자료코드 C59102600 / A4 277 / 2017.05.31
미국 및 유럽을 중심으로 InsurTech(Insurance Technology)가 고조를 보이는 가운데 일본에서도 2016년 후반부터 2017년에 걸쳐 대형 생명보험회사를 중심으로 InsurTech 관련의 담당조직을 설립해, 건강증진형 보험 및 질병관리프로그램의 개발을 비롯한 AI 및 웨어러블 단말 등을 포함해 다양한 IT를 활용한 새로운 대응이 시작되고 있다.
본 조사 리포트에서는 InsurTech의 정의 및 InsurTech를 둘러싼 생명보험회사와 소액단기보험회사의 대응 상황, 스타트업을 포함한 IT벤더 각사의 동향을 망라하여 파악해 실태를 조사하는 동시에 향후의 방향성을 전망하는 것을 목적으로 하고 있다.
◆조사결과 서머리
생명보험 영역에서의 일본 InsurTech 시장에 관한 조사를 실시(2017년)
~AI 등에 의한 업무의 효율화·고도화의 범위 확대, API의 공개 등 지원 환경의 정비가 열쇠~
·2016년도의 일본 InsurTech 시장규모는 460억 엔으로 전망
·특히 AI 등을 활용한 업무의 효율화·고도화 솔루션이 시장을 견인
·건강증진형 보험 및 질병관리프로그램의 개발이 진행되는 것 외에 API의 공개를 포함해
벤처지원체제의 정비 등을 배경으로 2020년도에는 1,100억 엔으로 확대될 것으로 예측
◆자료 포인트
•2016년도의 일본 InsurTech 시장규모는 460억 엔, 2020년도에는 1,100억 엔까지 확대될 것으로 예측
•AI 등에 의한 업무의 효율화·고도화의 범위 확대 외, API의 공개 등 지원 환경의 정비가 핵심
•건강증진형 보험의 개발 경쟁에서 동 보험을 축으로 한 에코시스템 구축이 가속될 가능성도
•장래적으로는 건강증진형 보험의 개발 경쟁에서 질병관리프로그램의 구축 경쟁으로의 이행을 기대
■게재 내용
조사결과의 포인트
제1장 총론
1. 생명보험회사에서의 InsurTech란?
2. InsurTech 시장 개황――FinTech와의 비교
2.1. 외부 환경
＜표＞일본에서의 FinTech와 InsurTech의 법정비/지원 환경/기술면에서의 차이
(1) 법정비：InsurTech의 발전을 가로막는 큰 장벽
(2) 지원 환경：InsurTech의 발전을 향한 지원체제는 매우 소수
(3) 기술면
①API의 공개
②블록체인의 활용
2.2. 내부 환경
3. 건강증진형 보험의 개발이 활발화, 장래적으로는 질병관리프로그램 및 에코시스템 구축으로 경쟁이 이행
(1) 건강증진형 보험
①많은 생명보험회사는 데이터 수집도 포함해 조사·연구 단계
②통신 캐리어와 협업한 환급금 포함 보험이 등장
③에코시스템의 구축에 대응하는 생명보험회사도――스미토모생명, 히마와리생명
④소액단기보험
(2) 질병관리프로그램(Disease Management Program)
①질병관리프로그램이란?
②대응 상황
(3) 장래적으로 질병관리프로그램 및 에코시스템 구축으로 경쟁이 이행할 가능성도
4. InsurTech에서의 AI/RPA의 활용 상황
(1) 생명보험회사에서의 AI 활용 상황
①AI의 활용 상황
②AI 도입 시 고려해야 할 점――목적의 명확화와 업무 프로세스 개혁이 필수
(2) SIer/전문 벤더에서의 AI활용 상황
①AI의 활용 상황
②AI 도입 시 고려해야 할 점――AI 활용 시 「올바른」교사 데이터가 필수
(3) InsurTech 벤처기업 각사의 AI 활용 상황
①AI를 적극적으로 활용해 분석에서 솔루션으로 연결시키는 움직임이 활발화
②행동변용을 위해서는 AI와 함께 아날로그적인 부분이 중요
5. 블록체인에 관한 동향
(1) 블록체인의 개요
(2) 주요 블록체인기술에 관한 국제단체의 동향
①R3 CEV 주최의 국제단체 「Distributed Ledger Group」
②Linux Fundation의 「Hyperledger Project」
③B3i(Blockchain Insurance Industry Initiative)
(3) 주요 블록체인기술에 관한 일본단체의 동향
①블록체인추진협회
②일본블록체인협회
(4) 블록체인에 관한 생명보험회사의 견해·활용 상황
(5) 생명보험회사에서의 블록체인 활용에 관한 벤더 측의 견해
①블록체인 활용 이전에 해결해야 할 과제
②활용 시 가능성
③해외에서의 블록체인을 활용한 보험
6. 금융 API 공개에 관한 동향과 생명보험회사의 견해
(1) API의 개요
①API란?
