保険業界における Microsoft AI サービスの可能性を発見する - マニュライフの成功事例
AI プロジェクトを成功させるためには、組織には確かなデータに基づく文化とイノベーションへの情熱が必要です。 Manulife は、Azure に移行してデータ インフラストラクチャを最新化することが AI イノベーションを受け入れる機会になることを示す格好の例です。
組織
Manulife は国際的な保険会社です。 1887 年にトロントで創業し、現在ではカナダ、米国、アジアの 3,400 万を超える顧客に金融サービスを提供しています。 従業員数は 40,000 人を超えています。
Manulife は、顧客をより適切にサポートするために、イノベーション戦略の柱としてデジタル プレゼンスを優先しています。 たとえば、2018 年に、引き受け業務に AI を活用する最初の生命保険会社の 1 社となりました。
課題
その規模を考えると、Manulife は巨大なグローバル データ インフラストラクチャに依存しています。 これまで、複数のオンプレミス データセンター プロバイダーがそのデータを管理していました。 このアーキテクチャは最適ではなかったため、Manulife は Azure を使用して 1 つのクラウド プラットフォームでデータをホストすることにしました。 現在、250 を超える Azure Kubernetes Service (AKS) クラスターと 3,000 個のクラウド アプリケーションを含むクラウドに完全に移行しました。
この変革により、Manulife のリソースは、オンプレミスのデータセンターの作業員からイノベーションのスペシャリストへと変化を遂げました。 その後、同社ではデータと Azure プラットフォームの可能性を十分に活用する必要があることに気付きました。 次のステップは自然と、AI の綿密な導入になりました。
解決策
Manulife では、幅広い Azure 製品を使用して、同時進行の多くの AI イニシアティブにおいてパフォーマンスを向上させています。 AKS、Azure AI サービス、Azure Machine Learning を組み合わせて市用意することにより、従業員は使用可能なデータからさらに多くを得ることができます。 これにより、迅速な引き受けとより信頼性の高い、データに基づく意思決定が可能になります。
具体的には、Manulife は、Azure Machine Learning と Azure AI Document Intelligence を使用して不正行為と戦っています。 これらのツールは、不正な要求を特定するのに役立つデータ内のパターンを見つけます。 詐欺によって保険会社が年間数億ドルの損失を被る恐れがあることを考えると、このプロジェクには大きな可能性があります。
一方、Azure では、顧客がオンラインで送信できるドキュメントの数をスケールアップしました。これにより、Manulife のドキュメント インテリジェンス モデルでより多くのデータを利用できるようになりました。 米国での Manulife の部門である John Hancock では、Azure Synapse Analytics を使用して、これらの大規模なデータセットで AI モデルを実行しています。 このイニシアティブでは、より多くの分析情報を得て、正確性を確保し、ワークフローを高速化し、カスタマー エクスペリエンスを向上させることに成功しています。
成果
Manulife は、Azure ベースの AI 変革の利点から既に恩恵を受けています。 開発時間が 30% 短縮され、データ関連のコストが 50% 削減されました。 パフォーマンスの向上により、以前よりも 50% 以上多くのサービスを実行しています。
詳細については、Microsoft Azure を使用して開発を大幅に推進し、コストを 50% 削減した Manulife の事例を参照してください。
次の知識チェックで、学習したすべての内容をまとめてみましょう。