AI จะเข้ามาแทนที่ตัวแทนประกันภัยหรือไม่? [วิดีโอและแบบทดสอบ]

คำตอบสั้นๆ คือ AI กำลังเข้ามาทำหน้าที่อัตโนมัติในงานประกันภัยส่วนใหญ่แล้ว เช่น การรับเรื่อง การเสนอราคา การบริการตามปกติ และบางส่วนของการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน ดังนั้นบทบาทของตัวแทนประกันภัยที่เน้นการทำธุรกรรมเพียงอย่างเดียวจะลดลง เนื่องจากข้อได้เปรียบหลักของพวกเขาคือความเร็วในการจัดการกรมธรรม์มาตรฐาน แต่ตัวแทนประกันภัยจะไม่หายไปไหน เพราะคนยังคงมีความสำคัญเมื่อต้องเผชิญกับความรับผิดชอบ ความเสี่ยงที่ซับซ้อน และกรณีการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนที่ยากลำบาก

ประเด็นสำคัญ:

ระบบอัตโนมัติ: ลดภาระงานด้านการรับข้อมูล การเปรียบเทียบ การต่ออายุ และการเปลี่ยนแปลงพื้นฐาน เพื่อลดเวลาในการบริหารจัดการ

ความรับผิดชอบ: ควรระบุชื่อบุคคลผู้รับผิดชอบเมื่อคำแนะนำหรือคำอธิบายเกี่ยวกับความคุ้มครองส่งผลต่อผลลัพธ์

ความซับซ้อน: มุ่งเน้นความเชี่ยวชาญของบุคลากรในการตัดสินใจด้านการคุ้มครองเชิงพาณิชย์ การคุ้มครองลูกค้าที่มีฐานะร่ำรวย และการคุ้มครองที่มีหลายระดับ

การเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน: ใช้ AI ในการคัดกรองและแยกเอกสาร ส่งต่อการเจรจาและข้อยกเว้นไปยังบุคคลที่เกี่ยวข้อง

การปฏิบัติตามกฎระเบียบ: ต้องมีคำอธิบายได้ มีการควบคุมอคติ และมีบันทึกการตรวจสอบสำหรับกระบวนการตัดสินใจและคำแนะนำอัตโนมัติ

การเห็นใบเสนอราคาประกันภัยปรากฏขึ้นในเวลาเพียงไม่กี่วินาที อาจทำให้หลายคนคิดว่า “เอาล่ะ… ตัวแทนประกันภัยคงหมดอนาคตแล้ว” หลายคนคิดแบบนั้น แต่ความเป็นจริงนั้นซับซ้อนกว่านั้น และที่น่าสนใจกว่านั้นก็คือ AI กำลังเข้ามาแทนที่ส่วนต่างๆ ของกระบวนการทำงานด้านประกันภัยอย่างแน่นอน ส่วนที่น่าเบื่อ ส่วนที่ซ้ำซาก ส่วนที่ทำให้คนหาวกลางประโยค แต่การแทนที่ตัวแทนประกันภัยตั้งแต่ต้นจนจบนั้น เป็นอีกเรื่องหนึ่ง มันเหมือนกับการบอกว่าเครื่องคิดเลขเข้ามาแทนที่นักบัญชี ซึ่งมันไม่ได้เป็นเช่นนั้น แต่มันเปลี่ยนสิ่งที่การเป็นนักบัญชีต้องการ (McKinsey; Reuters)

เรื่องนี้เลยถูกพูดคุยกันเหมือนผู้ใหญ่ที่บางครั้งก็ยังแอบดูฟีดโซเชียลตอนเที่ยงคืนด้วยความตื่นตระหนกอยู่เลย 😅.

บทความที่คุณอาจสนใจอ่านต่อหลังจากบทความนี้:

🔗 ปัญญาประดิษฐ์จะเข้ามาแทนที่นักบัญชีหรือไม่?
ระบบอัตโนมัติจะเปลี่ยนแปลงงานด้านบัญชีและโอกาสทางอาชีพในอนาคตอย่างไร.

🔗 ปัญญาประดิษฐ์จะเข้ามาแทนที่รังสีแพทย์หรือไม่?
สำรวจเครื่องมือสร้างภาพด้วย AI ข้อจำกัดด้านความแม่นยำ และการเปลี่ยนแปลงบุคลากรในวงการรังสีวิทยา.

🔗 ปัญญาประดิษฐ์จะเข้ามาแทนที่นักลงทุนในธนาคารหรือไม่?
วิเคราะห์ขั้นตอนการทำงานด้านการเจรจาต่อรอง จุดแข็งของ AI และทักษะของนักการธนาคารที่ยังคงจำเป็น.

🔗 งานที่ AI ไม่สามารถทดแทนได้ และงานที่ AI จะเข้ามาแทนที่ได้
ภาพรวมระดับโลกของบทบาทงานที่ยังคงมีความยืดหยุ่นต่อ AI และงานที่มีความเสี่ยง.

เป็นคำถามที่ทุกคนสงสัย (แม้ว่าจะไม่ได้พูดออกมาตรงๆ) 😬

เมื่อผู้คนพูดว่า “ปัญญาประดิษฐ์จะเข้ามาแทนที่ตัวแทนประกันภัยหรือไม่” พวกเขามักไม่ได้ให้คำตอบที่เป็นกลางและชัดเจนเสมอไป ความหมายแฝงมักจะเป็น:

• ฉันจะยังมีงานทำอยู่ไหม?

• “ฉันจะได้ข้อเสนอที่ดีกว่านี้ไหมถ้าไม่มีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้อง?”

• “ฉันจะถูกหลอกโดยแชทบอทที่ฟังดูมั่นใจแต่จริงๆ แล้ว… ผิดพลาดหรือเปล่า?”

• “ถ้าเกิดอะไรผิดพลาดขึ้นมา ฉันควรไปต่อว่าใครดี?” (พูดกันตามตรงเถอะ)

การประกันภัยนั้นเกี่ยวข้องกับอารมณ์ แม้ว่ามันจะแสร้งทำเป็นอย่างอื่นก็ตาม มันคือเงิน ความเสี่ยง ความกลัว และเอกสารต่างๆ ที่ปลอมตัวมาในรูปแบบของการจ่ายเงินรายเดือนที่ดูเรียบร้อย AI จัดการเอกสารได้ดี แต่ความกลัว...ทำได้ไม่ดีเท่าไหร่.

