現代の課題、例えばデジタル脅威の増加や気候変動の混乱は、保険会社に根本的な適応を強いる。データガバナンスは、GDPRや国内規制のますます高まる要求の下でしばしば困難である。*合成データの統合は、イノベーションのための重要な手段となる。*これらは、プライバシーを脅かすことなく実際のデータの特徴を模倣するように設計されており、必要な戦略的転換を具現化する。*詐欺に対する戦いと気候リスクの予測には、前例のない柔軟性が必要となる。*したがって、保険会社は未来を形作るための強力なツールを持っている。
デジタル脅威に直面する保険会社の現在の課題
保険業界は、デジタル脅威の爆発的な増加と気候リスクの増大に直面している。企業は、リスクを特定し詐欺と戦うために不可欠なツールとなった人工知能を通じてこれらの課題を理解しようとしている。
しかし、規制の枠組み、特にGDPRやEU AI法、およびフランスのACPRの活動は、実際のデータへのアクセスを複雑にしている。この文脈の中で、合成データは革新的な解決策として浮上している。
合成データ：データガバナンスへの応答
保険会社は、顧客や関連するリスクに関するさまざまなデータを保有している。しかし、彼らはこれらのデータのガバナンスやアクセシビリティに関する課題に直面しなければならない。情報システムの現代化への大量の投資にもかかわらず、多くの企業は未だに旧式のITインフラを使用しており、情報の流通を制限している。
現行の規制は、特にセンシティブデータの使用に関して制限を課している。合成データは、統計モデルと機械学習により生成され、実際のデータの特徴を再現しながら機密情報を開示することなく、解決策を提供する。
合成データによる詐欺検出の改善
保険詐欺は増加する問題であり、2023年には約6億9500万ユーロが特定された。この問題は、フランスで毎年支払われる賠償金の約10%を占めている。保険会社はリアルタイムでの検出能力を向上させることを目指している。
合成データは、現実のシナリオや架空のシナリオを含むさまざまなシナリオでAIモデルを訓練することを可能にする。このアプローチは、保険会社が多数の損害賠償請求をシミュレーションし、異常パターンの特定やリスクスコアの評価を容易にする。
新たな気候リスクの課題
最近の極端な気象現象、例えば干ばつや洪水に直面して、リスク評価方法の再定義が求められている。国連によると、これらの気候イベントは20年で2倍になった。歴史的データでは、これらの新しい脅威を予測するには不十分である。
政府の報告書、たとえばラングルネのものは、保険会社間でデータを共有することを促進しているが、その実施は依然として複雑である。合成データは、以前はほとんど露出のなかった地域での極端なイベントをシミュレートすることを可能にし、保険会社の将来の責任に対する影響モデルを容易にする実行可能な選択肢として現れる。
合成データの使用における注意点と優秀性
合成データの使用には、元のデータに存在するバイアスを再現しないようにするための注意が必要である。「ゴミが入ればゴミが出る」という言葉は、入力データの質が結果の信頼性を決定することを思い出させる。プロジェクトは、価値、ガバナンス、およびテクノロジーを含む構造化されたアプローチを中心に構成されるべきである。
詐欺防止や気候モデリングなどの特定の使用ケースの正確な特定が必要である。コンプライアンス、倫理、パフォーマンスのバランスも考慮しなければならない。合成データ生成プラットフォームのアクセス性は、すべての業務機能におけるその採用を促進することを目的としている。
保険会社は、新しい透明性と倫理に関する要求を考慮しつつ、市場の変化に適応する必要がある。AIおよび合成データに基づいたソリューションの実施は、業界のレジリエンスと競争力にとって戦略的手段となる。
保険業界における合成データに関するよくある質問
合成データとは何であり、どのように生成されるのか？
合成データは、統計モデルと機械学習アルゴリズムから人工的に生成されたデータである。実際のデータの特徴を忠実に再現しつつ、機微情報を開示することはない。
合成データが保険会社に提供する利点は何か？
合成データは、保険会社がリスクをより良く理解し、詐欺検出を改善し、気候変動の極端なイベントを予測するための多様なシナリオをシミュレートすることを可能にする。
合成データはどのようにしてデータ保護規制を遵守するのに役立つのか？
合成データは、個人を特定できる情報を含まないため、GDPRやACPRの要求の一部を回避することができるため、さまざまなコンテキストでの使用を容易にする。
合成データは実際の行動を予測する信頼性があるのか？
はい、高品質の実データから生成されている限り信頼性がある。しかし、合成データが代表的であることを保証するためには、元のデータにバイアスがないことが重要である。
保険会社が合成データを使用する際のAIの役割は何か？
AIは、合成データを生成するための高度なモデルを作成するために使用され、また、これらのデータを分析して詐欺検出とリスク評価を改善するためにも利用される。
合成データは保険業界における気候リスク管理をどのように改善できるか？
合成データは、まだあまり公開されていない地理的区域での極端なシナリオをシミュレートすることで、歴史的データを補完し、気候変動の影響をよりよくモデル化することを可能にする。
合成データは保険業界の未来にどのような影響を与えるか？
合成データは、規制遵守を促進し、意思決定を最適化することで、業界のレジリエンス、競争力、存続にとって重要な戦略的要素と見なされている。
企業は合成データをどのようにプロセスに統合できるか？
企業は、特定の使用ケースを特定し、コンプライアンスとパフォーマンスのバランスを取り、このデータを関係するすべての部門が利用できるようにする、構造化されたアプローチを採用する必要がある。
