财聯社10月28日報道（記者 夏淑媛）現在、デジタルテクノロジーが新しい生産力の発展を支え、新産業、新モデル、新エネルギーを育成する中心要素となっています。特にChatGPTを代表とする新しい世代の人工知能技術が著しい発展を遂げています。保険業は、「人工知能＋」の戦略的機会をどのように捉え、ビジネス運営を実現し同調共鳴するのでしょうか？

最近、第2回保険テクノロジーデータインテリジェンス大会で、陽光保険グループの社長リ・ケイ氏は、「現在、保険企業はデジタルインテリジェントテクノロジーの利用に十分に注意を払っていますが、実際の導入についてはまだ速すぎないと思います。」と述べました。彼によれば、ビジネスラインとテクノロジーラインの情報の非対称性、および協調イノベーションメカニズムの問題は、保険業のデジタルインテリジェントテクノロジーの導入が停滞する重要な理由になっています。中国平安グループ党委副書記の董忠氏は、「保険業がAIのトレンドを受容し、デジタル化転換を達成する上で最も大きなボトルネックは複合型の人材が不足していることです。」と述べています。

中国平安資産運用副総裁趙晖氏によれば、高齢社会に入る中、資本と土地の限界貢献が低下し、全要素生産力を向上させるためには、データを中心に科学技術革新をしつづけ、データの本質的価値を引き出すことが必要です。さらに、多くの業界関係者は、保険機関が戦略的にITと保険の複合型人材育成に重点を置き、技術協力とエコシステムの構築を強化し、大型モデル技術が保険業での革新的な活用を推進することを提案しています。

大型モデルの波は応用の深化段階に入り、保険業は量管理から質管理への転換を推進しています

2024年、大型モデルの波は応用の深化と広範な普及の鍵期を迎えます。保険業においても、大型モデルの応用は初期の探求から徐々により深い発展に向かっています。

保険機関の大型モデルの進展を継続的に追跡することにより、清華五道口金融学院の研究員である中国保険与老後金融研究センターのセンター長である魏晨陽氏は、保険業界における大型モデルの応用がすでに全面的に浸透していると発見しました。

「ChatGPTなどの生成型AI技術が突破的な進展を遂げる以来、保険業は業務全体にわたって広範囲に大型モデル技術を展開しており、マーケティングから保険契約承認、損害処理損害査定、顧客サービスまで、ほぼすべての業務領域で大型モデル技術の可能性を探っています。」魏晨陽氏が説明しています。

值得注意的是、siasun robot&automationは、siasun robot&automationレベルの技術を初めて試みて検証する際に、保険企業が一般的に慎重で実りのある戦略を取り、直接のコスト削減と効率向上をもたらすユースケースを優先的に試験することを選択しています。これらのユースケースには、スマートオフィスアシスタント、コーディング支援ツール、および従業員の知識問答アシスタントなどが含まれています。

魏晨陽によると、これらのユースケースが優先される理由は、技術の成熟度が高く、実装の難易度が比較的低く、コスト削減と効率向上の効果が迅速に現れるからです。しかし、大規模モデル技術の価値を初めて検証した後、保険機関はより高いビジネス価値をもたらすシナリオに焦点を当て始めました。

中国保険学会の党委副書記兼副会長である龔明華は、顧客データを深く掘り下げることで、保険会社は価格設定のリスク識別、自律型請求、コスト管理、プロセスの最適化などの側面から、内部管理を改善し、経営効率を向上させ、利益空間を拡大することができます。

さらに、保険テクノロジーは保険カバレッジ範囲を広げるだけでなく、保険カバレッジの深さも向上させています。龔明華は、「製品の設計と精密な価格設定により、小額で低価格かつ個別化された保険製品やサービスを開発し、金融消費者、特に中・低所得者の金融消費者のニーズに応え、保険製品の購入障壁を大幅に低減することができます」と述べています。

中国精算家協会会長の王和によれば、保険業の数値化転換は、より透徹な感知、より包括的な相互接続、そしてより深遠な知能化という3つの特徴を集中して表しています。精密なリスク予測とリスクの積極的な管理を通じて、大規模モデル技術は、保険会社が「粗糙な予想」から「精密な予知」、そして「等量管理」から「減量管理」への変革を促進します。

