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ステータス
本システムはあいおいニッセイ同和損保で実運用されている。2024年にはInsurance Awards 2024（Insurance Post / IAA）の「Claims Initiative of the Year」を受賞し、AIを活用した保険金支払プロセスの革新性が評価された。新たな請求データを継続的に取り込み、修理工場単位の調査結果や修理費データを用いて約半年ごとにモデルを再学習し、最新の不正手口への対応を継続している。
重点プログラム
修理工場の不正請求スコアリング
概要
あいおいニッセイ同和損保が有する400万件を超える自動車保険金請求データを活用し、修理工場ごとの不正請求リスクをAIでスコアリングするシステムを開発した。AIは過去の不正請求パターンを学習し、不正疑義スコアとその判定根拠を提示することで、透明性と説明可能性を確保している。
調査対象を優先順位付けすることで、不正請求の抑止と迅速な保険金支払いの両立を実現した。
課題
国内で大規模な自動車保険不正請求事件が発覚し、保険会社には過去データを活用して不正請求の特徴を分析し、将来の不正を未然に防止することが求められた。
一方で、不正調査を強化すると保険金支払いが遅れる可能性があり、不正防止と迅速な顧客対応を両立することが大きな課題であった。
アプローチ
過去の保険金請求データから不正請求の特徴を学習するAIモデルを構築し、修理工場単位で不正疑義スコアを算出した。さらに、AIが判断に利用した主要因を可視化することで説明可能性を確保している。
スコアに基づいて重点調査先を選定することで、調査リソースを効率的に配分し、高リスク案件への対応を強化するとともに、低リスク案件では迅速な保険金支払いを維持している。
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