[論文レビュー] IoT enabled Insurance Ecosystem - Possibilities Challenges and Risks

Jai Manral|arXiv (Cornell University)|Oct 12, 2015

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 15被引用数 9

ひとこと要約

本論文は、インシュアランス・エコシステムにおけるIoTの変革的潜在可能性を検討し、特にプロパティアンドキャリアティ、ヘルス、ライフインシュアランス分野における影響を分析している。ウェアラブル端末やスマートセンサーなどの接続デバイスから得られるリアルタイムデータを活用することで、保険会社はリスク評価の精度を高め、使用状況に基づく保険料設定を可能にし、高度なデータ分析を用いて請求処理を改善できるが、データプライバシー、セキュリティ、ビジネスモデルの適応に関する課題が依然として顕著である。

ABSTRACT

Internet of Thing (IoT) is looking over to overhaul the business processes of many industries including insurance domain. The current line of business such as Property and Casualty, Health, and Life Insurance can avail tremendous benefits from the contextual and relevant data being generated from billions of connected devices; Smartphone's, wearable gadget and other electronic smart sensors. For P&C insurer's the biggest challenges is not the rapidly changing environment but tackling these challenges with strategies linked to the past. This paper presents the key opportunities, challenges, potential applications and risks of IoT in Insurance domain. It crystallomancy on the efficient use of data analytics from data generated in IoT ecosystem and highlights business model changes that Insurance industries may face in near future.

研究の動機と目的

• IoTを保険エコシステムに統合する際の機会、課題、リスクを分析すること。
• 接続デバイスから得られる文脈的かつリアルタイムのデータが、保険の査定、保険料設定、請求管理の改善にどのように寄与するかを検討すること。
• IoT駆動のデータ分析が、従来の保険ビジネスモデルに与える影響を特定すること。
• 保険会社がIoT技術を採用するにあたり、直面する技術的、規制的、倫理的課題を強調すること。

提案手法

• 本論文は、既存の文献と業界動向を基に、保険分野におけるIoT応用の概念的かつ分析的レビューを実施している。
• スマートウォッチ、車両のテレマティクス、ホームセンサーなどのIoTデバイスからのデータフローを評価し、リスクモデリングへの関連性を検証している。
• 機械間通信（M2M）およびリアルタイムデータインジェストが保険業務に与える影響を評価するフレームワークを適用している。
• スケーラブルなIoT統合を実現するための主要な促進要因（データ分析、クラウドインfra、イベント駆動処理）を同定している。
• 保険料モデルの進化、特に使用量ベースおよび動的保険料モデルを含むビジネスモデルの変化について議論している。
• スマートカー、健康モニタリング、ホームオートメーションの事例を通じて、実用的応用を説明している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IoTによるデータは、自動車保険、健康保険、生命保険分野におけるリスク評価と保険料設定の正確性をどのように向上させ得るか？
• RQ2 保険バリューチェーン全体にわたりIoTを展開するにあたり、主な技術的、組織的、規制的課題は何か？
• RQ3 接続デバイスからのリアルタイムデータストリームは、使用量ベース保険のような新しい保険製品モデルをどのように可能にするか？
• RQ4 データプライバシーおよびセキュリティ上の懸念は、IoTベースの保険エコシステムのスケーラビリティと信頼性にどのような影響を及えるか？
• RQ5 保険会社がIoTによって生成されるデータを十分に活用するためには、どのようなビジネスモデルの変革が必要か？

主な発見

• ウェアラブル端末やスマートセンサーなどの接続デバイスから得られるリアルタイムで文脈に即したデータにより、IoTはより正確で動的なリスク評価を可能にする。
• 自動車保険や健康保険分野において、使用量ベースの保険モデルは、IoTデバイスからの継続的データ収集により実現可能となり、より的確な精算根拠を得られるようになる。
• IoTデータストリームに対するデータ分析は、異常や行動パターンの特定により、請求処理のスピード向上と不正検知の精度向上を顕著に改善する。
• 利点がある一方で、保険会社はデータプライバシー、セキュリティ、相互運用性、レガシーシステムとの統合に関する重大な課題に直面している。
• IoT駆動の保険モデルへの移行には、ビジネス戦略、データガバナンス、顧客エンゲージメントモデルの根本的変更が不可欠である。
• 本論文は、イノベーションの可能性は非常に高いが、技術的、法的、倫理的リスクを事前に的確に対処することが、成功した導入の鍵であると結論づけている。