保険業界の羅針盤 - 未来の働き方 - 保険会社のシステム投資とその優先順位

保険業界の羅針盤 - 未来の働き方 - 保険会社のシステム投資とその優先順位

大部分の保険会社はパンデミック以前からデジタルへの投資を積極的に行っており、現時点ではそれらの投資から戦略的なビジネス価値を創出すべき段階へと至っている。しかし同時に日本を含む先進国の保険会社は、その歴史の長さからメインフレームなどの古い技術が多々残り、そういった技術的負債を持たない新規参入組に対しての競争に苦戦している。消費者は複雑な保険商品の購入体験やサービス体験を、スマートフォンなどのデジタル製品を購入する際と同等のレベルで求めている。こういったマーケットの変化とマクロ経済の不確実性により、その未来はより不透明になってきていると言えるであろう。ここでは保険会社が未来に備える方法と取り組むべき課題に触れながら、投資すべき分野について考察してみる。

「データ」に対する投資継続の必要性

保険会社は商品開発やサービス設計にデータを用いてきた。本来データの扱いは得意分野と言える。一方で例えば顧客体験向上など、これまでと異なる種類のデータを扱う必要がある新分野に関しては発展途上ではないだろうか。システムやリスクエンジンを通過する膨大な量のデータを処理し、差別化につながるインサイトを得るために、ビッグデータ分析やクラウド技術の利用がますます促進されるであろう。これらの二つの技術を活用している保険会社のほぼ７割が、それらから大きな価値を得ている、もしくは得るであろう、と考えている。ただ、「ビッグデータ分析」と一言で括っているが、分析するデータの種類やその結果としてのインサイトを適用する分野によって、そのデータ収集・分析・インサイト実装方法は全く異なる。それぞれの分野の専門性と経験が求められるため、これまでの人材で対応することは難しいであろう。新たなパートナーシップの構築やリスキリングへの投資がより重要となる。

ここでデータ関連投資に関わる四つの考慮点を挙げておきたい。

▽データの使用許諾：これまでと異なるデータを扱うということは、消費者から（契約者からだけではなく）新しいデータを入手することを意味する。プライバシーとデータ保護を担保するために規制当局も重要視している。

▽データの収集プラットフォーム：テクノロジーの進展に伴い急速に進化している。例えば自動車保険で契約者の運転行動を保険商品に反映する場合、運転行動データの収集には、以前は専用のＩｏＴ機器が用いられていたり検討されていたりした。しかし、現在ではスマートフォンからそのデータを収集することが主流となっている。個人向け自動車保険からオンラインで監視できる再生可能エネルギー技術まで、その本質は急速に変化している。

▽データの規制：新たに浮上するであろう規制のシナリオは、保険会社が直面するコンプライアンス要件に大きな圧力をかけることは疑いがない。こういった要件とは、例えばデータセキュリティ、消費者保護、気候変動および環境への影響などが考えられる。こういった規制に素早く対応できるシステム基盤を構築しておくことが重要となる。

▽意思決定へのデータ活用：上記３点とは視点が異なるが、会社や部門としての意思決定を行う情報系システムは他業界に比べてデータを利用しきれていないように見受けられる。大半の保険会社は、豊富なデータを活用するための包括的なデータ戦略をまだ持っておらず、意思決定プロセスにデータを活用している保険会社は３分の１にも満たないという統計結果もある。

「社内業務」に対する投資継続の必要性

業務効率を上げ、生産性を高めるために社内業務への投資も重要だ。以下にいくつか例を挙げたい。

■コールセンター

テクノロジーの進歩、ベストプラクティスの採用、そしてジャーニーを元にしたエンジニアリングへの転換により、保険業界では顧客体験の大幅な改善が実現されようとしている。人間中心の現実をまず理解するというアプローチに、会話型ＡＩ、自然言語処理、そして顧客の感情を基に顧客とやりとりができるテクノロジー／ベストプラクティスがこの転換を主導している。こういったシステムは、緊迫した状況で専門的な対応が必要な場合に、顧客対応を行うエージェント（やチャットボット）を導き、よりスキルのあるエージェントに業務をエスカレーションすることをガイドできる。その結果、顧客維持率の向上、エージェント離職率の低下だけではなく、顧客体験を継続的に改善するためのインサイトが得られるようになるであろう。

