生成型AIによる保険メール処理

クライアント

米国を拠点とする大手生命保険会社は、大量の顧客メール管理を自動化して、手作業による処理を減らし、応答の精度を向上させ、規制されたワークフローのコンプライアンスを維持する必要がありました。

ビジネスチャレンジ

• 高い手作業負荷:毎日何千通もの電子メールを人間が確認、分類、および下書きする必要があり、多大なスタッフ リソースが消費されていました。

• 対応 SLA 違反:対応が遅いため、顧客満足度と規制遵守に影響が出ました。

• 不一致とエラー:手動プロセスにより、分類が不統一になり、コンプライアンス リスクが生じます。

• 従来の CRM 統合ギャップ: CRM 更新 (請求、ポリシー変更、フィードバック) の自動化が不足しているため、下流のプロセスが遅くなります。

• 規制上の圧力:保険規制では、エンドツーエンドの暗号化、監査可能性、準拠したストレージが求められます。

アプローチ

Trianz は、カスタム ML 分類と GenAI を活用した要約を統合し、エンドツーエンドの電子メール処理を可能にする、完全に AWS ネイティブの自動化スタックを設計しました。

• AI を活用した分類:請求、ポリシーの更新、フィードバックの分類のために Amazon SageMaker でトレーニングされたカスタムモデル。

• 生成的要約: Amazon Bedrock を使用してドラフト回答を生成し、手動でのドラフト作成の労力を削減しました。

• データ変換と解析:電子メールデータの抽出用に AWS Glue、添付ファイル用に Amazon Textract、感情/エンティティ認識用に Amazon Comprehend をデプロイしました。

• 自動オーケストレーション:スケーラブルでイベント駆動型の処理のために AWS Lambda ワークフローを実装しました。

• 安全なデータ ストレージ:エンドツーエンドの暗号化を備えた Amazon S3 を活用して電子メールをアーカイブし、メタデータを管理します。

• CRM 統合:下流の CRM システムへの構造化された更新を自動化し、ケース処理を迅速化します。

• 設計によるコンプライアンス: IAM ロール、暗号化ポリシー、およびログ記録により、保険規制への準拠が保証されます。

テクノロジーコンポーネント

• コア AWS サービス: Amazon Bedrock、SageMaker、Glue、Textract、Comprehend、Lambda、S3。

• インフラストラクチャ ツール: IAM、CloudWatch、マルチ AZ の高可用性。

変革効果

• 80% の手作業削減: 3 か月以内に電子メール処理の作業負荷を削減します。

• SLA が 60% 高速化:電子メールあたりの応答時間が大幅に短縮されました。

• 満足度が 15% 向上:顧客体験スコアが測定可能なほど向上します。

• 年間 65 万ドルの節約:人件費で約 50 万ドル、従来のツール ライセンスで約 15 万ドルを回避しました。

• <8 か月で投資回収: 1 年未満で ROI を達成しました。

• 監査結果ゼロ:規制上のギャップのない完全準拠の展開。