トラベラーズ保険のAI活用術：損失初回通知（FNOL）プロセスを革新トラベラーズ保険は、顧客体験の向上と業務効率化を目指し、AI技術の積極的な導入を進めています。特に注目すべきは、保険請求の初期段階である「損失初回通知（First Notice of Loss、FNOL）」プロセスにおけるAIの活用です。本記事では、トラベラーズ保険のシニアバイスプレジデント兼最高情報責任者（CIO）であるEric Rowan氏の語るAI導入の背景、具体的な取り組み、そしてその運用哲学について詳しくご紹介します。## 損失初回通知（FNOL）とは何か？### FNOLの定義とその重要性FNOLとは、保険加入者が事故や損害が発生した際に、保険会社に最初に連絡をするプロセスのことを指します。これは保険請求プロセス全体の「トーン」を設定する非常に重要なステップです。顧客は事故に遭ったばかりでストレスを感じていることが多く、多くの疑問を抱えています。次に何をすべきか、どのように請求手続きを進めるべきかを知るために連絡してくるため、この最初の接点での対応が顧客体験を大きく左右します。トラベラーズ保険の視点から見ても、FNOLは業務上極めて重要です。この段階で正確かつタイムリーな情報を得ることで、その後の請求プロセスが大幅にスムーズに進行します。例えば、事故のトリアージ、専門家への担当割り当て、あるいは修理工場の予約といったセルフサービス機能の提供など、多岐にわたるサービスを効率的に開始できるようになります。### なぜFNOLがAI導入の理想的な出発点だったのかFNOLプロセスをAI導入の最初のターゲットとしたのには、いくつかの明確な理由があります。1. 高ボリューム: トラベラーズ保険では年間約150万件もの請求が発生し、それがすべての事業分野にわたります。この高いボリュームは、AIによる自動化と効率化の大きな機会を提供します。最初に自動車の物損から導入を進めていますが、その後の他分野への展開も容易であると見込んでいます。2. 構造化と非構造化の混在: FNOLは、請求開始に必要な情報がある程度構造化されている一方で、顧客からの質問や説明は非常に多様で非構造的です。例えば、顧客は請求すべきかどうか、どの補償が適用されるか、免責額はいくらか、あるいは請求が保険料にどう影響するかなど、さまざまな疑問を持つことがあります。このような状況は、多様な質問や応答に適応し、顧客に明確な情報を提供し、請求プロセスをナビゲートできる非決定性エージェント（AI）が大きな価値を発揮できる理想的な場でした。## AI導入への自信と初期の成功トラベラーズ保険は、一部のモデルが一般提供される前からOpenAIとの取り組みを早期に開始しました。この初期段階での評価、ベンチマーク、テストを通じて、OpenAIのモデルとリアルタイムAPIが非常に強力であることが判明しました。これにより、過去数年間に人々が経験してきた従来のチャットボットとは全く異なる体験を提供できるという大きな期待と確信を得ることができました。この技術が従来の体験とは一線を画すものであるという確信が、FNOLのような重要なプロセスにAIを導入する上での大きな自信につながりました。## AIが変革する顧客体験とプロセス### AI導入前の課題AI導入前、顧客は当社のウェブサイトやモバイルアプリなどのデジタルチャネル、あるいはコンタクトセンターへの電話を通じて請求を提出していました。多くの顧客がデジタルチャネルを利用していましたが、電話で請求を行う顧客も多数いました。特にハリケーンのような大規模な災害が発生すると、短期間に大量の電話が集中し、そのピーク需要に対応するための人員確保が困難でした。結果として、顧客は長い待ち時間を経験せざるを得ず、最も助けを必要としている時に、担当者につながるまでに時間がかかるという課題がありました。### AIクレームアシスタントによる新しい顧客体験現在、顧客が電話で請求を提出する際に、AIクレームアシスタントと対話するオプションが提供されています。顧客がこのオプションを選択すると、以下のようなシームレスな体験が提供されます。1. シームレスなエージェント連携: 顧客には知覚できませんが、複数のAIエージェントが連携してプロセスを進めます。システムは顧客の音声を「聞き取り」、その意図を「理解」し、明確な情報や質問への説明を提供します。2. レガシーシステムとの連携: 最終的には、AIがレガシーシステム内に請求を設定し、修理工場の予約やレンタカーの手配といった関連する活動を自動で開始します。3. 損失相談エージェント: このAIクレームアシスタントの特に際立った機能の一つが「損失相談エージェント」です。このエージェントは、顧客が請求を提出すべきか、どの補償が適用されるか、免責額はいくらか、請求が将来の保険料にどう影響するか、あるいは過失の有無によって自社か相手の保険会社どちらに請求すべきかといった、複雑で判断に迷う状況に幅広く対応できます。これにより、顧客はより安心して適切な判断を下すことができます。4. 人間のオペレーターへの切り替え: AIとの対話中いつでも、顧客が希望すればコンタクトセンターの専門家と話せるオプションが提供されています。これにより、AIが対応できないような複雑なケースや、個人的な対話を求める顧客のニーズにも応えられます。## AIを運用層として捉える：トラベラーズの運用モデルトラベラーズ保険がFNOLのような重要プロセスでAIの導入に成功した要因の一つは、AIを単なる技術やアプリケーションレイヤーとしてではなく、「運用層（Operating Layer）」として捉えるという哲学を掲げている点にあります。### 統合された運用モデルこの哲学に基づき、トラベラーズ保険は非常に早い段階から、AIプロジェクトに関わる多様な専門家チームを統合しました。データエンジニア、ソフトウェアエンジニア、データサイエンティスト、法務担当者、アーキテクト、そして業務の専門家（SME）など、異なる分野の専門家が早期からプロジェクトに参画することが絶対的に重要であると考えられました。これは、AIの構築、テスト、展開の方法が従来のソフトウェアアプリケーション開発とは大きく異なるためです。### 従来の開発モデルとの違い従来のソフトウェア開発では、作業の約80%が技術側、20%がビジネス側に集中していました。ビジネス側は主に要件を提供し、技術側がそれを実装し、最終的にUAT（ユーザー受け入れテスト）を経て展開されるという流れでした。しかし、AI開発においては、この比率がほぼ50対50になるとトラベラーズ保険は認識していました。LLM（大規模言語モデル）の評価、判断基準の構築、そしてチームとの反復的な作業には、ビジネス側のリソースと深い関与が不可欠だからです。この運用モデルを確立することが、プロジェクト成功の第一歩でした。### 変更管理の重要性また、過去に多くの人々が不満を抱いたチャットボット体験を考慮し、変更管理も非常に重要視されました。従業員と顧客の両方に対して、AIが提供する新しい体験が従来の不十分なものとは全く異なることを理解してもらうための取り組みが行われました。## まとめトラベラーズ保険は、損失初回通知（FNOL）プロセスへのAI導入を通じて、顧客体験の画期的な改善と業務の効率化を実現しています。早期のOpenAIモデル採用、顧客の多様なニーズに対応する「損失相談エージェント」の開発、そしてAIを運用層と捉えた統合的なチーム体制の構築は、その成功の鍵となっています。AI導入を検討している企業にとって、トラベラーズ保険の戦略的なアプローチと運用哲学は、貴重な示唆を与えるでしょう。顧客中心のアプローチと、技術だけでなく組織全体での変革を受け入れる姿勢が、これからのAI活用の未来を拓くことを示しています。### 参考動画How Travelers Insurance uses AI to transform the first notice of loss process