Tag: McKinseyはAIが保険の購入方法を変えることができると言います

おそらく、あなたは保険政策の裏側にあるスキルについてあまり考えていません。保険料を出し、問題が生じたときに保険金を請求し、公正な結果を期待します。その日常は何十年も大きく変わりませんでした。しかし、その背後には、保険業界が歴史上最も重要な技術変化の1つを経験しています。そして、この変更は保険会社が内部的に運営する方法にのみ影響しません。あなたが支払う金額、請求が処理される速度、次の保険商品の価格設定方法が変わる可能性があります。McKinsey＆Companyの2026年2月のレポートでは、AIがブローカー、一般代理人管理、ソフトウェアプロバイダ、第三者管理者など、4つの主要なサブセクターで保険をどのように再構成しているかを正確に説明します。 コンサルティング会社は、生産AIだけでマーケティング、営業、顧客運営、ソフトウェアエンジニアリングの分野で最大の利益を得て、保険産業収益から500億～700億ドルを創出できると推定しています。実際の質問は、これが実際に保険を購入して使用する人であるあなたにとって何を意味するのかです。McKinseyの「AI階段」は、保険がどのように進化するかを説明しています。McKinseyは、保険業界のAI採用を「AI階段」と呼ぶ3段階の進行として説明しています。最初の段階である予測分析形式の伝統的なAIはすでに確立されています。保険会社は長年にわたって詐欺検出、価格設定モデル、およびリスク評価のためにこれを使用してきました。2 番目のステップは、生成された AI であり、ポリシー発行、請求処理、提出処理など、文書中心の作業の再構成を開始しました。請求書を提出し、答えを聞くのになぜそれほど長い時間がかかるのか疑問に思ったことがあるなら、Gen AIはまさにそのようなボトルネックを加速するように設計されています。3番目のステップはすべてを変えることができます3番目で最も破壊的なステップは、ワークフロー全体を自律的に管理できるシステムであるエージェントAIです。 McKinseyは、これらのシステムが最終的に人の介入を制限しながら、保険商品の購入から特定の種類のリスク評価までのエンドツーエンドプロセスを処理できることを提案しています。それはあなたの保険代理人が明日消えるという意味ではありません。 McKinseyは、AIが既存のモデルを完全に置き換えるのではなく、既存のモデルを再構成する可能性が高いことを明らかにしました。 しかし、保険契約者としてのこの変化は、保険会社が運用オーバーヘッドを減らすことによって、より迅速な対応、より個人化された価格設定、潜在的にコスト削減を意味します。あなたの保険ブローカーは、強力な新しいツールをすぐに取得します。ブローカーを通じて保険に加入すると、AIはすでにその関係が後ろでどのように機能するかを変えています。 McKinseyは、初期のAIユースケースは、提出収集の自動化、通信事業者の好みの一致、およびブローカーの製品のクロス販売を支援する更新副操縦士の活性化によって効率を向上させていると報告しています。McKinseyは、AIベースのデジタルリードの作成とターゲティングが顧客の旅程の正しい時点で正しいメッセージで顧客を参加させることによって、場合によっては顧客の離脱を最大50％削減したと指摘しています。適応保険ブローカーがより良いサービスを提供します。これは、AIツールを備えたブローカーが書類の作業に要する時間を短縮し、カスタマイズされたアドバイスを提供するためにより多くの時間を費やすことができることを意味します。 McKinseyは、AIが見積、申請書の事前作成、保証処理のために運送業者のウェブサイト間の相互作用を簡素化することによって管理上の摩擦を減らしていると指摘しています。AIを効果的に採用したブローカーは、より大きなビジネスリストを構築し、より良いデータにアクセスできるようになり、最終的に顧客にとってより競争力のあるオプションを意味します。適応できない企業は遅れてしまい、顧客は更新時に差異を感じることもあります。AIは、ポリシーの引用時間を数週間から数時間に短縮できます。保険会社に代わって保険を買収して配布する専門会社である一般代理人を管理する分野で、最も劇的なAIの利点がすでに現れています。McKinseyは、MGAを通じて提供された米国保険料の規模が過去10年間で毎年約14％ずつ増加し、直接保険料が2020年に470億ドルから2024年に970億ドルにほぼ倍増したと報告しています。 このような爆発的な成長は、保険の買収をはるかに速くするAIの能力と衝突しています。保険見積のスピードアップは測定可能です。McKinseyは、プロのリスクエンジニアリングツールは、見積もり時間を1ヶ月以上から数日に短縮する初期のリスク評価を作成できると述べています。予測オッズを統合した商用および特殊資産および死傷者モデルは、2〜3日ではなく1〜2時間で見積もりを提供します。商業保険の見積もりを受け取るまで数週間待っていた場合、または更新が遅すぎて処理された場合は、そのスケジュールはすぐに短縮されます。初期の形式の代理人の買収「作業セル」は、すでに人の介入を最小限に抑えながら、より簡単な方針を引用してバインドし始めています。AI買収が保険料に与える影響保険買収が早いからといって、自動的に保険料が低くなるわけではありません。ただし、これはより詳細なリスク評価を意味します。 AIは非常に詳細なセグメンテーションとリスクスコアの推定を実行できます。これは、広範な平均ではなく、実際のリスクプロファイルをより正確に反映するプレミアムを支払う必要があることを意味します。低リスク保険契約者にとって良いニュースになることがあります。他の人にとって、過去にリスク要因の価格が低く設定されていた場合、より正確な価格設定はより高い保険料を意味する可能性があります。課金処理はますます早くなっていますが、問題があります。保険会社の請求処理を処理する会社である第三者管理者（TPA）は、McKinseyがAIイノベーションについて強調するもう一つの分野です。 McKinseyが引用したPitchBookデータによると、TPA取引は過去5年間で毎年約15％増加しました。これらの企業には、スピード、一貫性、およびより良いサービスレベルのためにAIを展開するための有利な場所にあるトランザクションレベルのサービスデータがあります。より多くの個人金融：1ドルで子供に家を売ることが悪影響を引き起こす可能性がある理由Elon Muskは「普遍的高所得」が近づいていると述べています。Evident AI Use Case Trackerがこれを裏付けています。保険AIの使用例は前年比87％増加し、現在保険会社の約40％が実質的なビジネス結果を報告しているとInsurance Edgeは明らかにした。 Agentic AIはまた、2025年の第4四半期の当部門の公共AI展開の21％を占め、ほとんどは請求管理に焦点を当てました。あなたが知っておくべき収益モデルの問題ここが複雑になります。 McKinseyは重要な緊張感を示しています。多くのTPA契約は依然として人数または活動ベースの価格設定に基づいています。これらのモデルでは、自動化はパフォーマンスが向上してもTPAの最高収益に実際に圧力をかけることができます。 より良い結果とより高い精度が常により高い報酬につながるわけではありません。より速い請求処理は良いですが、お客様の請求を処理する会社が価格モデルが効率に不利益をもたらすため、AIに投資するインセンティブがない場合は、恩恵を受けるのに長い時間がかかる可能性があります。ウォールストリートはすでに保険業界のAI混乱に価格を設定しています。金融業界はこれがどのように進行するかを見ていません。...