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保険業界のマシンラーニングを利用した画像認識

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2020/02/23
マックス・アン

Key research questions

  • 画像認識の実装をもたらす成功要因とは?
  • 保険会社が検討すべきユースケースとは?
  • 畳み込みニューラルネットワークモデルの開発において鍵となる専門用語とは?

Abstract

本レポートでは、保険請求および医療診断における画像認識のユースケースを取り上げる。保険と医療の相乗効果によりカバーされる領域は、遠隔リハビリテーション、遠隔医療、および車両損害評価である。更に、提携モデルおよびエコシステムの観点からの観察結果についても記述している。

更に、保険会社における画像認識の具体的利用方法を調査し、AIを利用した画像認識モジュールの開発における課題について考察している。このセクションでは、画像ベース・ソリューションに着手する際の、適用領域と学習ポイントを紹介している。最後に、ニューラルネットワーク・アルゴリズムの適用方法についての詳細な説明を提供し、畳み込みニューラルネットワークのメカニクスについて技術的な説明を提供している。この簡潔な技術的説明は、マシンラーニングを容易に理解することを可能とし、モデル構築に関するインサイトを与えることを目的としており、より頑強な画像ベース・モデルの開発も紹介している。画像ベース・モデルに特有の、敵対的学習、グラフ畳み込みネットワーク、付加的データ処理技術についても調査している。

画像認識はユニークなアプリケーション手法であり、発展的イノベーションの進化から、最終的にはエコシステムの統合が見込まれる。

(詳しい情報は、セレント北川俊来TKitagawa@celent.comまでお問合せください)

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Insight details

分野
生命保険, 損害保険
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保険, 生命保険, 損害保険
種類
レポート
拠点
アジア, 欧州/中東/アフリカ, 南米, 北米