画像に基づく財物データ分析

画像を使った状況の説明は直感的に理解しやすい。現在、対物損害保険での画像の使用は広く受け入れられているが、これまでは手作業で行われていた。常に人が行ってきた視覚的なタスクをコンピューターに認識・実行させることで、自動化と規模拡大が可能になっている。このようにアナリティクスは、データとしての画像、すなわちビジュアルデータを活用した次の段階へと変化している。画像から状況を読み取ることで、事業のデータ駆動化が進み、持続可能な競争力が高まる。

ビジュアルデータを活用し、画像内のピクセルから状況を読み取る

データの質の向上により、よりスマートでリスクに基づく、特定の危険事故の保険料設定が可能になる。これにより、たとえ「あらゆる危険事故」を対象とする契約であっても、よりスマートに対応でき、保険バリューチェーン全体にわたって危険事故ごとのアプリケーションを使用してビジネスを促進することができる。

保険会社が今すべきことは以下の通りである。

・新たな手法としてのデータ駆動型の画像解釈を積極的に活用する。

・従来の財物検査業者に加え、当事者、ロボティックサービス、リモートセンサー、およびデータベンダーから収集したリモートデータを活用する。

・いかなる財物についても、画像データに「状況を語らせる」 (すなわち、ビジュアルアナリティクス)。

・クラスタリングおよび「類似の財物」であるとの情報を使用し、新たなアナリティクス資産を構築する。

・「地上検証データ」を使用し、各状況の特徴を測定し、時間をかけて学習する。

・保険バリューチェーン全体にわたる画像からのデータの活用を一元管理するアナリティクス戦略を構築し、これに基づき行動する。

・古いデータソースを見直し、革新的な方法で新たな価値を創造する。