要点

• 生命保険および医療保険会社は、非効率な請求処理、時代遅れの引受業務、旧式のテクノロジーシステムにより、毎年数百万ドルを無駄にしています。
• AIによる請求処理、デジタルヘルスプラットフォーム、予測分析、不正検出、システム統合、データ主導の契約維持、クラウド移行を導入することで、コストを削減できます。
• 先進的な保険会社は、単なるコスト削減にとどまらず、戦略的なデータのマネタイズを通じて新たな収益機会を創出しています。

保険業界のコスト管理：運用コストを削減する7つの方法

運用コストは保険会社の利益を圧迫します。旧式のシステム、手作業のプロセス、非効率な業務は、本来なら収益拡大に活用できるリソースを浪費しています。特に医療保険および生命保険業界は、請求コストの上昇、厳格な規制、そして変化する顧客ニーズといった大きな課題に直面しています。

多くの保険会社は、サービス品質を損なうリスクのある単純なコスト削減策で対応しています。しかし、このような方法では不十分です。現在の市場では、業務効率を高めながら顧客体験も向上させる、スマートなコスト管理戦略が求められています。本記事では、デジタルソリューションを活用して、目に見える成果をもたらしながら運用コストを削減するための、実証済みの7つの方法をご紹介します。

保険業界の運用コスト：費用はどこに消えているのか

コスト削減戦略を検討する前に、保険会社はまず主要な支出項目を正確に把握する必要があります。

• 保険金と給付金：請求処理は、医療保険および生命保険会社にとって最大の費用項目です。これらのコストには、実際の支払い金額だけでなく、請求処理にかかる事務的な経費も含まれます。保険会社は、請求の確認、評価、支払いを行うために、スタッフやシステム、業務手順などに多大なリソースを投入しています。
• 引受査定とリスク評価：申込者の評価、適切な補償範囲の決定、保険料の設定には、多くのリソースが必要とされます。従来の引受プロセスでは、手作業による審査、医療検査、膨大な書類作業が伴うことが一般的です。
• 顧客の獲得と維持：競争の激しい市場において、これらのコストは増加し続けています。マーケティング、営業、販売チャネルを通じて新規顧客を獲得するための費用は、多くの場合、その顧客から得られる初年度の保険料収入を上回ります。
• 管理間接費：オフィススペースや経営陣の給与、法規制対応にかかるコストなど、幅広い項目が含まれます。これらの費用は中核業務を支えるものですが、直接的な収益を生み出すわけではありません。
• テクノロジー： 技術インフラは、現代の保険業務を支えるシステムを維持するために不可欠です。旧式のシステムは、保守に多額のコストがかかる一方で、投資対効果は徐々に低下していく傾向にあります。

医療保険・生命保険におけるコスト管理の7つの実例

1.AIによる請求処理の自動化

手作業による請求処理は、業務のボトルネックとなり、コストの増加を招きます。AIシステムは定型業務を自動化し、複雑な案件のみを人間による確認対象として振り分けます。最近のアクセンチュアの保険業界向けレポートによると、ある事例ではAIベースのシステム導入により、請求処理のコスト効率が最大で73%向上したと報告されています。

AIは、請求の仕分け、書類情報の抽出、不正の兆候の検出といった作業に優れています。AIを活用することで、少ない人員でより多くの請求を処理でき、1件あたりのコスト削減と支払いまでのスピード向上が実現します。 

2.デジタルヘルス・プラットフォーム

医療保険や生命保険会社として、請求処理の負担を軽減するには、そもそもの請求件数を減らすという方法もあります。その方法とは？――予防医療を促進することです。 

デジタルヘルスプラットフォームは、健康の記録、指導、インセンティブを通じて、顧客との関わり方を根本から変革します。Preventive Medicine（予防医学）誌の研究によると、これらのプラットフォームは医療費を初年度で4.9%、2年目には5.3%削減し、1人あたり約133〜152ポンドの節約につながったと報告されています。 

dacadooのデジタルヘルス・エンゲージメント・プラットフォーム（DHEP）は、このコンセプトを保険会社が実現可能な形で提供します。当社のアプリは健康管理をゲーミフィケーション化し、継続的なユーザーエンゲージメントを促進するとともに、リスク評価の質を高めるための貴重な健康インサイトを提供します。

3.アンダーライティングのための予測分析

従来型の引受査定は、処理の遅さ、評価のばらつき、価格設定ミスといった非効率を生み出します。一方、予測分析は膨大なデータセットを分析することで、より正確にパターンを特定し、引受プロセスを根本から変革します。International Journal誌の研究によると、高度な分析手法を導入することで、引受時間が67.5%短縮され、精度も向上したと報告されています。 

例えば、dacadooのリスクエンジンは、4～90以上のデータポイントを用いて、70種類以上の健康指標を生成します。その精度は91.6%（ROC-AUC）を誇ります。このテクノロジーにより、処理速度の向上、リスク分類の精度向上、コスト削減、そして予想外の保険請求の減少といった効果が期待できます。