②공개 범위에 대해서
(2) 스크린 스크래핑과 API의 장점/단점
①스크린 스크래핑의 장점/단점
②API의 장점/단점
(3) API 공개에 관한 생명보험회사의 동향
①생명보험회사의 시스템 개요
②오픈 API에 대한 견해
＜표＞ 취재에서 API에 대한 대응이 판명된 생명보험회사의 견해
7. 일본 InsurTech 시장규모 예측(2016년도~2020년도)
7.1. 생명보험회사의 IT 시장규모 추이 예측
7.2. 일본 InsurTech 시장규모 추이 예측
(1) 일본 InsurTech 시장규모 예측
(2) 주목 받는 동향
①AI 및 RPA를 활용한 업무의 효율화·자동화
②생명보험회사에서의 API의 공개를 향한 움직임
7.3. 건강증진형 보험 및 질병관리프로그램 관련 시장규모 추이 예측
(1) 건강증진형 보험 및 질병관리프로그램 관련 시장규모 추이 예측
(2) 주목 받는 동향
제2장 생명보험회사의 실태와 대응
1. 생명보험회사의 실태와 임응
1.1. 일본 생명보험회사의 대응 상황
(1) 일본 생명보험회사의 경영 개황
(2) InsurTech에 관한 사업 전략
①InsurTech 사업 전략
②추진 조직체제
(3) 대응 개요
①대형 생명보험회사는 새로운 보험 상품의 개발에 긍정적
②중견 생명보험회사는 효율화, 자동화 중시
③플랫포머로서 타업종과 함께 에코시스템을 구축
④오픈 API의 검토를 비롯한 생명보험도 등장
⑤Ideathon, Hackathon은 FinTech에 비교해 한정적
(4) 벤처기업과의 협업 및 출자의 가능성
①협업 가능성
②출자 가능성
(5) AI 및 블록체인의 활용 상황
①AI/RPA의 활용 상황
②블록체인의 활용 상황
(6) 향후 대응
(7) 과제
1.2. 외자계 생명보험회사의 대응 상황
(1) InsurTech에 관한 사업 전략――payer to partner
(2) 대응 개요
①질병관리프로그램
②스마트폰용 애플리케이션
③액셀레이터 프로그램
④해외 스타트업을 일본 마켓에 소개
(3) 벤처기업과의 협업 및 출자의 가능성
①협업 가능성
②출자 가능성
(4) 향후 대응
1.3. 인터넷 생명보험회사의 대응 상황
(1) InsurTech에 관한 개황
①개요
②동향――라이프로그 데이터를 수집하기 위해 휴대전화와 웨어러블 등을 적극 활용
(2) 대응 개요
①이미 보험 상품을 제공×타사와 협업
②연구개발 중×타사와 협업
③연구개발 중(＆이미 보험 상품을 제공)×자사에서 완결
(3) 벤처기업과의 협업 및 출자 가능성
①협업 가능성
②출자 가능성
2. 소액단기보험의 실태와 대응
(1) 개요
(2) 생명보험회사와의 차이
①소액단기보험업과 관련되는 보험금액
②소액단기보험업자에게 가해지는 주요 규제
(3) 소액단기보험의 강점·특징
(4) 건강증진형 보험에 관한 대응
①IR 소액단기보험：헬스케어응원단
②건강연령 소액단기보험：건강연령 연동형 의료보험
(5) 보험회사와 벤처기업 등과의 협업 가능성
①보험회사와의 협업 가능성
②벤처기업 등과의 협업 가능성
(6) InsurTech에 관한 향후의 대응, 과제
①IR 소액단기보험
②건강연령 소액단기보험
제3장 SIer/전문 벤더의 실태와 대응
1. SIer의 대응 상황
(1) InsurTech에 관한 자세/사업 전략
(2) 대응 개요
●자사 솔루션을 활용해 생명보험회사를 종합적으로 서포트
·TIS
·일본마이크로소프트
●공동연구＋자사 솔루션의 제공
·히타치제작소
●이벤트 개최＋자사 솔루션의 제공
·NTT 데이터
●이벤트와 공동연구를 통해서 자사 솔루션을 제공
·일본 IBM
(3) 협업 및 제휴, 출자에 대한 자세
●자사 솔루션을 활용해 생명보험회사를 종합적으로 서포트
·TIS
●이벤트 개최＋자사 솔루션의 제공
·NTT 데이터
●이벤트 및 공동연구를 통해서 자사 솔루션을 제공
·일본 IBM
(4) 향후의 대응과 과제
·TIS
·일본 IBM
2. 전문 벤더의 대응 상황
(1) 사업 전략
①영업 효율화
·파이낸셜에이전시
②데이터 수집·분석(건강보험조합측/병원·진료소측)
·일본의료데이터센터
·메디컬데이터비전
③사정 데이터베이스
