AI-OCRの導入事例【保険編】

このページでは、AI-OCRの導入を考えている保険関連企業向けに、実際にAI-OCRを導入した保険関連企業の事例を紹介しています。

第一生命保険株式会社の事例

700種・年間約1,700万枚の帳簿のデジタルデータ化が課題だった

1902年に創業した第一生命保険株式会社には、約11,000人の内勤職員が所属し、700種類の帳簿を年間で約1,700万枚取り扱っています。

2016年からInsurance Technology戦略として、業務のDX化に取り組んでいる第一生命保険ですが、この膨大な量の紙媒体書類をデジタルデータ化して処理することは、Insurance Technology戦略のスタート当初から大きな課題の一つでした。

約40％の事務作業の効率化に成功。
元々のリソースを別の作業へシフト

2016年の時点では、AI-OCR関連技術はまだ黎明期にあり、満足のいく認識率を達成したソフトウェアはありませんでした。

その後、AI-OCR関連技術の発展に伴い認識率が飛躍的に向上し、さらに定型帳票と非定型帳票が混在する環境であっても問題なく使用できるソフトウェアが出てきたことを受け、2020年にAI-OCRを導入しました。

これにより、書類の確認業務に必要な時間が大きく削減され、約40％の事務作業の効率化を達成しました。

日本生命保険相互会社の事例

窓口での商品の新契約受付業務の効率化が課題だった

2019年度に「日本生命デジタル5カ年計画」を立ち上げるなど、かねてより業務のDX化を積極的に行ってきた日本生命保険ですが、窓口での商品の新契約受付業務では、商品ごとに異なる書式の紙媒体の申込書を使用することから、さらなる業務改善化の余地がありました。

約40～50％の事務コスト削減に成功

日本生命保険では、異なる書式の申込書であっても一元的に認識できるAI-OCRソフトウェアを導入し、窓口で取り扱うさまざまな書類をデジタルデータ化することができるようになりました。

これにより、これまでは担当者が手動で行っていた項目ごとの確認作業も自動点検できるようになり、約40～50％の事務コストの削減に成功しました。

まとめ

AI-OCR関連技術の進歩によって、現在では、従来型のOCRエンジンでは対応が難しかった枠外に飛び出す文字の認識や、非定型帳票の自動読み取りに対応するソフトウェアを各社がリリースしています。

AI-OCRを導入する自治体や金融機関の数も増えてきており、加入申込書を始めとして窓口で非常に多くの種類および量の紙媒体書類を取り扱う保険関連企業にとって、AI-OCRの導入によって得られるメリットは非常に大きいといえるでしょう。

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