、請求処理の効率を高め、保険ユーザーに保険商品を提供することができます。同時に、中国市場における「インテリジェンス+」は、産業インターネットにおける人工知能（AI）アプリケーションの普及を推進しています。保険と新技術の統合により、革新的な保険サービスの新たな機会が生まれます。

AIoTが保険会社に新たな運転能力をもたらす

保険会社は、保険の仕組みを設計・運用することで、消費者に完全かつ体系的なリスク移転サービスを提供します。保険商品が消費者のニーズを満たし、価格の精度が高ければ高いほど、消費者が得られる保険給付は大きくなります。初期の頃は、インターネット、クラウドコンピューティング、ビッグデータなどのテクノロジーが保険会社と衝突し、火花を散らしました。ビッグデータやクラウドコンピューティングなどの技術の応用が成熟し、ディープラーニングの進歩、コンピューティング能力の向上、5Gネットワ​​ークの導入加速と相まって、人工知能（AI）とモノのインターネット（IoT）が新たな技術のホットスポットとなり、保険会社のビジネスと新たな「化学反応」を起こしています。

アクセンチュアのレポートによると、AIとIoT技術が保険技術系スタートアップの支出の大部分を占めており、これら2つの技術はカスタマイズされたサービスを提供し、消費者により具体的な利益をもたらす上で「極めて重要」であることが示されています^[1] 。 AI は保険業界を変革する可能性を秘めており、過去の行動経験に基づくリスク評価からリアルタイムでのリスク評価に移行し、消費者の損失を軽減または防止することさえ可能になります。 IoT により、保険会社はよりカスタマイズされたリアルタイムのサービスを提供し、管理効率を向上させ、請求手続きを簡素化し、パーソナライズされた正確な見積もりを提供できるようになります。 AIとIoTの技術統合の助けを借りて、保険会社はリアルタイムのデータ収集とビッグデータ分析に基づくユーザーポートレートに基づいたインテリジェントな監視管理と動的なカスタマイズされたサービスを実現できます。 AIoTが保険サービスを再構築:

• パーソナライズされた顧客サービス: AI ベースのインテリジェントな顧客サービス アプリケーションにより、人件費が削減され、効率が大幅に向上します。例えば、情報の整理やコンサルティングにおける手作業を置き換え、音声対話サービスを通じてサービスアクセスの待ち時間を短縮し、顧客体験を最適化することができます。
• AIoT に基づく製品開発と設計: IoT に基づいて、保険会社はセンサーデータと従来のデータを組み合わせ、AI 分析技術を補完して個人の行動を分析し、カスタマイズされた保険商品を設計し、各ユーザーのさまざまな特性に基づいてより適切な商品を推奨することができます。
• 動的な保険料設定: 機械学習を通じて、より安全な運転者は自動車保険料を安く設定したり (使用状況ベースの保険と呼ばれる)、健康的なライフスタイルを持つ人は医療保険料を安く設定したりするなど、さまざまなグループの人々や履歴データに基づいた動的な保険料設定を実現するインテリジェントな価格設定モデルが確立されます。
• 予防的リスク管理：IoT端末で収集された多次元かつ膨大なデータを活用して、リスク管理モデルのディープラーニングトレーニングを実施し、損失の回復と不正行為への対処のための事後分析の従来のモデルを、不正行為リスクのオンライン予測とタイムリーな損失停止のモデルに変換します。
• 迅速かつ簡単な請求処理: 請求のスピードと適切な解決は、保険業務の効率を決定する重要な要素です。保険会社が損害調査車両を派遣する場合、AIやIoT技術によって作業のインテリジェントな派遣が実現し、調査員による現場での処理の効率とスピードが向上し、さらにはドローンを使って事故現場での調査を行うことも可能です。

AIoTアプリケーションの課題

AIoT は保険業界で明るい未来を持っています。さらに、大手テクノロジー企業やクラウドサービスプロバイダーも市場レイアウトの計画を開始しています。しかし、応用面では、AIoT は依然として、多様化する端末デバイスの管理や、送信中のデータセキュリティの確保などの課題に直面しています。具体的には：

• データ転送と保存のセキュリティ上の課題: AI システムと IoT は継続的にデータを収集して分析するため、データのセキュリティと信頼性を確保することが重要です。 AIoT の適用プロセスでは、エッジ デバイスがデータ セキュリティを確保する方法を考慮するだけでなく、データのインテリジェント分析と統合中のデータ セキュリティを考慮し、さらにクラウド データ ストレージとインタラクティブ共有のセキュリティを考慮する必要があります。
• データ処理の適時性: モノのインターネットの発展により、クラウドからエッジ コンピューティングへのワークロードの移行が加速し、より多くのアプリケーションをクラウドから「データ ソース」に近づけることができるようになりました。これにより、データの収集、処理、分析のレイテンシが低減され、データ転送の負荷が軽減され、データ処理の効率が向上します。 AIoT の応用と開発により、エッジ コンピューティングの需要が高まります。つまり、アーキテクチャまたはサービスの評価では、エッジ コンピューティングのサポートにおける有効性を測定する必要があります。
• 多様なデバイスの管理: IoT デバイスの増加に伴い、効率的なデバイスの相互接続と集中管理の問題に対処する必要があります。

