保険業界における合成データがその状況をどのように形作っているか

当然のことながら、収集されたデータはセキュリティやプライバシーに関する懸念を引き起こし、一貫性がなかったり、多様性に欠けたりすることがあります。しかし、リスク評価、請求管理、保険金支払いなどのプロセスにおいて、データは保険会社にとって依然として重要です。 不正検出現実世界のデータを利用する際の課題により、保険会社はより安全なソリューションである合成データへと向かっています。しかし、それはどのように機能し、どこから始めればよいのでしょうか。

Syntho は、さまざまな合成データ形式と生成方法を活用したスマート プラットフォームを提供し、組織がデータを競争上の優位性に変えることを可能にします。このガイドでは、合成データによって保険会社が直面する主要な課題に対処し、大きなメリットを実現し、将来のイノベーションを推進する方法を説明します。最後に、合成データを業務に統合するための実用的なステップバイステップの計画を紹介します。お楽しみに!

合成データと保険におけるその役割とは?

したがって、正確なリスク評価と情報に基づいた意思決定には、関連データが必要です。実際の出来事や人々から収集した情報を使用することは洞察力に富むかもしれませんが、保険会社とその顧客にはセキュリティとデータプライバシーのリスクが伴います。そこで、合成データが優れた代替手段となります。

合成データ 現実世界のデータの特性とパターンを模倣した人工的に生成されたデータです。保険会社はこれを使用して、AI モデルのトレーニング、機密情報を公開せずにアイデアの検証、データ管理のテストを行うことができます。

分析の分野では、AI が生成した合成データにより、保険会社は特定の分析ニーズに合わせたデータセットを作成できます。保険会社は、このデータを使用して、たとえば、顧客の行動傾向をモデル化したり、リスク評価を実施したり、自然災害や市場の暴落など、実際のデータでは頻繁に発生しない可能性のあるまれなイベントをシミュレートしたりすることもできます。

人工的に生成されたデータは、特に次のような場合に有益です。 テストデータ管理保険会社がシステムをテストする場合、将来起こり得る幅広いケースを網羅したデータセットが必要です。また、実稼働データには十分な多様性が欠けていたり、そもそも存在しない場合もあるため、合成データを使用することで、テスト範囲を徹底的に確保し、導入前に潜在的な問題を特定することができます。

匿名化 は保険会社から高く評価されており、Syntho などのプラットフォームで提供されています。データセットからすべての個人識別情報 (PII) を削除し、新しい人工識別子 (モッカー) に置き換えます。これにより、保険会社はクライアントから取得した実際のデータを安全かつ倫理的に使用できるようになります。

合成データには、その生成方法に応じてさまざまな種類があります。それぞれの種類は、特定の課題に対処するのに役立ちます。以下に、Syntho プラットフォームでサポートされているさまざまな合成データ生成方法と、保険業界での使用例を表に示します。

以上が、保険業界に合成データがもたらすメリットの簡単な概要です。次のセクションでは、保険会社が直面している最も差し迫った課題から始めて、合成データ生成をどのように活用できるかについて、より詳しく説明します。ネタバレ注意: 合成データは役立ちます。

合成データは保険業界における最大のデータ課題をどのように解決するのでしょうか?

残念ながら、保険データの課題はデータ プライバシーに限定されません。世界が技術的に進歩し、新たな機会と課題がもたらされるにつれて、保険契約者はセキュリティ保証が強化された、より迅速でパーソナライズされたサービスを期待しています。顧客の満足と関与を維持するために、保険会社は適応し、進化する必要があります。

ここで挙げた課題は、Synthoのクライアントの経験に基づいています。あなたが直面している特定の課題が見つからない場合は、お気軽にお問い合わせください。 私たちに手を差し伸べる 当社のプラットフォームがどのように役立つかをご覧ください。

不正検出の強化

保険詐欺防止連合によると、詐欺による損失は少なくとも 米国全体で毎年308.6億ドル. この問題に対処するため、保険会社は、膨大な量のデータを分析して学習し、不正のパターンや行動を特定する機械学習アルゴリズムや、脅威を特定するために事前定義された基準を適用するルールベースのシステムなどの不正検出技術に多額の投資を行っています。しかし、不正データはしばしば過小評価され、限られているため、パターンを検出するのは困難です。Synthoの アップサンプリング この機能により、企業は既存の実際のデータの量に制限されず、より強力な不正パターンを持つ高品質の合成データセットを作成できます。

