保険会社の投資姿勢は保守的になる傾向があります。なぜならば、投資活動による資本と流動性資金のレベルを、保険契約者からの保険金請求に対応できる範囲に収める必要があるからです。しかし、特にインフレ高進と金利上昇が続く今日の環境では、より伝統的で保守的な投資を行っても、それほど効果的ではないかもしれません。そのため、多くの保険会社は、利回りの増加が見込めるオルタナティブ投資に目を向けています。これらの投資が運用の観点から効率的に管理されていないと、リスクとコストが増大する可能性があります。また、それによって潜在的な増分リターンが急速に損なわれる可能性があります。

インテリジェントオートメーション（IA）は、オルタナティブ投資活動に新たなレベルのスケールメリットと効率性をもたらします。これにより、保険会社は利回りを最大化すると同時に、このタイプの投資に関連する運用リスク、会計リスク、報告リスクを軽減できます。

保険投資におけるIAの仕組み

今日の保険投資チームは、人材不足、タイトなスケジュール、ますます複雑化・多様化するポートフォリオ、進化し続ける規制要件など、山積する課題に直面しています。最近の技術発展、特にIAの進歩は、これらの課題を解決する鍵であり、運用プロセスの飛躍的な改善と投資利益率（ROI）の大幅な向上をもたらす可能性があります。ただし、IAを正しく実装することが条件となります。

自動化によって保険投資業務の効率化が進む仕組み

IAは、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）、業務プロセス管理（BPM）、人工知能（AI）を組み合わせて、特定の運用上のボトルネック、反復的なタスク、時代遅れで往々にして手作業中心のプロセスの問題を解決します。これにより、チームメンバーはより価値の高い業務に再び専念できるようになります。つまり、IAによって人と機能が適切な場所に配置され、すべての業務がインテリジェントに行われるようになります。

保険投資チームにとってのIAのメリットとは

IAを使用して反復的で時間のかかるタスクを自動化すると、大幅なコスト削減、顧客サービスの向上、投資データの適時性と精度の向上が実現します。これにより、決算期の処理を迅速化し、財務報告と規制報告を合理化する道が開かれます。オルタナティブ投資には独自の取引条件があり、標準化されていないドキュメントとして提供されることの多いイベント通知を収集して処理することが必要です。これらのドキュメントは、有限責任組合員や無限責任組合員、カストディアンなど、さまざまな外部関係者からのものである場合がほとんどです。IAがなければ、ドキュメントに記載された条件や通知は、保険投資チームが手作業で抽出した上で、下流の会計・報告システムに入力する必要があります。これにより、作業負担が増え、人為的なデータ入力ミスが起こる可能性が高まりかねません。これらの手間のかかる事務処理を自動化することで、保険投資チームは運用コストを削減し、人為的ミスや手戻りのリスクを最小限に抑えられるようになります。

保険投資運用チームにとってのIAのメリットをいくつか見てみましょう。

不一致の修正

IAは、ポジションの不一致やキャッシュの差額を特定して調査することができ、古い証券属性や価格、その他の市場データ要素を自動的に更新します。これは、期待値を再計算して、カウンターパーティ情報と照合することによって行われます。

担保の最適化

IAは、担保として使用できる保有在庫を特定し、最適化することができます。これにより企業は、買戻し契約などの資金調達活動に従事することができます。

月次チェックリスト

IAは、主要なレビューアクション、期待値と実績値の取得と評価、期日到来または期日超過に関するユーザー向けリマインダーの設定、適切かつ正確な監査証跡による活動の報告など、監査とサインオフに関連するプロセスを合理化します。

保険投資業務におけるIAのその他のユースケース

世界の保険業界は、保険データの改善、請求管理の変革、顧客体験の向上におけるIAのメリットをすでに認識しています。その一方で、多くの組織は、IAをさらに活用して他の重要な業務にも応用したいと考えています。以下は、保険投資業務においてIAを導入できる多くのプロセスのうちの一部です。