สิ่งที่ AI ทำได้ดีกว่ามนุษย์แล้ว (ใช่ ผมพูดแบบนั้นจริงๆ) ⚡🤖

ในบางด้าน AI นั้นเร็วกว่าและสม่ำเสมอกว่าเจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์ แม้ในวันที่ดีที่สุดหลังจากดื่มกาแฟไปสองแก้วแล้วก็ตาม:

• การรับข้อมูลและการคัดกรองเบื้องต้น: ดึงรายละเอียดพื้นฐาน ตรวจสอบข้อมูลที่ขาดหายไป และแจ้งเตือนให้คุณแก้ไข

• การเปรียบเทียบราคาประกัน: กรองตามค่าเสียหายส่วนแรก วงเงินคุ้มครอง ส่วนเสริม และช่วงราคา

• บริการบำรุงรักษาตามกรมธรรม์ตามปกติ: การอัปเดตที่อยู่ บัตรประจำตัวประชาชน การแจ้งเตือนการชำระเงิน การอนุมัติเบื้องต้น

• การตรวจจับรูปแบบการฉ้อโกง: ไม่สมบูรณ์แบบ แต่ AI ทำได้ดีในการระบุว่า "นี่ดูผิดปกติทางสถิติ"

• การคัดกรองทางโทรศัพท์/แชท: ส่งต่อคุณไปยังแผนกที่เหมาะสมโดยไม่ต้องโอนสายไปมาหลายรอบ (บางครั้ง)

หากการปฏิสัมพันธ์ของคุณกับตัวแทนส่วนใหญ่เป็นการ "ขอใบเสนอราคาเร็วๆ" AI ก็กำลังเข้ามาแย่งงานส่วนนั้นอยู่แล้ว ไม่ใช่ทั้งหมด แต่เป็นส่วนหนึ่ง และเป็นส่วนหนึ่งที่สำคัญมาก (McKinsey; Deloitte)

อะไรคือคุณสมบัติของตัวแทนประกันภัยที่ดี 🧠🧾

นี่คือส่วนที่คนส่วนใหญ่มักมองข้าม แล้วก็สงสัยว่าทำไมบทสนทนาถึงสับสนวุ่นวายในภายหลัง.

ตัวแทนประกันภัยที่ดีไม่ใช่แค่คนที่พิมพ์ใบเสนอราคาและมีน้ำเสียงไพเราะเท่านั้น ตัวแทนประกันภัยที่ดีต้องมีทักษะหลากหลายที่ผสมผสานความเป็นมนุษย์อย่างแท้จริง:

• การแปลความเสี่ยง: เปลี่ยน "เงื่อนไขความคุ้มครอง" เป็น "จะเกิดอะไรขึ้นถ้าหลังคาบ้านคุณรั่วและฝ้าเพดานบ้านเพื่อนบ้านกลายเป็นน้ำตก"

• การค้นพบ: การถามคำถามที่คุณไม่รู้ว่าสำคัญ เช่น “คุณทำธุรกิจจากที่บ้านหรือเปล่า?” หรือ “ใครเป็นคนขับรถคันนั้นกันแน่?”

• การให้คำปรึกษาเกี่ยวกับการตัดสินใจเลือกอย่างใดอย่างหนึ่ง: ช่วยคุณเลือกระหว่างเบี้ยประกันที่สูงกว่ากับค่าใช้จ่ายส่วนแรกที่ผู้เอาประกันต้องจ่ายเอง โดยไม่หลอกลวงว่ามีทางเลือกง่ายๆ ที่จะได้ประโยชน์โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายใดๆ

• การเลือกบริษัทประกันภัย: การรู้ว่าบริษัทประกันภัยใดมีแนวโน้มที่จะอนุมัติสินไหมทดแทนได้ง่าย บริษัทใดค่อนข้างเข้มงวด และบริษัทใดไม่ชอบความเสี่ยงบางประเภท

• การให้ความช่วยเหลือเมื่อสถานการณ์ยุ่งยาก: ข้อพิพาทเรื่องการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน ความสับสน การปฏิเสธ และกรณีพิเศษที่ซับซ้อน

นี่คือคำเปรียบเทียบที่ไม่ค่อยสมจริงนักแต่ก็ยังใช้ได้อยู่: AI เปรียบเสมือนเครื่องสแกนสินค้าในซูเปอร์มาร์เก็ตที่เร็วมาก 🛒 ส่วน AI ที่ยอดเยี่ยมก็เปรียบเสมือนเพื่อนที่คอยห้ามคุณไม่ให้ซื้อส่วนผสมที่ไม่เข้ากัน และช่วยคุณทำอาหารเมื่อครัวเกิดไฟไหม้ อาจจะดูเวอร์ไปหน่อย แต่ก็ไม่ไกลจากความจริงเท่าไหร่.

AI สามารถเข้ามาแทนที่งานของเจ้าหน้าที่ได้ (ไม่ใช่ตัวเจ้าหน้าที่ แต่เป็นงานที่ทำ) 🧩🤖

นี่คือการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ: งานต่างๆ คือกลุ่มของภารกิจย่อยๆAI มีแนวโน้มที่จะแยกภารกิจย่อยเหล่านั้นออกจากกัน (แมคคินซีย์)

งานที่น่าจะใช้ระบบอัตโนมัติได้มากที่สุดคือ งานยาก

• การเสนอราคาเบื้องต้นสำหรับความเสี่ยงมาตรฐาน

• การตรวจสอบการอนุมัติสินเชื่อรอบแรก

• การประมวลผลเอกสาร (ใบสมัคร หลักฐานการประกันภัย การต่ออายุ)

• การบริการลูกค้าในระดับคำถามที่พบบ่อย

• การเปลี่ยนแปลงความคุ้มครองแบบง่ายๆ (เพิ่มยานพาหนะ ลบผู้ขับขี่ อัปเดตที่อยู่)

AI จะช่วยเหลืองานบางอย่าง แต่จะไม่รับผิดชอบงานนั้นทั้งหมด (อย่างน้อยก็ไม่แน่นอน)

• การจัดทำประกันภัยเชิงพาณิชย์ที่ซับซ้อน

• ประกันภัยส่วนบุคคลสำหรับบุคคลที่มีทรัพย์สินสุทธิสูง มีอสังหาริมทรัพย์หลายแห่ง ของสะสม และความคุ้มครองเพิ่มเติม

• การให้ความช่วยเหลือและการยกระดับข้อเรียกร้อง

• การให้คำปรึกษาด้านความคุ้มครองพร้อมความรับผิดชอบที่แท้จริง

ดังนั้น หากธุรกิจของคุณส่วนใหญ่เป็นประกันสินค้าโภคภัณฑ์ และ "มูลค่า" คือความเร็ว... ความกดดันจึงมีมากทีเดียว 😬.

