ユースケース
Alteryx One による保険数理モデリングの自動化
アクチュアリーチームが、データをより迅速に準備し、ガバナンスのもとで前提条件を管理し、AXIS・Prophet・Python 間でのモデル実行をオーケストレーションできるようにしつつ、透明性とコントロールを損なわないようにします。
アクチュアリーチームが、データをより迅速に準備し、ガバナンスのもとで前提条件を管理し、AXIS・Prophet・Python 間でのモデル実行をオーケストレーションできるようにしつつ、透明性とコントロールを損なわないようにします。
保険数理部門は、短期化した報告サイクルや新たな規制要件、そして夜間バッチ枠に負荷をかけるたび重なる再実行に直面しています。チームはインサイトを生み出すよりもデータの前処理に多くの時間を費やし、さらに表計算ソフトのマクロや手作業での受け渡しがリスクを生んでいます。実際、アクチュアリーは 50% 以上の時間をデータ準備に費やしています（PwC, 2025）。Alteryx One を使用することで、保険会社は手作業による事前準備を最大 80% 削減し、ガバナンスの効いたワークフローで数千のシナリオを実行し、規制当局向けレポートを迅速かつ確実に提供できます。
レガシーな ETL スクリプトや表計算ソフトが、保険契約、クレーム、ESG データの取り込みを遅らせています。
前提条件に対するバージョン管理がないと、コンプライアンスや監査上の課題が生じます。
夜間バッチのボトルネックが評価期限に間に合わない原因となります。
マクロやサイロ化されたチェックは透明性を制限し、エラーリスクを増大させます。
手動のロールフォワードや表計算ソフトのメールマージは、規制報告を遅らせます。
Alteryx One は上流データを統合し、ガバナンスで仮定を管理し、認定済みモデルを変更することなく AXIS・Prophet・Python 間での実行をオーケストレーションします。自動化された検証により例外が浮き彫りになり、規制当局対応のレポーティング出力によって表計算ソフトでのメールマージが不要になります。その結果はどうなるでしょうか。アクチュアリーチームは、火消し対応から将来を見据えた分析へとシフトし、経営陣と規制当局の双方に対して完全な透明性を提供します。
統合されたデータアクセス
保険契約、クレーム、再保険、気候関連ソースからの数百万件の記録を標準化し、統合
自動化されたワークフロー
単一のプラットフォームで、想定、バッチ実行、検証のためのガバナンスされたワークフローを実行
高度な分析とAI
データ準備、許容範囲チェック、異常検知を支援するために AI ツールを適用
ガバナンス
バージョン管理、監査証跡、透明性の高いワークフローを提供し、規制当局によるレビューを支援
モデル準備時間の短縮
データ精度とコントロールが向上
モデリングサイクルの短縮
削減できた手作業のデータ準備
モデルサイクル時間の短縮
1回の実行で分析されたポリシー数
以前は何時間もかかっていた作業が数分でできるようになり、この変化によってチームの問題解決に対する考え方が完全に変わりました。
保険契約、クレーム、ESG、再保険データの取り込みとクレンジングを自動化します。これにより、AXIS と Prophet は遅延なくモデルレディな入力を受け取ることができます。
経過率、経費、割引カーブのカタログをバージョン管理しながら維持します。これにより、規制当局や監査人は結果を導くインプットを完全に信頼できるようになります。
AXIS、Prophet、Python をまたいでバッチモデルを実行し、リアルタイムで監視できます。これにより夜間バッチのボトルネックが解消され、シナリオ分析が加速します。
アウトプットをベンチマークや許容範囲と比較しますこれにより、根本原因の分析が加速され、保険数理報告におけるエラーリスクが軽減されます。
IFRS 17、LDTI、ソルベンシー II、NAIC に準拠したアウトプットを、透明性の高い反復可能なワークフローで生成します。これにより監査への備えを確保しながら、手作業による報告負担を軽減できます。
