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保険
ペインポイント
1
保険金支払いの一次審査効率が低い：
人工で医療請求書や事故の写真を照合する場合、平均 72 時間かかり、顧客のクレーム率が高いです。
2
保険条項の曖昧な説明によりトラブルが生じた：
「ディダクティブル」「除外責任」などの用語に対する理解の違いにより、訴訟案件が多く、解決が難しいです。
3
詐欺事件の識別が遅れる：
人工による保険詐欺の手がかりのスクリーニングでは見落とし率が高く、保険会社に実際の金額損失をもたらしており、時効の問題で追跡も困難です。
解決策
1
AI による自動化された保険金支払いの流れ：
ユーザーが医療報告をアップロードすると、AI が OCR 技術を使ってキーワードを抽出し（例：「骨折部位」）、保険契約条項と照合して結果を出力します。
自動車保険の損害査定では、AI が事故の写真と過去のケースベースを照合し、迅速に初期の修理見積もりを行います。
2
保険条項の可視化されたディシジョンツリー：
ユーザーが「ペット保険には不妊手術が含まれるか」と質問した場合、AI が対話型のフローチャートを生成します：不妊手術→疾病治療に必要？→はい→含まれる / いいえ→含まれない；
複雑なシチュエーション（例：台風による家屋浸水）では、自動的に気象庁の災害記録と関連付けます。
3
多次元の保険詐欺防止エンジン：
対話の感情分析（例：細かいことを過度に強調する）、過去の保険申請の頻度、地理的な矛盾（車両が同じ時間に二つの場所に出現する）などを通じて、高リスクな案件を特定します。
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