ทำไมการเปลี่ยนชิ้นส่วนทั้งหมดจึงยากกว่าที่คิด 🧍♀️⚖️

แม้ว่า AI จะสามารถทำงานได้ 80% แต่ 20% ที่เหลือคือส่วนที่ก่อให้เกิดการฟ้องร้อง การยกเลิก และความเสียหายต่อชื่อเสียง ประกันภัยมีข้อเท็จจริงที่แก้ไขยากอยู่สามประการ:

1) ความรับผิดชอบเป็นเรื่องสำคัญ

หาก AI ให้คำแนะนำที่ผิดพลาด ใครเป็นผู้รับผิดชอบ? ผู้ให้บริการ? แพลตฟอร์ม? ลูกค้าที่เชื่อถือมัน? นี่ไม่ใช่แค่เรื่องเชิงปรัชญา แต่เป็นเรื่องการใช้งานจริง (NAIC)

2) ผู้คนมักอธิบายความเสี่ยงไม่ชัดเจน

มนุษย์เรามักลืมสิ่งต่างๆ เข้าใจคำถามผิด หรือป้อนข้อมูลผิดๆ อย่างมั่นใจ AI สามารถช่วยตรวจจับความไม่สอดคล้องกันได้แน่นอน แต่ก็ยังขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ป้อนเข้าไปอยู่ดี ถ้าข้อมูลเข้าไม่ดี ผลลัพธ์ก็อาจออกมาไม่ดีก็ได้ 😵💫.

3) กรณีพิเศษคือหัวใจสำคัญของเกม

ช่วงเวลาที่คุณต้องการประกันภัยมากที่สุดคือเมื่อเกิดเหตุการณ์ผิดปกติขึ้น เช่น ความเสียหายต่อทรัพย์สินที่ผิดปกติ ความรับผิดที่ไม่ธรรมดา อุบัติเหตุที่มีผู้เกี่ยวข้องหลายฝ่าย การหยุดชะงักของธุรกิจ กรณีพิเศษเหล่านี้แหละที่มนุษย์ยังคงสร้างประโยชน์ได้.

ตารางเปรียบเทียบ: ตัวเลือกยอดนิยมที่ลูกค้าใช้งานจริง 🧾🔍

ด้านล่างนี้คือตัวอย่างการใช้งานจริงของการ "เปลี่ยนเอเจนต์" อาจมีข้อผิดพลาดในการจัดรูปแบบเล็กน้อย เนื่องจากความเป็นจริงนั้นไม่สมบูรณ์แบบเสมอไป.

สังเกตอะไรไหม? “ผู้ชนะ” ขึ้นอยู่กับว่าคุณให้คุณค่ากับอะไร: ความเร็ว ความเรียบง่าย การควบคุม ความมั่นใจ หรือการหาคนมาเป็นผู้รับผิดชอบ ใช่แล้ว บางครั้งการโทษคนอื่นก็เป็นส่วนสำคัญเหมือนกัน 😅.

ฝ่ายขายและการจัดจำหน่าย: ประตูทางเข้ากำลังเปลี่ยนแปลง 🚪🤖

ด้านการขายเป็นด้านที่ AI ดูเหมือนจะสร้างความเปลี่ยนแปลงได้มากที่สุด เพราะสามารถวัดผลได้ มีลูกค้าเป้าหมายเข้ามา มีการกรอกแบบฟอร์ม มีการส่งใบเสนอราคา และมีการติดตามอัตราการปิดการขาย AI ชอบระบบการทำงานแบบเป็นขั้นตอน ส่วนมนุษย์...บางครั้งก็ลืมติดตามลูกค้าเพราะสุนัขป่วย มันเกิดขึ้นได้.

ยอดขายมีการเปลี่ยนแปลงอะไรบ้าง

• AI สามารถคัดกรองลูกค้าเป้าหมายได้ทันที

• AI สามารถจำลองสถานการณ์การเสนอราคาได้อย่างรวดเร็ว (เช่น ค่าส่วนแรกเพิ่มขึ้น เบี้ยประกันลดลง หรือ ค่าส่วนแรกลดลง เบี้ยประกันเพิ่มขึ้น)

• AI สามารถปรับแต่งข้อความให้เหมาะสมกับแต่ละบุคคลได้ในวงกว้าง (บางครั้งก็ดูน่ากลัว บางครั้งก็เป็นประโยชน์) (McKinsey)

สิ่งที่ไม่หายไป

• การสร้างความไว้วางใจเพื่อการซื้อสินค้าที่มีความหมาย

• อธิบายข้อจำกัดต่างๆ โดยไม่ทำให้คนฟังรู้สึกเบื่อหน่าย

• การตรวจจับว่าลูกค้าเข้าใจผิดเกี่ยวกับสินค้าที่กำลังซื้อหรือไม่

หนึ่งในความเสี่ยงที่มองไม่เห็นที่ใหญ่ที่สุดคือ AI สามารถ "ปรับให้เหมาะสม" เพื่อการเปลี่ยนลูกค้าให้เป็นผู้ซื้อได้ ซึ่งอาจผลักดันให้ผู้คนเลือกประกันที่ถูกกว่า เพราะถูกกว่าและตอบตกลงได้ง่ายกว่า ตัวแทนประกันภัยที่มีคุณภาพจะพยายามโน้มน้าวให้คุณหลีกเลี่ยงตัวเลือกที่ถูกที่สุด ซึ่งแม้จะดูไม่ดีในแดชบอร์ดแสดงการเติบโต แต่ก็เป็นบริการที่จับต้องได้.