·메이지야스다시스템테크놀로지
④지불업무의 자동화
·뮤닉리오토메이션 루션즈
(2) 대응 개요
①영업 효율화
·파이낸셜에이전시
②데이터 수집·분석(건강보험조합측/병원·진료소측)
·일본의료데이터센터
·메디컬데이터비전
③사정 데이터베이스
·메이지야스다시스템테크놀로지
④지불업무의 자동화
·뮤닉리오토메이션 루션즈
(3) 생명보험회사등과의 협업 가능성
①영업 효율화
·파이낸셜에이전시
②데이터 수집·분석(건강보험조합측/병원·진료소측)
·일본의료데이터센터
·메디컬데이터비전
③사정 데이터베이스
·메이지야스다시스템테크놀로지
④지불업무의 자동화
·뮤닉리오토메이션 루션즈
(4) 향후의 대응과 과제
①영업 효율화
·파이낸셜에이전시
②데이터 수집·분석(건강보험조합측/병원·진료소측)
·일본의료데이터센터
·메디컬데이터비전
③사정 데이터베이스
·메이지야스다시스템테크놀로지
제4장 해외의 InsurTech 동향
1. InsurTech 벤처기업에 대한 투자 동향
2. 주요 InsurTech 벤처기업의 동향
(1) 포퓰레이션어프로치
①Discovery사
②Oscar Health Insurance사
③Zhong An(衆安保険) 사
(2) 하이리스크 카테고리용 어프로치――Noom사
(3) 기타――P2P 보험
①Lemonade사
②friendsurance사
제5장 영역별 실태와 대응
1. 퍼스널라이즈화 된(건강증진형) 보험 상품의 개발
(1) 보험 상품의 퍼스널라이즈화
(2) 주요 참여 사업자의 강점
(3) 비즈니스 모델
①DeSC 헬스케어
②헬스그리드
(4) 대응 상황
①건강 연령/신체 연령
(5) 생명보험회사 등과의 협업 가능성
①DeSC 헬스케어
②헬스그리드
(6) 향후의 대응
①DeSC 헬스케어
②헬스그리드
2. 질병관리프로그램
(1) 개요
①벤처기업이 제공하는 질병관리프로그램
②미국 Noom Inc.란?
(2) 주요 참여 사업자의 강점
(3) 비즈니스 모델
(4) 대응 상황
(5) 생명보험회사 등과의 협업 가능성
(6) 향후의 대응
(7) 과제
3. AI 및 채팅보트 등을 활용한 보험재검토컨설팅과 보험상담서비스
(1) 개요
(2) 주요 활용 사업자
(3) 대응 상황
(4) 활용 메리트
4. AI를 활용한 언더라이팅(인수 사정)의 자동화
(1) 개요
(2) 주요 활용 사업자
(3) 대응 상황
(4) 도입 메리트
·뮤닉리오토메이션솔루션즈
(5) 향후의 방향성――프리딕티브언더라이팅
·뮤닉리오토메이션솔루션즈
5. 진찰 권장부터 진찰, 이상 고지를 받았을 경우의 진료까지의 트래킹
(1) 개요
(2) 주요 사업자
(3) 비즈니스 모델
(4) 대응 상황
(5) 생명보험회사 등과의 협업 가능성
(6) 향후의 대응
(7) 과제
6. 계약자 및 계약자의 가족용 애프터서비스
(1) 개요
(2) 주요 사업자
(3) 대응 상황
(4) 도입 메리트
①계약자 및 가족에게 안심감
②고객의 편리성 확보
7. AI 및 BRMS 등을 활용한 지불 사정의 자동화
(1) 개요
(2) 주요 사업자
(3) 대응 상황
(4) 도입 메리트
①베테랑 직원의 암묵지(暗黙知)를 Watson로 형식지(形式知)화
②프로세스의 효율화와 인원 삭감
(5) AI와 함께 사정 데이터베이스의 도입 진행
8. 인프라로서의 블록체인의 활용
(1) 개요
(2) 무역금융에 관련되는 블록체인 실증실험 사례
제6장 개별 기업의 실태
1. 아쿠사생명보험
2. SBI 생명보험
3. 간포생명보험
4. 다이이치생명보험
5. 니혼생명보험
6. 후코쿠생명보험
7. 메이지야스다생명보험
8. 멧라이프생명보험
9. 라쿠텐생명보험
10. IR소액단기보험
11. 건강연령 소액단기보험
12. Cognizant Japan
13. TIS
14. 일본 IBM
15. 일본의료데이터센터
16. 파이낸셜에이전시
17. 뮤닉리오토메이션솔루션즈
18. 메이지야스다시스템테크놀로지(의료사정네비게이션®)
19. 메디컬데이터비전
20. 정보의료
21. DeSC 헬스케어
22. Noom Japan
23.헬스 구라두
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