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July 18, 2017
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保険業界におけるビッグデータ:分析でいかに状況が変わるのか

保険業界に嵐がやってきて、情報の雨が降り注いでいます。保険会社が競争力を維持するには、革新的な方法で情報を利用して洞察を得なければなりません。保険求償を減らし、顧客への価値を創出し、リスクを先見的にモニターして顧客の損失を最小限に抑えるためには、ますますビッグデータに頼ることになります。

過去には、将来の物損求償のコストを予測する際、履歴データを使っていたこともありました。今では、リアルタイムの気象データとセンサーデータによって、企業は接近中の嵐について通知を受けることができ、72時間以内にその情報と地理的データを結合して、雪、凍結、あるいは低地での洪水の可能性を判断できます。危険区域と判断された場所の中で低地やブリザードの発生しやすい地域に住んでいる顧客を特定し、デジタルチャネルを使って固定財産の保護を呼び掛けることができます。広報部は、一般の認識をさらに高めるために、地元のニュース局とのインタビューを先見的に実施できます。こうした活動によって、保険会社はこれらの地域の顧客による保険求償の大部分を回避できるかもしれません。その結果、多額の費用を節約し、顧客の安全をより確実に守り、全体的な顧客ロイヤルティが向上することでしょう。ビッグデータはこのように大きな成果をもたらすのです。

では、保険会社が古い考え方から抜け出し、この新しい物の見方を受け入れるにはどうしたらいいのでしょうか?すべては接続性とデータ処理に行き着きます。損害保険分野の保険会社は、技術の発展に伴い大きな機会に直面しています。これらの会社のもとでは、リスク評価のベースとなる情報がますます増えています。インターネットに接続されたデバイスによって、財産とその環境に関するデータをかつてないほど多く収集することが可能です。

リアルタイムのリスク分析

保険会社とブローカーはかつて履歴データを使って保険数理計算を行っていましたが、今では秒単位で更新されるデータソースを利用できます。そのおかげで、ますます変わりやすいリスク環境に対し、より柔軟に対応することができます。かつて、気候データは比較的安定していたため、継続的な監視はあまり重要ではありませんでした。一方、今日の気候変動は明確であり、これは保険会社にとってリスクを意味するため、変化を監視して将来の傾向を予測する必要があります。保険会社はビッグデータを使うことで、無数の環境センサーからのデータで気象情報を強化して、風速、気圧、温度、ジェット気流の変化を把握することができます。

また、コネクテッドカーの登場で、企業の自動車保険の見方が変わりつつあります。今日、車両は毎秒数千ものデータポイントをサーバーに送り、その位置からブレーキやその速度に至るまであらゆる詳細を伝えています。将来、車両とインフラストラクチャ間のソリューションによって、道路のくぼみや水たまりのレベルに至るまで、高解像度の道路状況がリアルタイムで伝わることになるでしょう。保険会社はこのデータを使用することで、リアルタイムの意思決定やリスク管理が可能になります。もしかすると、テレマティックスと自動運転技術を使って、最も安全なルートをドライバーに助言できるかもしれません。

ビッグデータの利用によってこの業界はすでに変わりつつあります。たとえば、Fordは、DriverScoreアプリを開発した企業、IVOXと提携しています。このアプリが利用するプライバシー強化技術によって、保険会社はドライバーがどのように運転しているのかを把握して、ドライバーの保険料を下げる可能性を探ります。同様に、コネクテッドホームの場合、その家の環境状況がより詳細に伝わります。地階の湿度センサーを使えば、洪水の可能性についてさらに多くの情報が得られます。

データの新しい表示方法

これらすべてが保険会社にとっての好機会となり得るわけです。課題は、大量のデータを消化して上手に利用することです。保険会社がこれらの直ちに有益な洞察を得るには、分析作業の幅を広げて、従来のアドホックレポート以上の結果を出す必要があります。これまでは、週や月単位といった一括ベースでビジネスインテリジェンスレポートを実行し、このデータを使って将来の傾向について予測を行っていました。このような手法はまだ価値を失っていませんが、保険会社はこれらの分析プロセスを進化させて競争上の優位性を維持しなければなりません。情報を継続的に監視し、先見的に分析してさらなる洞察を得る必要があります。

このような熟考したうえでの賢い取り組みには、新しいタイプのデータの消化や処理が伴います。これまでは、柔軟性に欠けたリレーショナル・データベースに情報の大部分が埋もれていました。増え続ける多様なソースの非構造化データといったリアルタイムの時代に、これらのデータ構造は適さなくなっています。これらのデータ要素をまとめて、すべてシームレスに分析できるようにすることが必要です。これは、情報サイロの破壊を意味します。これを達成するためには、Data Lake とストリーミング情報にますます頼ることになるでしょう。従来のデータウェアハウスにとって代わるこのデータの利用方法では、膨大な量の構造化データと非構造化データを収集します。企業はこのデータの集合へのクエリの実行と先見的な監視を行うことができます。

これらの新しいデータの水流を進むには

この膨大な Data Lake を利用する際、保険会社はスピードを重視する必要があるでしょう。クエリの回数を減らすには、Data Lake を分割して同時に管理します。その場合、Apache Hadoop や MapReduce が役立ちます。企業が、増え続ける保険のビッグデータの量と速度に対処する中、使用しているツールは人工知能にもますます頼るようになります。機械学習アルゴリズムと自然言語処理機能がデータを素早く掘り起こして、人間のアナリストなら見落としたり時間がなくて分析できなかったようなパターンを検出します。

保険会社がこれらのいずれかを実現するには、新しいスキルを慎重に育む必要があります。データサイエンティストは強く求められるようになるでしょうが、データサイエンティストだけでは十分ではありません。保健会社は、探すべき情報を知り、その情報を明確に伝えられるように、自社の技術と情報のスキルを業界固有の専門知識をもって結びつける手段を探さなければなりません。

この新しい運用モデルの実現は容易ではありません。データから正しい洞察をデータから適時取得し、実用的な決定を下すことができるように、人、プロセス、技術を注意深く混ぜ合わせることが要求されます。この工程を早期に正しく実施すれば、それだけ早く時代を先取りするようになり、かつてないほど多様なリスク管理が必要となったこの競争の激しい業界で、より強い影響力を発揮できることになります。

相互接続が進む世界によって保険業界がどのように形成されていくのか、その詳細については、このHortonworksレポートをご覧ください。

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