保険業

DataRobot は、保険会社や他の業界が機械学習の能力を活用できるよう支援します。そのため、いかなるスキルレベルのユーザーでも、従来のツールや方法を使用した場合に比べて、極めて短時間で正確な予測を行えるプラットフォームをご提供しています。DataRobot は、世界有数のデータサイエンティストの知識、経験そしてベストプラクティスを活用し、データの準備から配備までの機械学習プロセスを自動化します。

AI（人工知能）を活用する保険会社が増え続けています。AI を活用することで、強力なアルゴリズムによってデータをフルに活用し、ビジネスプロセスを最適化しており、最終的にはエビデンスとデータの両方に基づく意思決定の全面的な導入を目指しています。AI民主化への準備はできていますか？

エキスパートが語る:

“どんな規模の会社であれ、保険会社における予測モデリングの大きな影響力には疑いの余地がありません。弊社はいかにして持続可能で費用対効果に優れた包括的予測モデリング戦略をお客様にご提供するか。自動機械学習こそがその問いに対する答えなのです.” — Satadru Sengupta, DataRobot 保険部門ゼネラルマネージャー

アクチュアリを支援

DataRobot は、アクチュアリの持つビジネスに対する深い洞察力と数学的バックグラウンドを補完します。直観的な Web インターフェイスとグラフィックなモデル評価ツールを柔軟なプログラミング API と組み合わせることで、なじみのあるツールで作業することができます。
共同作業を可能に

DataRobot の機械学習プロジェクトでは、アクチュアリ、保険引受人、保険査定人、詐欺調査人、その他のステークホルダが共に作業を行います。多くの人が協力することで、機械学習は、一部の人のみが携わるスカンクワークスからフロントオフィスへと展開します。
解釈可能で透明性をもつものに

DataRobot を使用することで、モデリングプロセスのすべてのステップが可視化され、再現可能になります。DataRobot は、大きな影響を与える要素を明らかにすることで予測を明快なものにします。したがって、お客様が顧客、役員、規制当局等に説明を行う際にも説得力が生まれます。
多くの問題を解決

多くの保険会社は、保険数理、保険請求、詐欺、マーケティング、引き受けなど、さまざまな分野における機械学習に DataRobot を使用しています。
迅速な価値実現

DataRobot は分散型コンピューティングを使用して多数の実験を並行して行います。お客様にモデルの承認をいただいた後、ネイティブスコアリング、エクスポート可能な予測コード、予測 API など、導入オプションをいくつかご提供いたします。
エンタープライズ対応

DataRobot は、リレーショナルデータベース、Hadoop、テキストファイルなど、どこに保存されているデータでも使用することができます。独立したクラスタ上で、YARN 下の Hadoop で、またはクラウド内のマネージドサービスとして動作します。

保険業界のユースケース（活用方法）

請求金額見積モデリング

保険金請求が最初に申請されたときから全額支払われるまでの間に、請求額が大幅に変更されることがあります。DataRobot を使用して、請求が申請された時点で請求特性に基づいた最終的な請求金額を予測します。
顧客転換モデリング

保険会社は、新しい価格プランが売上成長にどんな影響を与えるのかを知る必要があります。顧客を逃すことなく収益性を確保する分岐点はどこにあるのでしょうか。DataRobot を使用すると、見積もりの評価特性や価格に基づいて、見込み客が契約する可能性を予測できます。
生命保険の引き受け

生命保険会社は、通常、がんなどの重篤な病気の既往歴がある人を引き受けることはありません。引き受けには、長期にわたりコストのかかる医療評価プロセスが必要です。DataRobot を使用すると、元がん患者のうち、健康で保険に加入可能な見込み客を予測できます。
ダイレクトマーケティング

見込み客へのマーケティング（ダイレクトメール、テレマーケティング、メール）には多くの費用がかかり、効率的とは言えません。DataRobot を使用すれば、貴社の製品やサービスを購入する可能性が最も高い購買層を予測でき、最も費用対効果の高いターゲットマーケティングを実現できます。

このウェビナーでは、Farmers Insurance 社が自動機械学習によって持続可能で顧客中心の費用対効果に優れた予測分析戦略をどのように構築したのか、その概要をご紹介します。

Scott Barton

Head of Business Insurance R&D, Farmers Insurance

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