保険業界が抱える5つの問題とAIが果たす役割

試用段階では有望に見えても、AIを本稼働させるには、責任ある安全な展開を保証する強固なインフラが必要です。一方、カスタマイズが限定的な「ブラックボックス」型AIソリューションは、一見シンプルであることが経営陣にとっては魅力的かもしれませんが、透明性と説明可能性の欠如によって組織は深刻なAIリスクにさらされることになります。

SASのリスクモデリングと意思決定担当のグローバルリーダーであり、『Risk Modeling: Practical Applications of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning.（リスクモデリング：人工知能、機械学習、ディープラーニングの実践的応用）』の著者であるテリサ・ロバーツ（Terisa Roberts）は、次のように述べています。「保険会社は、全社的なAI戦略と強力なガバナンスを両立させながら、実業務の中でAIを既存のシステムに統合することの重要性を深く掘り下げる必要があります。さらには、大規模言語モデルだけでなく、より広範な生成AIの活用を検討する必要もあります。たとえば、合成データ（ https://www.sas.com/en_us/insights/articles/analytics/harnessing-synthetic-data-to-fuel-ai-breakthroughs.html
）生成を効果的に適用することで、プライシング、リザービング、保険数理モデリングを最適化しながら、データプライバシーを強化することができます」

3. 視野の狭い補償活動が進歩とパートナーシップを停滞
保険業界においては、パラダイムシフトが起こりつつあります。ただしそれは、業界が必要なクリティカル・マスに達した場合です。IT業界は、保険会社が受け身的な補償業者から、保険契約者、消費者、企業にとっての積極的なパートナーへと進化すると予見しています。

次のような事例を、考察してみましょう。世界保健機構(WHO)は最近、世界のがんによる死亡の30%超、慢性疾患の80%は、予防可能な生活習慣に起因していると報告しました。一方、保険会社はすでに、適切な保険商品を提供するために顧客から膨大な量の健康データを収集しています。にもかかわらず、なぜこのデータを活用しないのでしょうか。