AWSが保険業界とAIoTの統合を加速

AWS はクラウドテクノロジーのグローバルリーダーとして、デバイスソフトウェア、制御サービス、データ分析サービスをカバーする IoT 製品とサービスを提供しており、クラウドからエッジコンピューティング、端末管理まで完全なサービスレイアウトを形成しています。また、AWS AI サービスを組み込むことで、AIoT の完全なソリューションセットが形成されます。

• AWS IoT Greengrass は、AWS をエッジデバイスにシームレスに拡張するIoT エッジコンピューティング サービスです。 AWS IoT Greengrass を使用すると、インターネットに接続されていない場合でも、接続されたデバイスで AWS Lambda 関数を実行し、機械学習モデルに基づいて予測を実行し、デバイスデータを同期し、他のデバイスと安全に通信することができます。
• IoT デバイス管理: AWS IoT デバイス管理は、大規模な IoT デバイスを安全に登録、監視、リモート管理するほか、ファームウェアの更新を無線 (OTA) で送信するために使用されます。 AWS IoT Device Management はデバイスの種類や OS に依存せず、大規模で多様な IoT デバイスの展開を管理するコストと労力を削減します。
• IoT ルールエンジン: AWS IoT Core を使用してデバイスをクラウドや他のデバイスに接続し、ルールを設定することでデバイスデータをすばやくフィルタリング、変換、操作します。 AWS IoT Core を介して他の AWS サービスに接続し、インフラストラクチャを管理することなく、接続されたデバイスによって生成されたデータを収集、処理、分析し、それに基づいて操作します。 AWS IoT Core は、すべての接続ポイントで認証とエンドツーエンドの暗号化を提供し、データのセキュリティを確保します。
• AIoT データの洞察: AWS データ分析サービス (Amazon Redshift、Amazon EMR、Amazon Kinesis、AWS Lambda など) と Amazon Machine Learning を使用して、履歴/オフライン/リアルタイム データを分析したり、機械学習ベースのインテリジェント アプリケーションを実行して、データから価値への変換を加速したりできます。

図 1 AWS IoT ソリューションのリファレンスアーキテクチャ

AWS のテクノロジー、サービス、リファレンスアーキテクチャケースの助けを借りて、保険会社は AI と IoT テクノロジーを使用して既存のビジネスを改革し、イノベーションを加速できます。同時に、AWS パートナーネットワーク (APN) のメンバーも AWS テクノロジーを使用して、保険会社が新しいテクノロジーによってもたらされるメリットをより迅速に享受できるようになります。

AWS は、保険会社に便利なサービスを提供するために Cognizant の InCatalyst 構築を支援します。

ドローンと深層航空写真技術を組み合わせることで、台風や地震などの自然災害のリアルタイムデータ取得が可能になり、数百万世帯の防御監視により、保険加入者の損失と保険会社のコストが削減されます。 Cognizant は、AWS APN コンサルティング パートナーおよびマネージド サービス プロバイダー (MSP) として、AWS を通じて人工知能、ビッグデータ、モノのインターネット、機械学習などのブラックテクノロジーを革新的な保険機能に変換し、AWS をベースとした保険イノベーション プラットフォーム InCatalyst を確立しています。

図 2 InCatalyst アーキテクチャの機能図

InCatalyst プラットフォームの重要な部分は、ラピッド プロトタイピング環境 (RPE) です。 RPE は、テクニカル プロジェクト テンプレート (TPT) とビジネス プロジェクト テンプレート (BPT) を通じて、保険ユーザーがモデル開発を加速できるように支援します。 TPT テンプレートの例としては、会話型 AI、顔認証、保険向け Amazon Alexa スキル、保険向け Amazon MongoDB モデルなどが挙げられます。 AWS が提供する API を通じて、AWS 人工知能やその他のサービスがプラットフォームに統合され、保険の顧客がすぐに利用できるようになります。また、BPT テンプレートは、SaaS モードでカスタマイズおよび購入できる独自のソリューションもいくつか提供します。米国の大手生命保険会社は、InCatalyst を使用して、Amazon Alexa Skill をわずか 3 日間で顧客のバックエンドのチケット処理システムに統合し、ユーザーに優れたエクスペリエンスを提供しました。

テクノロジーは間違いなく保険業界にさらなる余地と発展の機会をもたらすでしょう。保険業界におけるAIoTの応用により、保険会社は大量のデータを処理し、さまざまな顧客の洞察を分析して獲得し、保険業務プロセス全体を変革し、ユーザーに差別化されたサービスを提供して顧客ロイヤルティを向上させ、業界全体の健全な発展を促進する能力とエネルギーを得ることができます。 AWS は最も包括的なクラウドプラットフォームをベースとして、豊富でインテリジェントな IoT および AI サービスを提供しており、保険会社が AIoT を自社のビジネスに迅速に統合し、ビジネス革新を実現できるよう支援します。

[1] 参考資料：アクセンチュア、保険テクノロジーの台頭 https://yq.aliyun.com/articles/161069