ブラインドスポット - 見落とされていた850件のアプリケーション
「信頼とは感情ではありません」と CNA Insurance 社のテクノロジーリスクおよびコントロール担当 Global VP である Jackson Munuo 氏は言います「信頼とは、人が最も無防備な状況のときに約束を交わすことです」。
企業向け損害保険会社において、この無防備な状況というのはさまざまな形で現れます。たとえば、数千件の請求を引き起こす壊滅的な暴風雨や、ビジネスの存続を左右する保険金請求などが挙げられます。CNA 社の保険契約者が保険料を支払うとき、彼らは、最悪の事態が発生した際に同社が必ず支援してくれるという信頼と引き換えに、お金を支払っているのです。つまり、同社が公正に調査を行い、迅速に対応し、事態を適切に解決してくれることへの信頼です。
規制の厳しい業界でその約束を果たすには、保険金請求、サービシング、引受といった各領域にわたり、カスタマーポータル、評価エンジン、コンプライアンス追跡、保険基幹システムを完全に統合することが不可欠です。125 年の歴史を持つ業界リーダーであり、複数の州や法域にわたって保険契約を管理する CNA 社にとって、プロセスの連携は不可欠です。州境を越えて一貫した保険契約の適用、規制当局の変更の即座の反映、州保険局による精査にも耐えうる監査証跡の確保などに対応する必要があるからです。しかし、実際の業務では、手作業のプロセスや分断されたシステムが、その実現を本来以上に困難なものにしていました。
CNA 社のガバナンス、リスク、コンプライアンス (GRC) 運用は、連携の取れていないポイントソリューションに分散された状態でした。あるツールは保険金請求処理システムのコントロールを管理し、別のツールは保険引受のリスクアセスメントを処理し、さらに別のツールは各州の規制当局のコンプライアンス要件を追跡していました。一方で、保険契約管理システムには独自のコンプライアンスビューがありました。評価エンジンにはまた別のビューがありました。その結果、リスクの状況把握が断片的になり、ビジネス全体でコンプライアンスを証明するための統合された手段がありませんでした。
同社の 900 に及ぶアプリケーションポートフォリオは、保険契約管理や保険金請求処理から、引受、評価エンジン、カスタマーポータルに至るまであらゆるものにわたります。これらのそれぞれが保険契約者や規制要件に関わっています。しかし、手作業によるスプレッドシートでは、チームが年間に評価できるシステムは 50 件にとどまっていました。
この手作業は大変な負担でした。「例えば、SOX (サーベンス・オクスリー法) の新たな要件など、環境に変更があるたびに、それらを手作業で更新しなければならなかったのです。非常に大きな負担でした」と Munuo 氏は説明します。「最新の状態を維持するために、5 つの異なるシステムを確認しなければなりませんでした。当社には、信頼できる唯一の情報源が必要でした」
システムの断片化がリスクの可視化を妨げる理由
システムの断片化は、非効率性というもう 1 つの問題を生み出していました。リスク、監査、コンプライアンスの各チームは異なるシステム上で業務を行っていたため、同じ事業部門内で同じデータの要求が何度も発生する状況に陥っていました。
「さまざまな要求で、年に何度も同じデータを依頼していたのです」と Munuo 氏は述べています。「そのため、作業の重複が発生し、プロセスの効率性に疑問を抱く人が出てきました」。4 つの異なるチームが同じ事業部門に同じデータを要求する場合、それが示唆することは明確です。つまり、ガバナンスが連携していないのです。ガバナンスが連携していないと、AI で実現できることが制限されてしまいます。「AI を活用した統制テストにより、より少ないリソースでより多くのことを行えるようになりました」と Munuo 氏は述べています。ただし、これはデータが一箇所に集約されて初めて可能になることです。
CNA 社は、統合リスク管理 (IRM)、IT Service Management (ITSM)、共有 CMDB を使用して、ServiceNow AI Platform でリスク運用を一元化しました。これにより、すべてが変わりました。