ข้อกล่าวอ้าง: ความมั่นใจของหุ่นยนต์อาจส่งผลเสียในที่สุด 😵💫🧯

งานด้านการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนเป็นส่วนที่ AI สามารถช่วยได้อย่างมหาศาล และในขณะเดียวกันก็เป็นส่วนที่ AI อาจก่อให้เกิดความเสียหายมากที่สุดหากจัดการไม่ถูกต้อง.

จุดเด่นของ AI ในด้านการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน

• การจัดเรียงประเภทการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน (รถยนต์ ทรัพย์สิน และความรับผิด)

• การดึงรายละเอียดจากภาพถ่ายและเอกสาร

• การตรวจจับความไม่สอดคล้องกันและรูปแบบการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้น

• เร่งกระบวนการจ่ายเงินประจำที่ไม่ซับซ้อน (จัดการได้; เชื่อมโยงระบบ)

ที่ซึ่งมนุษย์ยังคงมีอำนาจเหนือกว่า

• การเจรจาต่อรองเมื่อความรับผิดชอบมีความซับซ้อน

• การตีความภาษาของนโยบายในสถานการณ์ที่คลุมเครือ

• การจัดการกับลูกค้าที่มีอารมณ์แปรปรวน (เช่น ลูกค้าที่โทรมาบอกว่า "ชีวิตฉันกำลังย่ำแย่มาก")

• การยกระดับและการยกเว้น

การเคลมประกันไม่ใช่แค่ข้อมูล มันคือสัปดาห์ที่พังทลายของใครบางคน บางครั้งอาจเป็นเดือนด้วยซ้ำ หากประสบการณ์การใช้งาน AI ดูเย็นชาหรือสับสน ลูกค้าก็จะหันไปหาเจ้าหน้าที่ฝ่ายบริการลูกค้าอยู่ดี และตอนนี้เจ้าหน้าที่ก็ต้องมาจัดการกับปัญหาที่เกิดขึ้น เหมือนกับการจ้างหุ่นยนต์ดูดฝุ่นที่ทำแยมเลอะพื้นนั่นแหละ มีประโยชน์จนกระทั่งมันไม่มีประโยชน์อีกต่อไป.

การปฏิบัติตามกฎระเบียบ: กำแพงที่ AI ต้องเผชิญอยู่เสมอ 🧱⚖️

ธุรกิจประกันภัยมีการกำกับดูแลอย่างเข้มงวด นั่นเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้ความฝันที่ว่า “AI จะเข้ามาแทนที่ทุกคน” นั้นช้าลง (FCA; NAIC)

AI สามารถช่วยในการปฏิบัติตามกฎระเบียบได้โดย:

• การกำหนดมาตรฐานการเปิดเผยข้อมูล

• การตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการส่งแบบฟอร์มที่จำเป็นครบถ้วน

• การบันทึกการสนทนาและการเปลี่ยนแปลงนโยบาย

• การตรวจสอบคำแนะนำที่ไม่สอดคล้องกัน (EIOPA; NAIC)

แต่ AI ก็ก่อให้เกิดปัญหาด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบใหม่ๆ ด้วยเช่นกัน:

• อธิบายการตัดสินใจอัตโนมัติ

• การจัดการกับข้อกังวลเกี่ยวกับอคติและความเป็นธรรม

• การรักษาบันทึกการตรวจสอบที่สมเหตุสมผล

• หลีกเลี่ยงคำอธิบายความคุ้มครองที่ "ผิดเพี้ยน" (ICO; EIOPA)

นอกจากนี้ และนี่ก็สำคัญมาก: คุณไม่สามารถให้แบบจำลองสร้างคำตอบเกี่ยวกับความคุ้มครองได้ แม้แต่ความผิดพลาดเล็กน้อยก็อาจกลายเป็นเรื่องใหญ่ได้ ตัวแทนก็อาจผิดพลาดได้เช่นกัน แน่นอน แต่ก็มีบุคคลให้สอบถาม ฝึกอบรมใหม่ ลงโทษ หรือฟ้องร้อง (อีกครั้ง... การตำหนิเป็นคุณลักษณะหนึ่ง น่ากลัวจัง) (NAIC)

AI กับตัวแทนประกันภัย: คำตอบที่ชัดเจนที่สุด 😅

AI จะเข้ามาแทนที่ บางส่วน และจะเข้ามาแทนที่ งานบางส่วนของตัวแทนส่วนใหญ่แต่จะไม่ทำให้บทบาทของตัวแทนหายไปทั้งหมด เพราะบทบาทนั้นแบ่งออกเป็นสองส่วน (รอยเตอร์)

เวอร์ชั่นที่ถูกบีบอัด

• นโยบายการขายธุรกรรม

• การต่ออายุแบบไม่ต้องติดต่อมาก

• คำขอรับบริการพื้นฐาน

• การเสนอราคาแบบง่ายสำหรับความเสี่ยงมาตรฐาน

เวอร์ชั่นที่จะแข็งแกร่งขึ้น (หากทำอย่างถูกต้อง)

• ที่ปรึกษา, ผู้เชี่ยวชาญ, ผู้แปลความเสี่ยง

• ผู้เชี่ยวชาญด้านการค้า

• ผู้สนับสนุนการเรียกร้อง / ผู้ประสานงานการแก้ไขปัญหา

• นักสร้างหนังสือที่ขับเคลื่อนด้วยความสัมพันธ์

บทบาทของ “ตัวแทน” จะเปลี่ยนจากเครื่องเสนอราคาไปเป็นโค้ชด้านการบริหารความเสี่ยงมากขึ้น นั่นเป็นงานที่ดีกว่า…แต่ก็ต้องการทักษะบางอย่างที่ตัวแทนบางคนไม่เคยมีมาก่อน การเปลี่ยนแปลงนี้อาจไม่ใช่เรื่องง่าย.

ถ้าคุณเป็นตัวแทนประกันภัย คุณควรทำอย่างไรต่อไป 🧠📈

ไม่ใช่ "ความตื่นตระหนก" อย่างแรกเลย ความตื่นตระหนกทำให้คนทำอะไรโดยไม่คิดหน้าคิดหลัง เช่น ซื้อคอร์สเรียนที่ตัวเองไม่มีวันเรียนจบ.