顧客リスクの予測

顧客リスク評価は、保険会社が顧客のニーズをよりよく満たすように商品、価格設定、補償範囲をカスタマイズするのに役立ちます。保険会社は履歴データを分析することで、保険の必要性に影響を与える可能性のある健康状態、平均余命、行動リスクの可能性など、将来の結果を予測できます。

現実世界のデータセットは、すべての可能性のあるシナリオを網羅していない可能性があり、不完全または偏ったリスク評価につながる可能性があります。さらに、合成データを使用することで、保険会社はプライバシーの制約を克服し、予測アルゴリズムを改良してリスク管理を改善するためのより安全な方法を提供できます。

クレーム管理の最適化と顧客離れの削減

顧客離れを減らすには、保険会社は請求を効果的に管理し、顧客満足度を確保する必要があります。これを実現するには、消費者の行動や嗜好に関する深い洞察が必要です。しかし、現実世界のデータにアクセスすることは難しいことが多く、考えられるすべてのシナリオを把握する能力が制限されます。

合成データにより、保険会社は制限を受けることなく複雑な顧客行動をモデル化して分析できます。これにより、保険会社は顧客サービスを向上させ、パーソナライズされたサービスの新たな機会を発見して、既存顧客を維持し、解約を最小限に抑えることができます。

自動化されたプロセスと分析ツールによる効率性の向上

合成データは豊富で、すぐに利用可能であり、モデルのトレーニングや予測分析に使用できます。データが常に利用可能であるため、請求処理の高速化、リスク評価の徹底、価格設定やマーケティング戦略の迅速な調整が可能になります。その結果、プロセスがより効率的になり、運用コストが削減されます。

結論として、合成データは保険事業の成長を加速し、セキュリティとプライバシーの懸念に対処し、同時に顧客を満足させるのに役立ちます。次に、合成データ生成プラットフォームが保険業者を支援できる具体的な方法について説明します。

合成データ生成は保険会社に他に何を提供できるでしょうか?

保険会社が直面する最大の課題のいくつかに対処することに加え、合成データは、データへのアクセス性を向上させ、外部パートナーとのコラボレーションを促進し、新しいシステムの開発を支援し、データ集約を簡素化します。その方法とは？ Syntho には答えがあります。

新製品のテストと開発

優れたデジタル顧客体験を確保するには、顧客データを使用してさまざまなシナリオをテストする必要があります。保険会社は、既存のデータを匿名化して実際の情報から洞察を得るか、合成データを生成してより多様なケースを調査することができます。 

Synthoは保険会社に合成データ生成と 匿名化機能。 私たちは、 PII スキャナー 個人を特定できる情報 (PII) と保護対象健康情報 (PHI) を自動的に識別して削除できます。

保険会社も利用できる ルールベースの合成データ 定義済みのルールを適用して、機密データを危険にさらすことなく正確で多様なデータセットを生成することで、製品のテストおよび開発中に現実世界のシナリオをシミュレートします。

さらに、Synthoのような合成データ生成プラットフォームは、 一貫したマッピング、異なるデータセットから作成された合成データが、それらのデータセット間で一貫した関係を維持するようにします。不整合を防ぐことで、非運用環境でテスト データの信頼性を維持するのに役立ちます。これにより、テーブル間の関係が正確になり、テストとソフトウェア開発に役立つようになります。

全体として、保険会社は、開始前に起こり得る結果を予測し、リスクを軽減できるようになります。

アクセシビリティを維持しながらデータのプライバシーを確​​保する

保険会社は多くの機密データを扱っています。プライバシーの懸念や、実際のデータが不正行為の標的になるリスクが高いため、たとえ同じ組織内であっても、情報を共有することは困難です。一方、合成データはリスクなしで部門間で簡単に交換できます。

外部パートナーとの連携

保険会社がテクノロジーベンダーなどの外部企業と連携する必要がある場合、次のような課題があります。 データ共有 多くの場合、顧客の個人情報の共有は法律で制限される可能性がありますが、保険会社が提供するシステムやサービスの開発や改善には必要です。

すでに述べたように、合成データは実際の個人データとは何の関係もなく、その特性を模倣するだけなので、ここでは合成データが優れたソリューションとなります。 

コラボレーションの改善の顕著な例としては、 オランダ商工会議所（KVK）のハッカソンでの協力KVK は、実際の商業登記情報を複製した合成データを使用することで、データのプライバシーとコンプライアンスを確保しながら、データ主導のイノベーションを促進しました。このアプローチにより、参加者は安全にデータを共有でき、無制限にアクセスできるため、機密情報を扱わずにソリューションを迅速に開発およびテストできます。この実装の成功は、外部パートナーとのコラボレーションにおける合成データの価値と、安全なデータ共有シナリオでのその有効性を強調しています。