データ処理

IAは、大量のデータを正確かつリアルタイムに処理できます。たとえば、保険業界では、マーケットフィード、顧客情報、規制当局への提出書類など、さまざまなソースからの投資データをシステムに入力できます。IAは、これらのデータを複数の異なるシステムから1つのシステムに取り込んで照合し、適切なユーザーがアクセスできるようにします。これによって、情報に基づいた意思決定をより迅速に行い、重要な情報を安全に保つことが可能になります。IAにより、企業は次のことを行うことができます。

• 一貫性の確保
• データの標準化
• 投資判断のための情報提供
• アクションにつながる洞察の取得

ポートフォリオ管理

IAは、さまざまなソースからプロセスデータを収集し、価値の高いリアルタイムの知見を提供することで、より的確な意思決定を促進します。IAによってサポートされるポートフォリオ管理タスクには、次のようなものがあります。

• 市場動向のモニタリング
• 投資機会の分析
• レポートの生成

投資ガバナンス

コンプライアンスとリスク管理は、投資管理に欠かせない要素です。保険会社が金融規制を確実に遵守するためには、一貫性のある正確な報告を規制当局に対して行う必要があります。IAは、リスク関連データを自動的に収集して分析し、組織がこれらの規制を遵守できるよう支援するだけでなく、定期的なコンプライアンス監査やリスク評価を実施することもできます。IAは、次の目的で使用できます。

• 投資リスクのフラグ設定
• データの検証
• リスクしきい値の追跡管理
• 取引活動の監視
• リスク評価レポートの生成

また、IAを使用すると、データ量が多く、エラーが発生しやすいレポート作成プロセスにおける手作業の量を減らすことで、規制要件を確実に満たせるようにもなります。IAによって、以下を自動化できます。

• 規制上の報告
• 変更のモニタリング
• コンプライアンスレポーティング

取引のプロセス

IAは、取引処理活動を合理化すると同時に、チームが投資取引を実行する際の精度を向上させることもできます。保険会社がデジタルワーカーを取引プロセスに導入することで自動化できるプロセスの例を以下に示します。

• 取引確認
• 決済
• リコンサイル
  

不一致の調査と修正

IAは、新しいシステムやレガシーシステムと連携して照合プロセスを自動化でき、複数の異なるシステムやデータベースにまたがって機能します。これにより、次のような内容のレポートでエラーを減らし、精度を高く保つことが可能になります。

• 金融データ
• 投資ポジション
• 財務諸表の比較

IAは、次のような分野でのドキュメントの収集と処理も支援します。

• 住宅ローン：取引条件と料金調整。
• パートナーシップ投資：キャピタルコール、配当通知、コミットメントレター、評価、バリュエーション更新。
• 銀行ローン：元本返済と金利リセットの通知。

保険投資業務にIAを導入することで、業務を効率化し、手作業によるエラーを減らして、レポート作成の精度を高めるほか、より複雑で戦略的なタスクに人的資源を当てられるようになります。ただし、IAの実装を成功させるには、入念な計画、既存のシステムとの統合、継続的な監視が必要です。そうすることで、進化するビジネスニーズに自動化を適合させることができます。

目標達成の手段

インテリジェントオートメーションは、将来に向けた最適なロードマップを提供します。ベストプラクティスのアプローチでIAを導入、管理、調整すると、統合ワークフォース、合理化されたワークフロー、変革を遂げたエンドツーエンドのプロセスによってビジネスチャンスをつかめるようになります。

組織が思い描く目標は、IAによって実現できる可能性が十分にあります。SS&C Blue Prismでは、あらゆるタイプの自動化の出発点となる、堅牢で一元化されたインテリジェントオートメーションプラットフォームを提供しています。IAを利用することで、保険投資チームは、信頼性の高いデータとデジタルワーカーのたゆまぬサポートに支えられ、投資プロセスをよりスマートかつ効率的なものにすることができます。