AIを活用した「不正請求・モラルリスク」自動検知【保険】 
保険金請求データ、過去の事故歴、SNS情報、医療機関の属性などをAIが分析し、組織的な不正請求や虚偽申告の疑いがある案件をスコアリングするシステムです。保険業界の利益を大きく損なう「保険金詐欺」をテクノロジーで防衛します。社内SEは、ネットワーク分析（Graph解析）を用いて、異なる事案間の「隠れた共通点（特定の住所、口座、関係者等）」を可視化。高リスク案件は自動で調査部門へ回し、迅速な支払と厳格な審査を両立させます。正直に支払っている大多数の善良な顧客を守るとともに、損害率（ロスレシオ）を改善し、保険料の健全な維持に寄与します。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★★★ |
|---|---|---|---|
 業界① |
金融・保険 |  目的 |
収益最大化 財務健全化 |
| 業界② |
保険 |  対象 |
AIチーム リスク管理 損害調査・法務部門 |
 費用 |
500〜4000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- 過去の不正・正常取引データのクレンジングと特徴量抽出
- グラフデータベースによる相関分析エンジンの構築
- 調査担当者向け異常検知ダッシュボードと連携ワークフロー
期待できる効果
不正支払の未然防止（数億円〜の効果）。損害率の数％改善。
躓くところ
AI判断の根拠提示（説明性）。日々巧妙化する新たな詐欺手法への追従。
