SAS AIが自動車保険の請求を自動化し、効率を向上

自動車事故後、誰もが最後に望むのは、数週間、あるいは数ヶ月にも及ぶ迷宮のような保険金請求プロセスをたどることです。保険契約者にとって一般的な、保険金の支払いを待つというイライラする状況は、保険会社にとっても運用上の大きな非効率と財政的負担を意味します。しかし、この長引く苦難を劇的に短縮できれば、顧客と業界双方に利益をもたらすのではないでしょうか？

金融セクターの礎である世界の自動車保険市場は広大で、毎年何十億ドルもの保険料を集め、世界中で不可欠な補償を提供しています。Precedence Researchによると、この市場は2025年までに9,733.3億米ドルという驚異的な規模に達し、2034年までには推定1兆7,966.1億米ドルに拡大すると予測されており、2025年以降、年平均成長率（CAGR）7.03%という堅調な成長を示しています。この巨大な規模は、保険契約者により良いサービスを提供し、収益性を向上させるために、請求処理を最適化することの重要性を強調しています。その規模にもかかわらず、業界は、特に不正、人為的ミス、処理の遅延によって引き起こされる請求査定の非効率性から生じる多大な損失に頻繁に直面しています。これらの問題はコストを膨らませるだけでなく、サービス提供を妨げ、革新的なソリューションの必要性を強く示しています。

現在の自動車保険の請求に対する手作業によるアプローチは、時間と非効率性を特徴とする重大なボトルネックです。通常、広範な人的介入が必要で、査定人が事故現場に物理的に赴き、車両の損傷を検査し、請求者の身元を確認し、その後、損傷の程度と適切な支払い額を丹念に決定する必要があります。この労働集約的な方法は、本質的に人為的ミスと主観性に陥りやすいです。決定的に、これらの査定に要する時間の延長は、請求処理の著しい遅延につながり、最終的に顧客満足度を低下させ、保険会社の運用コストを増大させます。伝統的な方法は明らかに革新の機が熟しています。

これらのシステム的な非効率性に対処するため、人工知能（AI）、機械学習（ML）、コンピュータービジョン（CV）などの高度な技術を活用して請求査定を変革する新しいパラダイムが登場しています。このような自動化モデルは、効率を向上させ、コストを大幅に削減し、顧客満足度を大幅に改善することで、業界に革命をもたらすことを約束します。この提案されたフレームワークでは、コンピュータービジョン技術が極めて重要な役割を果たします。このモデルは、損傷した車両の画像をインプットとして受け取り、ガラスの損傷、ボディのへこみ、軽微な傷、その他の問題など、損傷の種類を細かく分類します。この正確な分類が、正確な査定と修理費用の迅速な決定の基礎となります。

自動化された請求査定モデルを採用することの利点は、深く多岐にわたります。第一に、比類のない速度を提供します。自動化システムはわずか数時間で請求を処理でき、これは手作業による査定に通常関連する数週間または数ヶ月とは著しく対照的であり、顧客体験を劇的に向上させます。第二に、精度が大幅に向上します。AIおよびMLアルゴリズムは、損傷を分析し、例外的な精度でコストを予測することができ、エラーを最小限に抑え、公正な支払いを保証します。最後に、かなりの費用対効果を提供します。広範な人的介入の必要性を減らすことで、保険会社は運用コストを大幅に削減し、リソースをより戦略的に再配分することができます。

SASの力を活用し、自動車保険の請求査定を合理化するための包括的なプロセスが開発されました。この構造化されたワークフローは、画像、モデル自体、事前学習済み重み、トレーニング用のサポートファイルなど、必要なすべての資産を安全な共有ドライブに一元的に保存することから始まります。データ管理を最適化するために、すべてのトレーニングおよび拡張画像テーブルは、コアモデルテーブルとともに、専用の情報カタログに綿密に整理され、容易なアクセスと堅牢なデータガバナンスを保証します。重要なトレーニングフェーズは、高度なアクションセットを使用して自動車保険モデルを開発する専門環境で行われます。これにはいくつかの重要なステップが含まれます。データ整合性を検証するための画像の読み込みと表示、最適なトレーニングのためのサイズ変更、シャッフル、パーティション分割による画像の探索と処理、モデルの堅牢性を高めるためのトレーニング画像の増強、そして損傷分類モデルの具体的なトレーニングです。モデルはその後、テスト画像でスコアリングされ、パフォーマンスが評価された後、デプロイメント準備完了ファイルとして保存されます。

実用的なアプリケーションとして、このモデルは、オープンソースフレームワークとシームレスに統合された強力なプラットフォームにデプロイできます。この設定により、ユーザーが複数の画像をアップロードできる高度にインタラクティブなユーザーインターフェースが可能になります。バックグラウンドでは、事前学習済みモデルが損傷タイプを迅速に予測し、データベースから対応するポリシー詳細を取得し、真にシームレスなエンドツーエンドソリューションを示します。既にプラットフォームを利用している保険会社は、事前学習済みモデルに直接アクセスし、既存のワークフローに統合することで、堅牢性、セキュリティ、使いやすさをさらに向上させることができます。

自動車保険業界は重要な岐路に立っています。従来の請求査定方法は、急速に進化する市場の要求を満たすにはもはや十分ではありません。請求査定のための自動化モデルの採用は、単なる技術的なアップグレードではありません。それは、効率性、正確性、顧客満足度を確保するための必須事項です。業界がこの革新を受け入れるにつれて、保険会社は損失を削減し、収益性を高め、保険契約者により優れたサービスを提供する独自の立場にあります。請求査定の自動化は、不正請求の潜在的な増加に関する懸念を引き起こすかもしれませんが、そのようなリスクに効果的に対処するための洗練された方法が開発されており、効率性とセキュリティが両立する未来を約束しています。自動車保険の未来は間違いなく自動化にあり、この変革の時は今です。