ขั้นตอนปฏิบัติที่ช่วยได้:

• ฝึกฝนการอธิบายรายละเอียดความคุ้มครอง: ฝึกฝนการแปลงภาษาในกรมธรรม์ให้เป็นภาษาที่เข้าใจง่าย บันทึกเสียงตัวเอง อาจรู้สึกเขินอายบ้าง แล้วค่อยๆ ปรับปรุงแก้ไข

• เชี่ยวชาญในกรณีที่ซับซ้อน: ธุรกิจขนาดเล็ก, ประกันภัยเฉพาะทาง, การวางแผนประกันชีวิตและประกันทุพพลภาพ, กลยุทธ์ประกันภัยแบบครอบคลุม, ครัวเรือนที่มีกรมธรรม์หลายฉบับ

• ใช้ AI เป็นผู้ช่วยของคุณ ไม่ใช่ตัวแทนของคุณ: ทำการติดตามผลอัตโนมัติ การป้อนข้อมูล การแจ้งเตือนการต่ออายุ และการรับข้อมูล (McKinsey)

• สร้างคู่มือรับมือการเคลม: ลูกค้าจดจำประสบการณ์การเคลมได้มากกว่าเบี้ยประกัน จงเป็นคนที่ให้ความช่วยเหลือเมื่อเกิดความเครียด

• บันทึกคำแนะนำอย่างเป็นระเบียบ: หากคุณให้คำแนะนำ โปรดจดบันทึก จะเป็นการปกป้องตัวคุณเองและช่วยให้ผู้ให้คำแนะนำเข้าใจได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

อาจฟังดูเกินจริง แต่เป็นความจริง: เอージェนต์ที่ทำหน้าที่เหมือนที่ปรึกษาจะอยู่รอด ส่วนเอージェนต์ที่ทำตัวเหมือนมนุษย์จะถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ.

ถ้าคุณเป็นลูกค้า การเลือกระหว่าง AI กับเจ้าหน้าที่ 🧾🤔

ลองตรวจสอบความรู้สึกของคุณอย่างรวดเร็วดู:

ควรใช้ตัวเลือกที่เน้น AI เป็นหลักในกรณีต่อไปนี้:

• สถานการณ์ของคุณนั้นตรงไปตรงมา

• คุณเข้าใจพื้นฐานของการคุ้มครองแล้ว

• คุณสบายใจกับการเปลี่ยนแปลงที่เอื้อประโยชน์ต่อตนเอง

• คุณให้ความสำคัญกับความเร็วและราคาเป็นหลัก

ควรใช้เจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์ (หรือแบบไฮบริด) ในกรณีต่อไปนี้:

• คุณมีอสังหาริมทรัพย์ ยานพาหนะ หรือระบบรักษาความปลอดภัยภายในบ้านที่ซับซ้อนหลายแห่ง

• คุณดำเนินธุรกิจหรือมีงานเสริม

• คุณต้องการคำแนะนำด้านความรับผิด (ประกันภัยความรับผิดส่วนเกิน ประกันภัยความรับผิดทางวิชาชีพ ประกันภัยสำหรับเจ้าของบ้าน)

• คุณเคยยื่นขอค่าสินไหมทดแทนหรือคาดว่าจะมีความเสี่ยงเพิ่มขึ้น

• คุณต้องการให้ใครสักคนช่วยตรวจสอบความสมเหตุสมผลของทางเลือกของคุณ

กลยุทธ์ที่ดีอย่างน่าประหลาดใจคือกลยุทธ์แบบผสมผสาน: รับใบเสนอราคาจาก AI อย่างรวดเร็ว จากนั้นให้มนุษย์ตรวจสอบตัวเลือกที่ดีที่สุดสองตัวเลือกสำหรับช่องว่างความคุ้มครอง เป็นการรวมข้อดีของทั้งสองวิธีเข้าด้วยกัน เหมือนกับการใช้ GPS ควบคู่ไปกับการดูป้ายบอกทาง.

อนาคตของความปกติแบบใหม่จะเป็นอย่างไร (และทำไมมันถึงไม่ใช่เรื่องร้ายไปเสียทั้งหมด) 🌤️🤖

ผลลัพธ์ที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุดไม่ใช่ "มนุษย์หายไป" แต่เป็น:

• จำนวนเจ้าหน้าที่ที่ทำงานธุรการมูลค่าต่ำลดลง

• เพิ่มระบบอัตโนมัติในการเสนอราคา การให้บริการ และการต่ออายุสัญญา

• เน้นการขายแบบให้คำปรึกษามากขึ้น

• บทบาทเฉพาะทางเพิ่มเติม (ด้านธุรกิจเฉพาะกลุ่ม การบริหารความเสี่ยง การให้คำปรึกษาด้านการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน)

• ภารกิจใหม่ของ “ผู้ควบคุมดูแล AI”: ตรวจสอบผลลัพธ์ ตรวจจับข้อผิดพลาด ฝึกอบรมเวิร์กโฟลว์ (EIOPA; NAIC)

สุดท้ายแล้ว เราจะมีตัวกลางที่ทำหน้าที่เพียงแค่ทำธุรกรรมน้อยลง และมีที่ปรึกษาที่มีความรู้ความสามารถมากขึ้น ซึ่งพูดตรงๆ ก็คือ น่าจะเป็นผลดีต่อลูกค้าด้วยเช่นกัน.

AI ไม่ได้เข้ามาแทนที่ตัวแทนประกันภัยในฐานะเผ่าพันธุ์ มันเหมือนกับการวิวัฒนาการอย่างรวดเร็วมากกว่า บางตัวปรับตัวได้ บางตัวก็ปรับไม่ได้ เสียงพากย์สารคดีธรรมชาติ: “และนี่คือตัวแทนที่ปฏิเสธที่จะหยุดส่งแฟกซ์แบบฟอร์ม…” 📠😬

สรุป 🧾✨

AI จะเข้ามาแทนที่งานซ้ำซากจำเจจำนวนมากที่ตัวแทนทำ และจะเข้ามาแทนที่ตัวแทนที่มีบทบาทหลักคือ "การติดต่อสื่อสารกับเจ้าหน้าที่เกี่ยวกับแบบฟอร์ม" แต่ธุรกิจประกันภัยเต็มไปด้วยกรณีพิเศษที่ซับซ้อน สถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับอารมณ์ และความต้องการด้านความรับผิดชอบ ซึ่งสิ่งเหล่านี้ยังคงเอื้อประโยชน์ต่อมนุษย์ โดยเฉพาะในสถานการณ์ที่ซับซ้อน (NAIC; EIOPA)

