ビジネス面の課題
ここ数年にわたり、保険業界は大きな破壊的変革とイノベーションを目にしてきました。デジタル化の取り組みに多大な資金が投入されていますが、最も劇的な変化はIoT（モノのインターネット）に関連しています。IoTは既に、従来の保険ビジネスモデルの根本的な破壊と、業務プロセス（特にリスク評価の領域）のモダナイゼーションを引き起こし始めています。また、スマートホーム用デバイス、ウェアラブル端末、自動運転車（無人自動車）は、新しいタイプの顧客関係に向けたシフトの先導役となるでしょう。IoT時代の保険は、事後対応性が低下し、事前対応性／予防性が高まっていくと予想されます。新たな時代の勝者となるのは、変化を受け入れ、「不確実性の時代」の中でも利益を上げ続けられるように、いま目の前にある障壁に取り組み、それを克服することに成功した組織でしょう。
SASがご支援する内容
SASは、お客様の組織における「顧客とそのニーズの変化に対する理解の向上」と、「事業の差別化に寄与する有望な収益源の創出」をお手伝いすることができます。人工知能（AI）をはじめとするアナリティクスをIoTデータに適用すると、大量のIoTデータから価値を引き出し、得られた洞察に基づいて的確に行動できるようになります。人工知能（AI）をはじめとするアナリティクスをIoTデータに適用すると、大量のIoTデータから価値を引き出し、得られた洞察に基づいて的確に行動できるようになります。
- リスク分析： IoTデバイスから収集したさまざまなタイプのデータに標準装備のAI機能を適用することで、より高い精度でリスクを評価し、新たな料金設定ポリシーを作成し、支払備金を推計することができます。
- ソーシャルメディア・データ分析： パーソナライズした保険商品オファーを提示することで、顧客体験を変革できます。
- テレマティックス： パワフルなAIベースのモデルを迅速にテストおよび業務実装できる環境で、テレマティクスやその他のIoTデータから新たなリスク要因を特定したり、新しい料金設定モデルを作成したりすることができます。
- カスタマー・エクスペリエンス： 顧客別の料金設定のリアルタイム実行、健康増進支援サービスの提供、顧客の死亡率リスクの管理向上を実現することができます。
- 保険金請求対応処理： 以下のような積極的な損失防止策を通じて、保険金請求対応処理における更なる進化を推進することができます。
- 車両内センサーデータ分析： 危険な運転パターンに関する警告を発することができます。
- 気象センサーデータ分析： 引受時の判断材料を補強し、損失防止を促進できます。
- ドローンデータおよび航空写真画像分析： 損害保険金請求を処理する際に、建物状況調査の一環として活用できます。
- 車両内センサーデータ分析： 危険な運転パターンに関する警告を発することができます。
SASを選ぶ理由
SASは高度なアナリティクス、保険業に関する広範なアナリティクスIP（知的財産）、多様なオープンソース・テクノロジーの統合に関して豊富な経験と専門知識を有しており、お客様の組織におけるコストの削減、事業継続性の確保、価値創出の加速をご支援できます。SASのIoTアナリティクス・ソリューションでは、以下のことを実現できます。
- コストの削減と業務効率の向上： データの収集・管理・分析をその保管場所／発生場所に対して直接実行することができます。
- より強い確信に基づく判断： 保管済み、ストリーミング中、あるいは、任意の中間ポイントのIoTデータも含め、利用可能な全てのデータから洞察を導き出し、それを踏まえて意思決定を行うことができます。
- データ・アナリティクス担当チームの生産性向上： 開発担当者とその関係者は、単一の協働作業型の環境を用いて、洗練されたモデルの構築および拡張を効率的かつ効果的に行い、より高精度な結果を取得できるようになります。
- IoTに基づく新たな市場機会の発掘： ビジネス条件がめまぐるしく変化する状況下でも、全てのデータに潜んでいるチャンスを余すところなく活用することができます。
- パーソナライズされたカスタマー・エクスペリエンスの提供： 顧客とそのニーズの変化についてリアルタイムの洞察を獲得し、それを踏まえてオファーを個人別に最適化できます。
- 多大なビジネスメリットの実現： IoTインフラ全体にわたってプロセスを合理化および自動化することにより、多重的および漸増的なビジネスメリットを長期間にわたって享受できるようになります。
