保険業界が抱える5つの問題とAIが果たす役割

1. データの混乱には法律と秩序が不可欠
データポイントの収集が個人情報の収集と同一である場合、現在のような人工知能（AI）（ https://www.sas.com/ja_jp/insights/analytics/what-is-artificial-intelligence.html
）の利用を管理する法律や規制の欠如は、特にコンプライアンス業務や規制当局への報告業務が多い業界にとって、不安を引き起こすものです。EUのAI規制法、中国の暫定弁法、NAICのAIモデル公報は、保険業界にAIガイドラインを確立するための最初の取り組みですが、規制環境が流動的な中、保険会社やインシュアテックは、自主的なガバナンスの提案によって補填しようとしています。

SAS UKおよびアイルランドのAIおよび倫理担当リードであり、保険請求に関する自主的なAI行動規範（ https://insurance-edge.net/2024/05/20/why-is-an-ai-code-of-conduct-needed-in-the-insurance-industry/
）の著者を支援したプラティーバ・クリシュナ（Prathiba Krishna）は、次のように述べています。「来るべき規制基準を満たすための基盤を確立するためには、保険業界も銀行業界と同様、AI機能の中のデータリネージ（データ系統化）とガバナンスを最優先にする必要があります。保険会社にとって、大規模なデータセットから貴重な知見を抽出することが重要であるのと同様に、データからエラーや不整合を一掃することも重要です。これはデータの再利用性の確保し、意思決定の精度を高め、結果の信頼性を向上することに大きく貢献します。AI教育もまた、AIの導入や、将来のコンプライアンスに対応するために、大きな決定要因となるでしょう。組織全体でデータリテラシーを向上させることで、倫理的なAI活用について全社で議論し、理解した上で、最終的に導入することができるようになります」

2. AIへの頼りすぎがリスク管理を圧迫
業界の急速なデジタル化により、AIや生成AI（ https://www.sas.com/ja_jp/insights/analytics/generative-ai.html
）が爆発的に市場に浸透し、ビジネスリーダーが我先にとAIの生産性向上を長期的なビジネス価値につなげようとする中で、リスクマネジャーは当然のことながら、ロボットアルゴリズムがもたらす予期せぬ結果に懸念を抱いています。