大規模モデルを保険業に実装する際には、多くの課題が重なり合いますが、複合的な組織作りが緊急課題となっています。

保険業界において、siasun robot&automationは顧客サービス、保険請求調査の定量化、およびオフィス支援などの応用領域において著しい効果を上げていますが、製品設計や価格設定、リスク評価と管理など、より中核的かつ複雑なビジネスプロセスにおいては、その応用はまだ初期段階にあり、無視できない一連の課題が伴っています。

龔明華は、「保険テクノロジーとデータインテリジェンスは、保険業の幅広い発展、保険会社の内部管理プロセスの最適化、運営コストの削減を促進していますが、データガバナンス、リスク管理、消費者の権利保護、人材不足などの問題、および顧客情報リスク、ネットワークセキュリティリスク、製品革新リスク、空間的クロス感染などのリスク域が存在しています」と述べています。

李科によれば、サイバーセキュリティ業界は大規模な実装に関して進展が十分でない。その重要な理由の1つは、ビジネスラインとテクノロジーラインの情報の非対称性と共同イノベーションメカニズムの問題である。この問題は保険会社の内部ビジネスラインとテクノロジーラインの間に存在するだけでなく、保険会社とテクノロジー企業の協力関係にも存在する。

中华聯合集団党委の副書記である董忠によれば、保険業界がAIのトレンドを受け入れ、デジタル変革を実現する際の最大のボトルネックは、複合型人材が不足していることだ。

陽光保険集団の副社長である谷偉は、現在業界はAIの発展に遅れずに追従しているが、業務の変化やシーンの需要には遅れており、複合型人材や組織の構築がAI革新における最も困難な部分であると考えている。

太保集団数智研究院の院長である王磊も述べています：“ビジネス部門でも技術部門でも、複合型人材の不足が全体的なデジタル化プロセスに非常に大きな障害をもたらしています”。

業界は技術協力とエコシステム構築を強化し、ITと保険の複合型人材育成を重視すべきです

「人工知能＋」戦略的機会をどう捉え、新技術の成果を企業の実生産力に迅速に転化し、保険業の経営を同調し、業界主体の重点を核心に据えるか。

国寿資産運用の副社長である趙輝によると、現在、海外の先進機関は、金融機関としてのテクノロジー採用から金融をよく理解する先進的なテクノロジーサービスプロバイダーへの転換を進め、ますます多くの資産運用機関が投資分析を人工知能＋インテリジェントシステムに置き換え、差別化された競争優位性を構築しています。

科技イノベーションは阻止できないと彼は考えており、AIと大規模言語モデルの突破的な発展に伴い、人工知能技術が金融業を再構築している。業界はデジタル金融に焦点を合わせ、新しい品質の生産力構築を強化し、全要素生産性を継続的に向上させる必要があります。

タイコンテクノロジーの共同CEOは、大型モデル技術の研究開発と応用には、確固とした技術蓄積と幅広いリソースサポートが必要であり、技術協力とエコシステムの構築を強化することが保険会社における大型モデル技術の実地実践を促進する鍵であると述べています。

リ・ケーは、テクノロジー企業が革新的な技術とマーケット経験を活用して、保険会社が業務上の実際の問題をより良く効率的に解決できるよう支援できると述べています。保険会社の一部のシーンやデータは、テクノロジー企業の技術応用に土壌を提供し、技術の製品化と価値の転換を促進しています。

「最近、私たちは技術企業とカスタマーサービスロボットプロジェクトを立ち上げたところです。技術企業はすぐに指摘しましたが、サンシャインは今、カスタマーサービスについてはうまく運営していますが、技術が比較的伝統的です。彼らはすぐに私たちのためにスマートなスクリプト編成システムを構築してくれました。この小さな行動により、編成効率が数十倍向上し、労力も節約され、またユーザーエクスペリエンスが著しく向上しました。」リ・ケーは説明しています。

中国太平洋保険(グループ)の党委員である董忠は、保険会社がITと保険の複合型人材育成に戦略的に重点を置くべきであると提案しています。同時に、業界の発展トレンドと要求に関する関連する高等教育機関が、現行のカリキュラム、専攻体系、学位体系を改革し、業界における異分野人材を育成するために、適切な措置を講じるよう呼びかけています。

ワン・レイは、人工知能技術を通じて保険分野の労働集約的な現状を変え、デジタル従業員が複雑なタスクプランニングを担当し、専門的な操作を実行し、外部システムと効果的にやり取りすることで、人的資源を解放し、より高い価値創造に専念できるようにすることは、伝統的な保険の労働形態に対する革新だと考えています。