「プロダクトイズム」の台頭と「プロジェクトイズム」の衰退

AI、機械学習、アドバンスドアナリティクスに関しては、否定できない結論が1つある。それは、今日のAIの最大のリスクは、AIを実装しないこと、ということである。

データは、デバイス、チャネル、取引、およびその他の起点 (例えば、電話、ドローン、家庭、車両、調査人、ベンダー、査定人、顧客など) から、双方向および複数当事者間の交流という形も含め、継続的かつオンデマンドで取得できる。したがって、AIは点での意思決定というよりもパイプラインに近い。

データはパイプに流入し、識別、変換、検証、および認証を経て情報のストリームを形成し、更に追加的なデータと結合されることで、保険バリューチェーン全体の意思決定を可能にする。意思決定をエンドツーエンドのエクスペリエンスの経路につなげるのは、よくあるやり方である。

しかし多くの企業は、データガバナンス、プライバシー、セキュリティ、クラウド管理、スタッフのスキル向上、モデルリスク管理、AI運用のライフサイクル管理といった「初期」の課題に苦労している。これは、AIイニシアチブを継続的なメンテナンスと長期的な投資を必要とするプロダクトではなく、小さなプロジェクトとして捉えていることによる当然の結果と言える。

AIをサンドボックスから本番環境に移行することで、分析プロジェクトと概念実証から、ライフサイクル管理が必要なプロダクトへと移行することができるため、ITチームでは、AIシステムのプロビジョニング、ストリーミング、保護、運用を行う準備が整う。安定したガバナンスと、データ駆動型の意思決定を可能にする文化的成熟は、企業が成功し、成功し続ける一助となる。

「プロジェクトイズム」を一掃することは、AIの成功に向けて行動を起こす新たなきっかけであり、データ駆動型の意思決定という例外的なエクスペリエンスに不可欠な要素である。

AIをライフサイクルとして成功させるために投資することが成功への道につながる。