■ワークフロー

基幹系社内業務での予測可能で繰り返し行われる業務は自動化されつつあり、人間は判断力、創造性、言語能力を駆使する業務に特化できるようになるであろう。これは抜本的な生産性向上が実現されようとしていると言い換えることができる。ある保険会社では、保険金支払裁定、給付金調整、保険金請求再分類などで２０００台以上のボットを１日20時間、週６日稼働させ、３５０万件の処理を可能にした。重要なことは、こういった自動化を行う場合、自動化のソリューションベンダーではなく、システムインテグレーターを必ず巻き込むことだ。彼らは業務自動化以外の要件（障害停止を防ぐ自己回復性、継続的インテグレーション／継続的デプロイメント）なども考慮に入れることで、継続的に保険会社の自動化を進化させることができる。

■新商品の実装

新商品のシステムへの実装という観点から見ると、技術的負債を持たないような新規参入の保険会社は新商品を数週間で開発し、発売することができるが、大部分の保険会社は12カ月から18カ月もかかる場合もある。これらのリスクは近い将来急速に顕在化する可能性がある。一つ目のリスクは複雑性の向上による実装期間の延伸である。現時点で保険会社は保険商品をシンプルにする以外にシステムの実装期間を短縮する術を持たない。保険商品をその実装期間のためにシンプルにすることは本末転倒であるのは明らかだ。二つ目のリスクは技術要員の確保だ。少子高齢化の進捗、若年層の業務テクノロジーに対する意識の変化、複雑化するシステム上での工数の上昇は、このリスクが顕在化しつつあることを実感させるであろう。この原因は技術的負債（レガシーシステム）にあるが、投資金額の大きさから各社は対応に二の足を踏んでいるのが現状だが、手遅れになる前に必ず手を出さなければいけない分野であることは確実である。

ギャップを埋めることの重要性

マーケットの変化とマクロ経済の不確実性により、未来はより不透明になってきていると言えるであろう。そのためリスクは緩和／減少するどころか、顕在化／多様化してきている。保険会社は、新しいリスクを評価するために、新たな仕組みを構築する必要がある。

顧客および顧客行動もまた急速に変化している。従来、保険の購入者は保険代理店を利用して保険契約を選択し、購入していた。その後、消費者と保険会社の直接販売が主流になるという想定が出てきたが現在はそうなってはいない。データが豊富で電子商取引が成熟した今日の社会では、これらのモデルは新たなエコシステムに取って代わられ、保険会社は従来とは異なる対応を迫られている。エコシステムの成長に伴い、直線的な思考方法は連続的な思考方法へと変化し、商品検討や価格比較はオンラインで開始・完了することもあれば、途中でより伝統的な仲介業者を関与させて意思決定に関するアドバイスを受けることもある。

おわりに

今日のビジネスには不確実性という共通点があるが、確実な点は各保険会社が取り組むべき課題の優先順位を明確にし、将来に対する準備を着々と進める必要があるということであろう。未来への準備は、決して簡単な取り組みではない。実際このパンデミックの４年間を振り返ると激動や激変という言葉が決して誇張した表現ではないことが理解できる。今後起こり得る事態への備えは、これまで以上に難しく、また、これまで以上に重要になってくるのは明白だ。最後に、当社がエコノミスト・インパクト社に依頼した、２５０人に上る保険業界のリーダーへの調査の中で、過去数年間の投資で大きなインパクトがあった分野を洗い出し、上記の図に示している。今後の投資の優先順位付の参考にしていただければ幸いである。

【三沢忠直氏のプロフィル】

コグニザントジャパンの金融・保険事業の一環として、お客さまのＩＴ戦略、導入、運用保守、トランスフォーメーションを支援。少子高齢化によるＩＴ人材不足が顕在化する日本市場において、国内外をシームレスに利用する次世代のＩＴフレームワークを推進。コグニザント入社以前は30年以上にわたり、製造、流通、アパレル、金融サービスなど幅広い業界を経験。また、日本のハイテク製造業でＣＩＯとして日本本社ＥＲＰシステム刷新、ＳＡＰグローバルロールアウトを成功させる。