สรุปโดยย่อ

• AI จะเข้ามามีบทบาทสำคัญในการเสนอราคา การรับเรื่อง การบริการตามปกติ และบางส่วนของกระบวนการเคลม 🧠⚡ (McKinsey)

• มนุษย์ยังคงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการจัดการความเสี่ยงที่ซับซ้อน การให้คำแนะนำอย่างละเอียดอ่อน และการสนับสนุน 🧍♀️⚖️

• อนาคตจะเป็นแบบไฮบริด: AI จัดการเรื่องความเร็ว ส่วนเอเจนต์จัดการเรื่องการตัดสินใจ 🤝🤖 (รอยเตอร์)

• ตัวแทนที่พัฒนาตนเองไปเป็นที่ปรึกษาจะประสบความสำเร็จได้ดี หรืออาจจะดียิ่งขึ้นไปอีกด้วยซ้ำ 📈🙂

ถ้าคุณยังรู้สึกไม่สบายใจอยู่ ก็ไม่ใช่เรื่องผิด การเปลี่ยนแปลงอาจรู้สึกเหมือนกับการยืนอยู่บนทางเดินเลื่อนขณะผูกเชือกรองเท้า คุณทำได้...แต่คุณอาจจะเซเล็กน้อย.

ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง: การใช้ AI เป็นผู้ช่วยในการต่ออายุสัญญาสำหรับเอเจนซี่ขนาดเล็ก 🤝🤖

สถานการณ์

ลองนึกภาพบริษัทตัวแทนประกันภัยอิสระขนาดเล็กที่มีตัวแทนสามคนและพนักงานธุรการพาร์ทไทม์อีกหนึ่งคน พวกเขาดูแลลูกค้าประกันภัยส่วนบุคคลประมาณ 850 ราย ส่วนใหญ่เป็นประกันบ้าน รถยนต์ เช่าบ้าน และประกันภัยความรับผิดส่วนเกิน ช่วงฤดูต่ออายุเป็นช่วงเวลาที่ยุ่งยาก ตัวแทนต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงกรมธรรม์ ติดตามรายละเอียดที่ขาดหายไป เปรียบเทียบราคาต่ออายุ และเขียนอีเมลติดตามผล.

ในสถานการณ์สมมติแต่สมจริงนี้ AI ไม่ได้เข้ามาแทนที่ตัวแทน แต่ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยในการต่ออายุประกัน บทบาทของมันคือการเตรียมขั้นตอนเบื้องต้นเพื่อให้ตัวแทนสามารถมุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจ เช่น ช่องว่างความคุ้มครอง การเปลี่ยนแปลงราคา ประวัติการเคลม และคำถามที่ยากลำบากจากลูกค้า.

สิ่งที่ผู้ช่วยต้องการ

หน่วยงานจะมอบสิ่งต่อไปนี้ให้กับผู้ช่วย AI:

• สรุปนโยบายปีที่แล้ว

• ใบเสนอราคาต่ออายุปัจจุบัน

• บันทึกของลูกค้าจากระบบ CRM

• มีการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนหรือการเปลี่ยนแปลงที่อยู่ล่าสุดหรือไม่

• กฎของหน่วยงาน เช่น “ห้ามแนะนำให้ลดวงเงินความรับผิดโดยปราศจากการตรวจสอบจากมนุษย์”

• รายการตรวจสอบช่องโหว่ทั่วไป: วงเงินความรับผิดต่ำ ขาดความคุ้มครองเพิ่มเติม ผู้ขับขี่ที่ไม่รวมอยู่ในความคุ้มครอง การใช้บ้านเป็นธุรกิจ อายุของหลังคา ความเสี่ยงจากน้ำท่วม และค่าเสียหายส่วนแรกสูง

ผู้ช่วยไม่ควรทำสัญญาประกันภัย สัญญาเรื่องส่วนลด หรือให้คำแนะนำขั้นสุดท้าย ควรจัดเตรียมเอกสารประกอบการตรวจสอบสำหรับตัวแทนประกันภัยที่มีใบอนุญาตแทน.

ตัวอย่างคำแนะนำ

ตรวจสอบเอกสารการต่ออายุประกันของลูกค้าท่านนี้ และจัดทำสรุปด้วยภาษาที่เข้าใจง่ายสำหรับตัวแทน ระบุการเพิ่มขึ้นของเบี้ยประกันเกิน 12% การลดความคุ้มครอง ข้อมูลที่ขาดหายไป และสถานการณ์ใดๆ ที่ลูกค้าอาจต้องการคำอธิบายจากเจ้าหน้าที่ อย่าแนะนำให้เปลี่ยนความคุ้มครองเว้นแต่เหตุผลนั้นได้รับการสนับสนุนอย่างชัดเจนจากเอกสาร ปิดท้ายด้วยคำถามสามข้อที่ตัวแทนควรสอบถามก่อนติดต่อลูกค้า.

วิธีการทดสอบ

ก่อนนำไปใช้กับลูกค้าจริง ทางเอเจนซี่ได้ทดสอบผู้ช่วยเสมือนนี้กับไฟล์ต่ออายุเก่า 20 ไฟล์:

1. เลือกตัวอย่างการต่ออายุสัญญาแบบง่าย 10 ตัวอย่าง และการต่ออายุสัญญาแบบซับซ้อน 10 ตัวอย่าง.

2. ขอให้ AI สรุปเนื้อหาของแต่ละไฟล์.

3. ให้ตัวแทนที่ได้รับใบอนุญาตตรวจสอบทุกปัญหาที่ถูกระบุไว้.

4. ติดตามปัญหาที่ตรวจไม่พบ สัญญาณเตือนที่ผิดพลาด เวลาที่ใช้ และตรวจสอบว่าอีเมลลูกค้าฉบับสุดท้ายจำเป็นต้องเขียนใหม่หรือไม่.

5. อัปเดตคำแนะนำเมื่อ AI พลาดข้อมูลสำคัญบางอย่าง เช่น ผู้ขับขี่วัยรุ่นรายใหม่ ข้อมูลเกี่ยวกับอายุของหลังคา หรือเบาะแสเกี่ยวกับการใช้งานเชิงธุรกิจ.