50 から 900 へ拡大：統一されたガバナンスがどのようにリスクの全容を明らかにしたか
リスクとコンプライアンスの統合から始まった取り組みは、プラットフォーム全体の変革へと展開していきました。3 年間にわたり、CNA 社はインシデント管理、変更管理、インフラストラクチャの運用、GRC を一元的な運用コアシステムへと統合してきました。
インフラストラクチャチームは、IT 環境を包括的かつ正確に示すビューを構築しました。グローバル IT インフラストラクチャ担当 VP の Kalyan Srinivasan 氏は次のように説明しています。「データソースが信頼できる唯一の情報源となっていれば、チームはより簡単にデータの比較や、リアルタイム分析を行えるようになります。」
Munuo 氏のリスクとコンプライアンスのチームにとって、この変化は画期的なものでした。これらのチームは、相互に連携していない複数のシステムにまたがる更新の管理から、単一の AI プラットフォームを使用した管理へと移行しました。これにより、手作業がなくなりました。また、監査証跡は完全かつ改ざん不可能なものになりました。
しかし、もたらされた真の成功は拡張性でした。現在では、統一されたガバナンスと自動化により、Munuo 氏のチームでは 900 のアプリケーションポートフォリオ全体で統制をテストできるようになりました。AI 主導型のリスクスコアリングにより、CMDB との統合を通じて問題が自動的に抽出されるため、手動によるアセスメントや他の事業部門とのやり取りは不要になりました。監査人が見つけるよりも先にリスクが特定され、規制の変更にも数日ではなく数時間で対応できるようになりました。
包括的な可視性が実現したことで、Munuo 氏が冒頭で掲げた、「お客様が人生の困難な局面にあるときに信頼に応える」という約束を果たすことが可能になったのです。
「もう手作業で行わなくて済むようになり、皆ほっと息をついています」と彼は振り返ります。「今では、単一のシステムにアクセスすれば、すべてを確認できるようになりました」
また、Srinivasan 氏のインフラストラクチャチームのメンバーの間には、新たな自立意識も生まれています。「私のチームは今では、ServiceNow にアクセスして特定の資産を検索し、その資産に関するすべての情報を取得できるようになりました」と彼は言います。「他の誰かが情報をまとめてくれるまで待つ必要はありません。自分でデータを取得し、何が起こっているのかを把握して、タイムリーに対応できます」
AI 主導型のリスク管理：危機への受動的対応から危機の予測へ
統一されたガバナンス体制が整ったため、CNA 社は次のフェーズである統制テストとリスク分析のためのエージェント型 AI に向けて準備を進めています。これが可能になったのは、すべてのポリシー、すべてのコントロール、そしてすべての権限の境界を把握している単一の AI コントロールタワーという、強固な基盤があるからこそです。
この変革は極めて大きなものです。「レジリエンスとは、かつては復旧に関するものでした」と Munuo 氏は振り返ります。「今は、適応性を指しています。AI ワークフローを使用することで、物事を以前よりはるかに早く予測し、より正確に対応できるようになりました」
CNA 社にとって、エージェント型 AI とは、危機発生時に顧客対応を担うシステム群、つまり保険契約システム、保険請求ワークフロー、引受プラットフォームなどのすべてにわたる統制をテストできる能力を手に入れるということを意味します。
その結果：CNA 社の歴史は今や、負担ではなく、競争上の優位性になりました。アセスメント能力を 18 倍に拡大し、最新のリスクにも十分なスピードで対応することができています。
Srinivasan 氏もこれに同意しつつ、別の表現をしています。「進歩とは、もはや危機的状況へ対応することだけではなく、インテリジェンスを活用してそのような状況に先手を打つことなのです」
CNA 社にとって、この転換は、同社が万全の準備体制を整え、コンプライアンスに準拠し、先を見据えていることを意味しています。