MongoDB と LangGraph が保険会社のクレーム プロセシングを効率化し、より良いカスタマー体験の提供にどのように役立つかを発見してください。
製品: MongoDB Atlas、MongoDB Atlas Vector Search
パートナー: Anthropic、AWS、Cohere、LangChain
ソリューション概要
エージェント型 AI は保険業界を変革しており、自律型システムが認識・推論・行動を独立して実行できるようにしています。AI エージェントは自律的に行動でき、明確な指示がなくても目標に基づいて動作します。保険会社は、レガシー システムの制約を克服し、パーソナライズされた顧客体験を提供し、成長市場を活用するために、これらの技術に積極的な投資を行っています。AI 保険市場は、2032 年までに $80 億ドル規模に達すると予測されています。
保険業界を近代化する際には、効率的なクレーム プロセシングが重要です。NLP、画像分類、ベクトル埋め込みなどの AI ツールは、保険会社が次のタスクを実行するのに役立ちます。
正確な災害影響評価を生成します。
より豊富なメタデータを使用して、クレームのルーティングを迅速化してください。
より良い分析で訴訟を防ぎます。
より正確なリスク評価を使用して、財務的損失を最小限に抑えます。
しかし、AI を生産シナリオに適用することは、信頼性と柔軟性のバランスを取る際に挑戦を生じさせる可能性があります。自律性が高すぎると予測不可能な結果を招くことがあり、制約が厳しすぎるとエージェントの自律性が低下する可能性があります。
これらの挑戦を克服するために、このソリューションは、AI エージェントが請求操作を効率化し、多段階の請求プロセシング ワークフローでお客様の満足度を向上させる方法を示しています。このワークフローでは、エージェントが事故の写真を処理し、損害を評価し、保険の適用範囲を確認します。LLM は、MongoDB Atlas Vector Searchから検索したポリシー情報と関連ドキュメントを分析します。その後、結果は MongoDB Atlas データベースに保存されます。
リファレンスアーキテクチャ
エージェントがそのコンテキストを理解できるように、エージェント インスタンスを定義する際に、エージェントの範囲と目的を説明するプロンプトを作成してください。このソリューションでは、次のプロンプトを使用いたします。
「あなたは保険会社のクレーム処理アシスタントです。あなたの目標は、クレーム処理担当者が現在の請求の範囲を理解できるよう支援し、関連情報を提供して、十分な情報に基づいた判断を行えるようにすることです。特に、事故の記述に基づき、関連する保険ガイドラインを取得・要約し、担当者が補償範囲を判断し、請求を適切に処理できるようにする必要があります。調査結果は、明確かつ極めて簡潔な方法で提示してください。
タスクを定義するだけでなく、エージェントが使用できるツールとその使用方法を指定する必要があります。このシステムはベクトル検索を使用してデータベースに書き込みます。これは以下の図に示されています。
図 1。エージェント型ワークフローのステップ
ベクトル検索は、ベクトル化された画像の記述を関連するベクトル化されたポリシーにマッピングします。このポリシーには、その事故区分における補償範囲の説明が含まれます。エージェントはポリシーと関連する補償範囲を用いて次のアクションを推奨し、クレーム処理担当者に作業指示を割り当てます。その後、これらの情報をデータベースに書き込み、保存します。
さらに、このソリューションは次の技術を使用しています。
Coordinate の埋め込みモデル。
エージェントのブール値としての アン フェデレーティッド の LM。
エージェントフレームワークとしての LanguageGraph を使用します。
ソリューションのビルド
このソリューションを複製するには、このソリューションのGitHubリポジトリのREADMEの手順に従います。このプロセスには、次の手順が含まれます。
MongoDB Atlasにログインして、データベースを作成してください。
指定されたコレクションを作成してください。
ベクトル検索インデックスを設定してください。
AWSアカウントを作成し、Bedrockモデルを設定してください。
バックエンドをセットアップして実行します。
フロントエンドをセットアップして実行します。
Docker コンテナを構成します。
これらの手順を実行後、アプリケーションを稼働させることができます。
キーポイント
AI エージェントは請求処理を簡素化します: AI エージェントは、ポリシーや補償範囲の検索を自動化し、複数のシステムを横断した操作や長大な PDF の閲覧を不要にし、情報を要約します。
エージェント型 AI は変革を推進できます: AI エージェントは推論・認識・行動する能力を備え、前例のないレベルの自律性を発揮します。保険会社は競争力を維持するために、これらのテクノロジーを積極的に取り入れ、システムやプロセスに統合しなければなりません。
MongoDB の柔軟なドキュメント・モデルは、容易なデータ・アクセスを可能にします: エージェントは API または MongoDB MCP サーバーを通じて、構造化データおよび非構造化データを MongoDB に保存し、容易にアクセスできます。これにより、エージェントは複雑かつコンテキストに基づくやり取りに対応できます。
作成者
- Luca Napoly、 MongoDB