データ集約

多くの保険会社は、顧客データベースや保険金請求チケットなど、さまざまなソースからデータを集約する必要があります。法律により、機密データはそのまま保存することはできず、プライバシー規制に準拠するために匿名化する必要があります。 

これに対処するために、企業はデータを直接匿名化するか、合成データに変換することができます。どちらの方法でも、情報の有用性を維持しながら個人の身元を保護することができます。

ご覧のとおり、合成データには多くの利点があり、Syntho などのプラットフォームは保険会社にニーズを満たすさまざまな機能を提供しています。ただし、テクノロジーが進化するにつれて、ツールも進化します。次のセクションでは、保険における合成データの今後の進歩について簡単に説明します。

保険業界における合成データの未来

デロイトのハイライト 合成データは保険会社が機密情報を扱う方法、特にAIや機械学習モデルのトレーニング方法に革命を起こしている。データのプライバシーを強化し、モデル開発を加速し、入手にコストと時間がかかる可能性がある実データへの依存を減らす。IDCはまた、AI主導のソリューションにおける合成データの重要性が高まっていることを強調している。彼らの調査によると、2027年までに、 保険会社の40％ AI モデルのトレーニングには、人工的に生成されたデータを使用することが期待されています。この変化は、顧客行動や市場状況が変化しても、保険業界で予測精度とリスク評価機能を向上させる多様で代表的なデータセットの必要性によって推進されています。そして、上ですでに説明したように、合成データはそのニーズを満たすのに十分です。つまり、保険業界が進歩し続けるにつれて、合成データはイノベーションの原動力となり、効率とセキュリティを向上させて古い問題に取り組む新しい方法を提供するようになります。 

保険業界で合成データを効率的に活用する方法

合成データを使用する方法は 1 つではありませんが、データ生成を開始する際には特定の考慮事項が不可欠です。このセクションでは、当社の専門知識と Syntho のクライアント経験に基づいて、保険業界で合成データを効率的に使用し始めるための重要な手順を説明します。

1. プライバシーに関する懸念や顧客インサイトのギャップなど、ビジネスの妨げとなるデータの課題を特定します。
2. より優れた意思決定、リスク評価の改善、製品開発の強化など、合成データを使用して何を達成したいのかを明確にします。
3. 信頼できる合成データプロバイダーを選択する 安全で信頼性の高いデータ生成を実現できる Syntho など。
4. ツールが PII スキャナーや一貫したマッピングなどの必要な機能を提供していることを確認します。
5. プラットフォームを使用する場合は、合成データが既存のシステムとシームレスに連携し、効率的に運用を継続できることを確認してください。
6. 新しいデータを活用して目標を達成しましょう。
7. データを定期的にチェックし、公正かつ偏見のないビジネス上の意思決定をサポートしていることを確認します。
8. 市場の変化に先んじるために、合成データ戦略を継続的に改善します。
9. Syntho のような専門家と提携して、合成データを最大限に活用し、あらゆる課題を効果的に解決しましょう。

このようにして、保険会社は保険業界で合成データを効率的に活用できるようになります。

Syntho は合成データを使用して保険に関する貴重な洞察を引き出すのに役立ちます

合成データを使用するかどうかは選択の問題ですが、上記のすべての洞察から、保険業界にとって合成データの使用が適切であることがわかっています。次の重要なステップは、適切なプロバイダーを選択することです。Syntho は人工的に生成されたデータのリーダーであり、SAS などの外部の専門家によって精度、プライバシー、速度が評価されています。当社は、機密情報を確実に識別して保護するための高度な PII スキャン、さまざまなシステム間でシームレスなデータ統合を実現する一貫したマッピング、予測モデルの精度を高めるよりバランスの取れた合成データセットを作成するためのアップサンプリングなど、さまざまな機能を提供しています。

業界が進化し続ける中、Syntho のような信頼できるプロバイダーと提携することで、データの未来に対応するだけでなく、それをリードできるようになります。 デモを予約する Syntho が貴社のビジネスを変革し、競争の激しい保険市場で優位に立つためにどのように役立つかを今すぐご確認ください。

ほとんどの問題は、主キーと外部キーの値の間のリンクが壊れていることに起因します。たとえば、アプリケーションがテスト中に関連データを取得できず、診断が困難なエラーが発生することがあります。また、変更されたテスト データに欠落した値や不整合があるために、予期しない動作が発生することもあります。

これらの問題は、データの仮名化、匿名化、サブセット化などの最新の技術によって発生する可能性があります。