คำถามทดสอบที่เป็นประโยชน์ ได้แก่:

• ผู้ช่วยสังเกตเห็นการขึ้นเบี้ยประกัน 18% หรือไม่?

• ระบบแจ้งเตือนหรือไม่ว่าลูกค้าได้เพิ่มรถคันที่สองเข้ามา?

• บริษัทดังกล่าวหลีกเลี่ยงการให้คำแนะนำเกี่ยวกับความคุ้มครองขั้นสุดท้ายหรือไม่?

• ได้อธิบายประเด็นดังกล่าวด้วยภาษาที่ลูกค้าทั่วไปเข้าใจหรือไม่?

• เรื่องนี้ทำให้เกิดความเกี่ยวข้องกับความรับผิด ข้อจำกัดความรับผิด หรือการเรียกร้องค่าเสียหายหรือไม่?

ผลลัพธ์

ผลลัพธ์ที่แสดงให้เห็น: จากการจับเวลาการตรวจสอบการต่ออายุเอกสารตัวอย่าง 5 ฉบับ ก่อนและหลังการใช้เวิร์กโฟลว์นี้ หน่วยงานสามารถลดเวลาการตรวจสอบรอบแรกจากประมาณ 22 นาทีต่อเอกสาร เหลือเพียง 7 นาทีต่อเอกสาร.

สำหรับการต่ออายุ 100 ครั้ง นั่นหมายความว่า:

• เวลาในการตรวจสอบด้วยตนเอง: 2,200 นาที หรือประมาณ 36.7 ชั่วโมง

• การตรวจสอบเบื้องต้นโดยใช้ AI ช่วย: 700 นาที หรือประมาณ 11.7 ชั่วโมง

• เวลาที่ประหยัดได้โดยประมาณ: 25 ชั่วโมงต่อการต่ออายุ 100 รายการ

หน่วยงานควรวัดคุณภาพ ไม่ใช่แค่ความเร็ว เป้าหมายที่เหมาะสมคือ การไม่พลาดรายการที่มีความเสี่ยงสูงเลยแม้แต่รายการเดียวจากรายการตรวจสอบการต่ออายุ 10 ข้อ ก่อนที่จะอนุญาตให้ใช้กระบวนการทำงานนั้นในชีวิตประจำวัน.

อะไรบ้างที่อาจผิดพลาดได้

ความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดคือการปล่อยให้ AI แสดงความมั่นใจมากเกินไปกว่าที่ควรจะเป็น ผลลัพธ์ที่ไม่ดีอาจบอกว่า “คุณควรลดความคุ้มครองลงเพื่อประหยัดเงิน” ส่วนผลลัพธ์ที่ดีกว่าอาจบอกว่า “เบี้ยประกันภัยต่ออายุเพิ่มขึ้น 16% ตัวแทนอาจต้องการทบทวนตัวเลือกค่าเสียหายส่วนแรกและอธิบายข้อดีข้อเสียก่อนที่จะพูดคุยเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงใดๆ กับลูกค้า”

ข้อผิดพลาดอื่นๆ ที่พบบ่อย:

• การป้อนเอกสารนโยบายที่ไม่สมบูรณ์เข้าไป

• อนุญาตให้ส่งอีเมลถึงลูกค้าโดยไม่ต้องตรวจสอบ

• ลืมอัปเดตรายการตรวจสอบเมื่อกฎของผู้ให้บริการขนส่งเปลี่ยนแปลง

• ถือว่าบทสรุปนี้เป็นคำแนะนำที่ได้รับอนุญาต

• ไม่ได้บันทึกสิ่งที่เจ้าหน้าที่มนุษย์อนุมัติไว้

ข้อคิดที่นำไปใช้ได้จริง

การใช้ AI ในธุรกิจประกันภัยที่ได้ผลดีที่สุด ไม่ใช่การเข้ามาแทนที่ตัวแทนในขณะที่จำเป็นต้องใช้ดุลยพินิจ แต่เป็นการช่วยจัดการงานต่างๆ ให้เรียบร้อยก่อนที่สถานการณ์นั้นจะมาถึง ให้ AI จัดการเรื่องการต่ออายุ ตรวจสอบรายละเอียดที่ผิดปกติ และร่างคำอธิบายด้วยภาษาที่เข้าใจง่าย จากนั้นให้ตัวแทนที่มีใบอนุญาตเป็นผู้ตัดสินใจ.

คำถามที่พบบ่อย

AI จะเข้ามาแทนที่ตัวแทนประกันภัยอย่างสมบูรณ์หรือไม่?

AI กำลังเข้ามาแทนที่ งาน เช่น การรับเรื่อง การเปรียบเทียบราคา และการบริการประจำวัน แต่การแทนที่ทั้งหมดนั้นทำได้ยากกว่า ธุรกิจประกันภัยพึ่งพาความรับผิดชอบ การป้อนข้อมูลจากมนุษย์ซึ่งไม่ค่อยเรียบร้อย และกรณีพิเศษที่เกิดขึ้นระหว่างการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนหรือการตัดสินใจเรื่องความคุ้มครองที่ซับซ้อน ในทางปฏิบัติ บทบาทของตัวแทนจึงแตกแยกออกไป ตัวแทนที่เน้นการทำธุรกรรมจะถูกบีบให้ลดลง ในขณะที่ตัวแทนที่ให้คำปรึกษาจะมีคุณค่ามากขึ้น

ปัจจุบัน AI เข้ามาช่วยทำงานส่วนใดบ้างของตัวแทนประกันภัยโดยอัตโนมัติ?

AI เก่งในขั้นตอนการทำงานซ้ำซาก เช่น การรวบรวมข้อมูลพื้นฐาน การตรวจสอบข้อมูลที่ขาดหายไป การเปรียบเทียบราคาประกันตามค่าเสียหายส่วนแรกและวงเงิน การจัดการการแก้ไขสัญญาแบบง่ายๆ และการกำหนดเส้นทางการสนทนาหรือการโทร นอกจากนี้ยังช่วยตรวจจับรูปแบบการฉ้อโกงและเร่งกระบวนการจัดการสินไหมทดแทนที่ไม่ซับซ้อน หากคุณค่าของตัวแทนประกันภัยส่วนใหญ่อยู่ที่ความเร็วในการจัดการกรมธรรม์มาตรฐาน แรงกดดันจาก AI จึงเห็นได้ชัดเจน.

