2024年度の3つのインシュアッテックトレンド

ChatGPT の立ち上げから 1 年が経過しましたが、多くの InsurTech スタートアップ企業はまだ新しいテクノロジーを効果的に活用する方法を模索しています。 人工知能 (AI) は標準となり、現実的な問題を解決するために AI をどのように創造的に適用するかによって差別化が生まれます。

The recent Plug and Play Winter Summit in Sunnyvale, CA, fully displayed this phenomenon. Plug and Play connects start-ups with large corporations through industry-focused accelerator programs. The Winter Summit InsurTech line-up unveiled three key AI themes that we can expect to see progress over the coming year.

AI as a co-pilot

At the beginning of the AI frenzy, employees across all industries worried they would be replaced by new technology, and for good reason. Many corporations were openly considering implementing AI solutions that would decrease the need for human workers, thus cutting costs and increasing efficiency.

As InsurTech start-ups explore applying AI to the insurance agent workforce, they are shifting away from viewing AI as a potential replacement for agents, instead viewing AI as a tool to enhance and streamline the work that agents do. For example, using AI solutions to reduce processing time and help tackle highly complex claims.

It is not uncommon to hear InsurTech AI solutions being pitched as a “co-pilot” for agents, likely inspired by the similarly named Microsoft Copilot, an AI chatbot. Microsoft also recently made waves in the InsurTech industry by partnering with SCOR and ReMark to host a collaborative hackathon exploring generative AI and reinsurance.

As Pooja Shah, Senior Associate at Avanta Ventures, put it, “Ultimately, despite all of the hopes that we have for GenAI and AI in general, at the moment there still is a human involved. So, it’s not going to be adjuster vs. AI, it’s going to be adjuster with AI vs. just a normal adjuster.” Shah also noted that the key to reducing employee AI concerns is quality training that shows that AI is not something to fear. Rather, it can be a valuable tool for agents that may give them an advantage over others in their field.

AI 機能の現在の限界だけが、人間を関与させ続ける唯一の要因ではありません。 また、 AI Act などの新たな規制や、私たちの仕事の削減を防ぐことを目的とした倫理的懸念もあります。 このトピックの詳細については、SCORの AI and the Future of Insurance をご覧ください。

レガシーシステムとの統合

インシュアテックの進化を通じて、コミュニティはレガシー システムの複雑さを知るようになりました。 全体的な考え方は、これらのシステムを置き換えようとする試みから、システムに統合することに移行しており、AI も例外ではありません。 AI スタートアップ企業は過去から学び、確立された技術の蓄積に AI を組み込むことに重点を置いています。

AI ツールが既存のシステムに簡単に統合でき、全面的な見直しを必要としないことが不可欠です。 AI ソリューションがどれほど価値があるとしても、社内テクノロジーと統合して簡単に使用するには複雑すぎるとみなされる場合は検討されません。 多くの組織にとって、システムの交換に必要な時間とリソースのコストは、新しいシステムがもたらすメリットを上回ります。

レガシー システムを置き換えるのではなく、レガシー システムに統合することには、セキュリティ上の利点もあります。 企業は、特に AI データのセキュリティを管理する規制が初期段階にあるため、すべてのデータを不慣れなシステムにエクスポートすることに躊躇する可能性があります。 その代わり、スタートアップ企業は、自社の AI ツールを既存のものに統合することで価値を提供でき、企業がデータをプライベートに保ち、そのデータを他人のモデルに渡すことなく独自のインフラ上に構築できるようになります。

マルチモダリティへの関心の高まり

Large Language Model (LLM) は、多くの インシュアッテック スタートアップ企業の基盤となってきました。 ただし、マルチモダリティは人工知能ソリューションの次の飛躍であると考える人もいます。 LLM はテキストを処理し、言語関連のタスクを実行しますが、マルチモーダル AI は、画像、テキスト、音声などの多くのデータ タイプを取り込んで、より大きなコンテキストでの動作やパターンを理解できます。

LLM を適用すると、保険会社は長く複雑に書かれたサイト評価レポートを理解し、何が重要かを特定し、特定の質問に答えることで管理タスクをスピードアップできます。 一方、マルチモーダル AI ソリューションは、何が起こったのかを説明するだけでなく、なぜそれが起こったのかを理解し、それを使用して将来のリスクを予測します。

保険分野におけるマルチモーダル AI の概念はまだ新しく、少し漠然としていますが、創設者らは、これが専門家がより大きな文脈での行動や行動パターンを理解するのに役立ち、これまで見てきた LLM と同等かそれ以上の価値を提供できると確信しています。

Archetype AI の CEO兼創設者である Ivan Poupyrev 博士は、「LLM という言葉は時代遅れになりつつあります。私たちが物理世界に移行するにつれ、時間次元、空間次元、行動次元が追加されるため、LLM からはさらにかけ離れることになります。」と話します。 中小企業が取り組んでいるマルチモーダルなソリューションを完成させることができれば、保険業界は多くの利益を得ることができます。 

2024 年の幕開けにあたり、2023 年に AI について学んだことを振り返り、業界標準となる可能性のあるスタートアップ コミュニティが主導するトレンドを考慮することは有益です。

ReMark では、保険会社が保険契約者のエクスペリエンスを向上させ、新しいビジネスを引き付け、維持できるよう、最新のテクノロジーと連携することに重点を置いています。 当社の デジタルソリューション は、当社独自の技術的専門知識と SCOR の包括的なデータおよび分析力を組み合わせて開発され、購入から請求までの消費者行動全体をカバーします。現在の顧客の期待に応えるために当社のデジタル ソリューションがどのように役立つかをご確認ください。また、保険における AI の現在の状況について詳しくは、SCOR の AI and the Future of Insurance をご覧ください。