損害保険の保険金請求管理は、複雑なプロセスになることがよくあります。しかし、大規模言語モデル（LLMs）の登場とその進化のおかげで、これらのプロセスの効率と精度が大幅に向上しています。LLMsは保険金を処理する業界アプローチに大きな変化をもたらしています。
1. LLMsはAIの強力な姿
LLMsは、テキストを理解し、生成し、解釈する能力を有しています。この人口知能（AI）の領域は、自然言語処理（NLP）として広く知られており、人間のコミュニケーションとコンピュータの理解のギャップを埋めるものです。
LLMsは、デジタル言語学者としてとらえることができます。膨大な量のテキストを読み込み、単語やフレーズの構造、文脈、使用法を学びます。この学習フェーズを行った後、人間によく似たテキストをモデル自身が生成できるようになります。
2. LLMsの生成以外の利用法
LLMsに関する話題の多くは、（ChatGPTのように）人間が書いたかのようなテキストを生成することに集中しています。しかし、テキストを生成する以外の機能もあります。LLMsが言語を理解し解釈する能力は、生成以外の様々なタスクにも役立ちます。
例えば、LLMsは情報抽出に使用することができます。その際、モデルは、大量のテキストから特定の情報を識別して理解する任務を負っています。また、テキストの一部で表現される感情（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を判断するための感情分析にも使用することができます。
さらに、LLMsをテキストの分類、機械翻訳、質問応答システムなどのタスクにも展開することができます。ここでの主要任務は、新たなテキストを生成することではなく、指定の方法で既存のテキストを理解し回答することです。
つまり、LLMsについては、一貫性のある文脈に適したテキストを生成する能力が強調されがちですが、言語を理解して解釈する能力も同様に重要であり、生成的および非生成的な幅広い用途の基盤を形成します。
3.今まで以上にアクセス可能なLLMsを、「かっこいい」から「効果的な」利用段階に進めるには努力が不可欠
LLMsの潜在的可能性はたいへん魅力的ですが、これを保険金請求管理業務に実用化するにはどうしたらいいでしょうか。以下に考慮すべき重要な点をいくつか挙げてみます。
- 小規模なものから始める：全面的展開の前に、LLMsの機能と利点を評価するため小規模な試験プロジェクトから検討します。
- 質の高いデータを優先：LLMsの効力は、トレーニングと生成の両面のデータ品質に大きく依存しています。そのため、強固なデータと質の高いデータを定期的に供給できる体制が整備されていることが重要です。
- 協力関係を探る：社内にAI専門チームがない限り、経験豊富なAIソリューションプロバイダーと協業するのが得策かもしれません。彼らは、プロセス全体を通じてガイダンスを提供し、LLMsを特定の要件に合わせてカスタマイズする支援が可能です。
- トレーニングとサポートに投資：LLMsはワークフローを補完できますが、人間のインプットが不要になるわけではありません。そのため、新しい技術に効果的に適応して協働できるよう、チームのトレーニングとサポートに投資することが重要です。
- 結果をモニター：実際に自分が利用したケースについて、LLMsの影響を追跡する具体的な方法論を確立します。この評価は、継続的プロセスとして、テストから本番までのパフォーマンスを追跡するものです。
4. データ保護ステップの実施
データはLLMsの燃料ですが、それはまた脆弱性のポイントにもなります。こうしたモデルは、学習して機能するために大量のデータを必要とします。しかし、保険金請求データの機密性には注意が必要です。例えば、機密性の高いリスク情報は、ChatGPTなどと共有すべきではありません。
LLMsは、厳格なセキュリティプロトコルに従って展開すべきです。LLMsの安全な活用を確実にするためには、法務および情報セキュリティのチームを巻き込むことが重要です。彼らの専門知識は、LLMsを活用する際のベストプラクティスかつ最も安全な運用方法に向けたガイダンスとなります。
5. LLMsは、保険金請求管理のゲームチェンジャー
保険金請求ファイルの山を手渡される経験豊富な損害査定人を想像してみてください。各ファイルは、事故報告書、医療記録、その他の非構造化テキストデータなど、長くて密度の高いテキストで埋められています。査定人は、情報を選別し、重要な詳細情報を特定し、矛盾を見つけ出し、請求の妥当性を判断します。これらすべてのタスクが、人間の能力をはるかに超える速度と規模で、しかもわずかな費用でLLMsが処理してくれることを想像してみてください。
保険金請求の過程で生成される膨大なテキストデータを考えると、保険金請求管理におけるLLMsの変革的な可能性は大げさではありません。これらのAIモデルが大部分の処理業務を担うことで、請求処理を迅速化し、精度を向上させ、業務負担を大幅に軽減することができます。
保険金請求システムが構造化データを保持していることもよくあります。これは有用である一方で、欠落した部分や矛盾が散見され、不完全な姿を描くことがあります。LLMsは、このテキストデータの価値を引出し、それぞれの請求についてより包括的な解説を示すことが可能となります。そして、最終的にはより良い結果をもたらします。LLMsは、構造化データでは見極められないニュアンスや文脈、また細部を捉えます。これには、考察、説明、さらにそれ以外の知見が含まれ、各保険金請求のより全体的な姿を描き出します。つまり、構造化データと非構造化テキストデータを組み合わせることで、保険金請求の理解および処理を大幅に強化することができます。
LLMsの強みを活かし、保険金請求処理プロセスを改善し、従来よりも低いコストと良好な結果を実現することで、保険会社は現在直面している厳しい市場で競争優位を獲得することができます。LLMsは、保険金請求管理に革命をもたらし、従来の労働集約的プロセスに、前例のない効率、精度、速度をもたらす可能性があります。複雑なテキストを分析して解釈するLLMsの能力は、納期を大幅に短縮し、一貫性を確保し、さらには高コストの保険金請求事案の早期特定にも役立ちます。