Insight Techと東京海上日動、「事故対応支援AIモデル」を構築

今回は「Insight Techと東京海上日動、「事故対応支援AIモデル」を構築」についてご紹介します。

関連ワード (ソフトウェア等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 Insight Techと東京海上日動火災保険(東京海上日動)は、損害サービス拠点における保険金支払い業務のデジタルトランスフォーメーション(DX)として、「事故対応支援AIモデル」を構築。システム開発を完了させ、実業務での運用を開始した。

 同モデルは、過去の傾向や現場の知見を踏まえ、先手を打った対応が必要な事案や解決までの難易度が高い事案を早い段階で特定するために運用される。事案一つ一つの「解決の難しさ」を早期に把握でき、事故対応業務が効率化される。これにより、さらに付加価値の高い顧客対応が可能となる。

 導入される損害サービス拠点は、顧客と事故の相手方の双方に責任が発生する事案、もしくは関係者にけがが発生する事案に対応する拠点で、物損事案を対象にする。

 運用を開始した「事故対応支援 AI」は、Insight Techが保有する「独自の文章解析技術」と、東京海上日動が保有する「業務知見・現場感覚」の両方を反映したハイブリッドAIで、運用開始に先立ち半年間の試験運用が行われ、そこでのフィードバックも反映されている。

 同AIの文章解析技術を活用して、「解決までの難しさ」につながる「フレーズ」を事故対応に関わるテキストデータ(やりとりの記録)から特定。これに基づいて先手を打った対応が必要な事案、解決までの難易度が高い事案を科学的に特定できるとのことだ。

 例えば、事故対応記録の中にある「整合性」という単語だけでは「解決の難しさ」を評価できないが、「整合性――ガ――確認できた」、「整合性――ガ――ない」といった具合に「フレーズ」をデータとして扱うことができる独自の文章解析技術を活用することで、着目すべき「フレーズ」が含まれる事案を見極められる。

 また、AI構築を損害サービス拠点の現場の担当者からなるプロジェクトチーム(PT)と開発チームが協力し、現場担当者の知見をAIに学習させ、AIモデルのプロトタイプを実際に現場で運用しフィードバックを得る方法を半年間繰り返した。

 Insight Techでは、さらなるデータ蓄積や現場からのフィードバックをもとに、より業務にフィットした効果的なAIモデルに強化していく予定という。

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