Solomon Philip は、シフト テクノロジーのマーケット インテリジェンス部門の責任者を務めています。
現在、保険業界は一般に「大量退職」と言われる事象に直面しており、その影響は甚大なものとなる可能性があります。米国労働局の 2021 年の統計によると、専門的な保険業務に従事する 55 歳以上の人の数は、過去10年間で 75% 近く増加しました。つまり、この業界では今後 15 年間で現在の従業員の半数以上が退職する可能性があります。一見大した事ではないように思えるかもしれません。しかしその意味をよく考えてみると、嵐をもたらす黒い雲の接近に気付くはずです。今後 15 年間で現在の従業員の 50% が退職し、業界全体で 40 万人分の欠員が生じます。以前の投稿で指摘した通り、この労働力の不均衡は、保険業界が 2023 年以降も成功を維持するために解決すべき経済の不確実性の重要な側面の 1 つです。
知識のギャップ
中高年の保険専門職従事者が退職する一方、若年層は保険業界でキャリアを開始することにほとんど関心を示していません。現在、この業界で 35 歳未満の従業者は 25% に達していません。この状況は、退職する引受業者や請求処理担当者が計り知れないほど貴重な知識を抱えたまま退職することで、保険会社は膨大な知識のギャップに直面しているという事実と表裏一体です。仮に次の担当者を採用できる場合でも、欠員の補充には一般的に 8 か月以上かかります。また新入社員の研修コストは請求査定人の 1 年分の給与に相当します。この研修コストとは別に、長年勤務した前任の担当者と同等の専門能力を育成するためには数年の経験が必要です。
ギャップを埋める
保険会社が直面する知識のギャップは、専門知識だけでなく、効率とコストに関係することを覚えておくことが重要です。請求処理にかかるコストが上昇していることは周知の事実です。単純に、物価とサービス、賃金に関連するインフレが業務のコストを上昇させています。また請求の頻度が増え、費用も増大しています。気象災害による補償金の増加だけでも、保険会社は 2022 年に 1,650 億ドルのコストを負っています。では、社内の担当者に以前のような効率性や正確性、公平性をもって請求を処理してもらうために、保険会社として何ができるでしょうか。
知識豊富な従業員が一時的に残っているチームで生じる知識のギャップを緩和する最善の方法の 1 つは、彼らが従業員として在籍している間にその経験と専門知識を保全することです。人工知能 (AI) は、彼らの制度的知識を活用し、AI ベースのソリューションを実行するアルゴリズムとモデルを通じてその経験と専門知識を大規模に複製する上で最適な方法です。さらに最先端のテクノロジーの導入は、「保険業界はイノベーションを嫌う」という典型的なイメージを持つ若年の専門人材を引き付ける最良の方法の 1 つです。
自動化に頼る
保険会社における朗報は、AI と自動化が密接に関連していることです。初めは、業務プロセスや手順のどこに AI と自動化を適用できるか判断する作業が困難に思われることもあります。そのような場合、最良の方法は AI の機能を理解することから始めることです。たとえば、音声とテキストの分析に基づいて、不正行為を直感的に検出できる上級のアンダーライターやアジャスターを模倣するよう AI をプログラミングすることも可能です。これは、社員が身につけるには何年もかかるスキルです。保険契約者による請求の根拠となる文書から、矛盾や不一致を見つけるために AI を使うこともできます。これは何千もの文書を厳密に調査することで向上するスキルです。しかし AI ベースで自動化すればアナログな手作業がなくなり、率直に言って非常に退屈な一面のあるタスクから解放されます。AI は、警察の調書や目撃者の供述書、医療報告書、およびその他の文書に基づいて身体障害の程度を評価する能力を備えた経験豊富な担当者のスキルの強化や、迅速なパターンの特定に役立てることができます。たとえば、請求者を治療している地域外のプロバイダーが、請求に加わっている他の契約者を偶然治療している場合などです。代位求償 (傷害と事故) のルールは州ごとに異なっており、保険業務担当者は何年もの経験を積んで身につけますが、AI にその経験を模倣させてルールのリストを作成できる可能性もあります。このような例と類似するタスクの自動化は、引受査定と請求の業務を変革し、知識のギャップを埋める上で最も効果的な方法の 1 つとなります。
結論
保険会社は窮地に立たされたことを認識していますが、脱出は十分に可能です。退職が採用を上回っていることが事実である反面、直面する課題を解決するプログラムの導入に向けて実践できるオプションが多数あります。AI を導入することで、保険会社は人の手によらず、保険契約と請求の大部分に対処する運用モデルを構築できます。これにより従業員は最も複雑で重要なケースに取り組み、AI がサポートする保険の判断の支援を受けることができます。保険会社は適切な戦略とテクノロジーを導入することにより、「大量退職」を迎え撃つ態勢を整えることができます。
本ブログ記事は、Grady Behrens、Jesse Filipi、Tom Harrington、Aditi Saraf、James Tesdall の各氏の協力により作成されました。
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