データ主導の引受査定が、保険会社のリスク評価をどのように変えているのか、詳しくはこちらをご覧ください。

4.不正の検出

全米保険犯罪局（NICB）によると、保険詐欺による損失は年間3,000億ドル以上にのぼります。高度な不正検出技術を導入することで、直接的な損失だけでなく、不正な支払いを調査するためのコストも削減することが可能です。 

従来の手法では、不正の発見は多くの場合、支払い後になります。しかし、先進的な分析技術を活用すれば、保険金を支払う前に不正の可能性を特定することが可能です。 

これらのシステムは、数千件におよぶ請求データのパターンを同時に分析し、不正を示す微細な関連性を見つけ出します。通常では見逃されがちな不自然な請求パターンや不要な医療処置なども、この技術によって検出されます。 

5.統合システム

多くの保険会社の業務には、複数のシステムが関与しており、それが機能の重複、統合の不具合、そして高額な保守コストを引き起こしている可能性があります。システム統合は、重複を排除し、より一貫性のある環境を構築することで、コスト削減につながります。まずは自社でどのようなシステムを使用しているかを見直し、使用頻度の低いアプリケーションの廃止や、類似機能の統合による改善の機会を探るべきです。 

システム統合には初期投資が必要ですが、長期的な利益を考えると、持続可能なコスト管理のためには欠かせない施策です。テクノロジー環境を簡素化することで、組織全体の機動力も向上し、新たな機能や施策をより迅速に導入できるようになります。

6.データ主導の顧客維持戦略

新規顧客の獲得には、既存顧客の維持よりも多くのコストがかかる——これは広く知られた事実です。顧客維持を優先することで、マーケティング費用を削減できます。さらに、データ主導の取り組みによるデジタル・エンゲージメントは、年に一度の契約更新の接点を、継続的な関係性へと進化させ、顧客ロイヤルティの向上につながります。 

マッキンゼーのレポートによると、高度なデータ分析を活用している保険会社では、顧客維持率が5%から10%向上することが示されています。データは、契約更新の意思決定に影響を与える体験を明らかにし、それに基づいたパーソナライズやターゲティングを可能にします。パーソナライズされたコミュニケーションは、補償内容や節約のチャンスに関するカスタマイズされた情報を提供し、顧客ロイヤルティの向上につながります。 

詳しくは、生命保険・医療保険の顧客維持戦略に関する記事をご覧ください。

7. クラウド基盤

オンプレミス型の技術環境では、ハードウェアの購入、データセンターの運用、保守要員の確保、アップグレードのたびに多額のコストが発生します。一方で、クラウドコンピューティングはこれらを柔軟な運用コストモデルへと転換し、使用した分だけを支払う仕組みによって、費用対効果を大幅に改善します。

マッキンゼーによると、クラウド技術は2030年までに保険業界にもたらす価値として、700億〜1,100億ドルが見込まれており、移行後のコスト削減効果は一般的に20〜30％に達すると報告されています。 その理由は、クラウドモデルが業務負荷の変動に柔軟に対応できる点にあります。たとえば、加入手続きが集中する時期にはリソースを自動的に拡張し、年間を通じて過剰な設備を維持する必要がありません。 

コスト削減のその先へ：データの収益化

コスト削減は、あくまで出発点にすぎません。保険会社が保有するデータには、業務上の節約を超えた大きな収益の可能性が秘められています。先進的な保険会社は、自社データを戦略的資産と捉え、新たな収益源の創出に活用し始めています。

保険データは、価格設定モデルの高度化、動的なリスク評価、さらには外部パートナーシップの構築を通じて収益化することが可能です。多くの保険会社は、自社が保有するデータ資源を活用し、匿名化されたインサイトや分析サービスを医療機関や他の組織に提供することで、新たなビジネス価値を生み出しています。 

忘れてはならないのは、最も成功している保険会社は、革新性とプライバシー保護のバランスを取っているという点です。規制遵守を徹底しつつ、データの価値を最大限に引き出すことが求められます。 

保険業界におけるデータ収益化戦略と、それがどのようにビジネスを変革し得るかについて、詳しくは当社ブログをご覧ください。

データ主導型の保険コスト管理で賢くコスト削減

デジタルトランスフォーメーションを通じた保険のコスト管理は、契約者の成果を向上させながら、ビジネスにおいて明確な価値をもたらします。 

業務を変革しながらコスト削減を目指す保険会社には、実績と実証データに裏打ちされたソリューションが求められます。dacadooのDHEP（デジタルヘルス・エンゲージメント・プラットフォーム）とリスクエンジンは、業務効率を高めながら顧客エンゲージメントも向上させることができる、確かな実績を持つソリューションです。

当社のプラットフォームが貴社の成果向上にどのように貢献できるか、ぜひお問い合わせください。