การใช้แชทบอท AI ประเมินราคาประกันภัยปลอดภัยหรือไม่?

ในสถานการณ์ที่ไม่ซับซ้อน หากคุณเข้าใจพื้นฐานความคุ้มครองอยู่แล้วและสามารถตรวจสอบรายละเอียดได้ การทำประกันอาจปลอดภัย ความเสี่ยงหลักคือคำอธิบายความคุ้มครองที่ฟังดูมั่นใจแต่ไม่ถูกต้อง หรือการมองข้ามรายละเอียดปลีกย่อย เช่น ข้อจำกัดความคุ้มครองและสถานการณ์พิเศษ วิธีการทั่วไปคือการใช้ AI เพื่อขอใบเสนอราคาอย่างรวดเร็ว จากนั้นให้ตัวแทนประกันภัยตรวจสอบตัวเลือกที่ดีที่สุดเพื่อหาช่องว่างความคุ้มครอง.

ฉันควรเลือกใช้บริการเจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์แทนการใช้พอร์ทัลออนไลน์หรือ AI เมื่อใด?

ตัวแทนที่เป็นมนุษย์ (หรือแบบผสมผสาน) มักจะมีประโยชน์มากที่สุดเมื่อความเสี่ยงมีความซับซ้อนหรือมีความเสี่ยงสูง เช่น มีทรัพย์สินหลายแห่ง ปัจจัยขับเคลื่อนในครัวเรือนที่ซับซ้อน งานเสริม ความต้องการทางธุรกิจขนาดเล็ก การตัดสินใจเกี่ยวกับความรับผิดส่วนเกิน หรือประวัติการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนในอดีต ตัวแทนจะเพิ่มคุณค่าโดยการแปลความเสี่ยงให้เป็นภาษาที่เข้าใจง่าย ถามคำถามที่คุณอาจไม่เคยรู้มาก่อน และให้การสนับสนุนเมื่อการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนมีความซับซ้อน.

เหตุใดการจัดการสินไหมทดแทนจึงอาจเกิดผลเสียจาก AI ได้?

การเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนไม่ใช่แค่ข้อมูล แต่บ่อยครั้งที่มันเกี่ยวข้องกับอารมณ์และเต็มไปด้วยข้อยกเว้น AI สามารถคัดกรองเบื้องต้น ดึงรายละเอียดจากรูปภาพหรือเอกสาร และชี้ให้เห็นความไม่สอดคล้องกันได้ แต่การเจรจา การตีความนโยบายที่คลุมเครือ และการยกระดับปัญหา ยังคงต้องอาศัยมนุษย์เป็นหลัก หากประสบการณ์การใช้งาน AI ดูเย็นชาหรือสับสน ลูกค้ามักจะเรียกร้องให้มีเจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์อยู่ดี ซึ่งมักจะเกิดขึ้นหลังจากสถานการณ์ซับซ้อนมากขึ้นแล้ว.

กฎระเบียบจำกัดการใช้ AI แทนตัวแทนประกันภัยอย่างไร?

ธุรกิจประกันภัยมีการควบคุมอย่างเข้มงวด ซึ่งทำให้ความฝันเรื่อง "ระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ" นั้นเป็นไปได้ยาก AI ต้องรองรับการเปิดเผยข้อมูล การตรวจสอบติดตาม การพิจารณาถึงความเป็นธรรม และความสามารถในการอธิบายเกี่ยวกับการตัดสินใจอัตโนมัติ ประเด็นสำคัญคือความรับผิดชอบ: หากคำแนะนำอัตโนมัติผิดพลาด ก็ยังต้องมีคนรับผิดชอบผลลัพธ์นั้น ข้อจำกัดทางกฎหมายเหล่านี้ทำให้มนุษย์ยังคงมีส่วนร่วม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการให้คำแนะนำ.

ถ้าฉันไม่ผ่านตัวแทนประกันภัย AI จะทำให้ค่าประกันภัยถูกลงหรือไม่?

บางครั้ง AI อาจช่วยลดความยุ่งยากและลดต้นทุนด้านการบริหาร ซึ่งอาจช่วยได้ในนโยบายที่ไม่ซับซ้อน แต่ "ราคาถูกกว่า" ไม่ได้การันตีเสมอไป และความเสี่ยงที่ใหญ่กว่าคือการทำประกันต่ำกว่าความเป็นจริงเพื่อให้ได้ราคาที่ถูกกว่า ผู้เชี่ยวชาญที่ทำหน้าที่เป็นที่ปรึกษาอย่างแท้จริงมักจะป้องกันความผิดพลาดในการคุ้มครองที่อาจมีค่าใช้จ่ายมากกว่าส่วนต่างของเบี้ยประกันเพียงเล็กน้อย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเกิดการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนจริง.

ตัวแทนประกันภัยควรทำอย่างไรเพื่อรักษาความสำคัญในตลาดที่เต็มไปด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในปัจจุบัน?

เส้นทางที่ปลอดภัยที่สุดคือการเปลี่ยนจาก “ผู้จัดทำใบเสนอราคา” ไปเป็นที่ปรึกษาด้านความเสี่ยง เน้นการอธิบายความคุ้มครองด้วยภาษาที่เข้าใจง่าย ให้ความสำคัญกับกรณีที่ซับซ้อน (เชิงพาณิชย์ เฉพาะทาง และกลุ่มลูกค้าที่มีฐานะร่ำรวย) และสร้างคู่มือการสนับสนุนการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน ใช้ AI เพื่อทำให้การติดตาม การรับเรื่อง และการต่ออายุเป็นไปโดยอัตโนมัติ พร้อมทั้งปรับปรุงเอกสารคำแนะนำให้รัดกุม เพื่อให้คำแนะนำมีความชัดเจนและน่าเชื่อถือ.

อนาคตแบบ "ไฮบริด" ระหว่าง AI และตัวแทนประกันภัยจะเป็นอย่างไร?

สัญญาณส่วนใหญ่ชี้ไปที่โมเดลแบบผสมผสาน: AI จัดการเรื่องความเร็ว เช่น การรับเรื่อง การเสนอราคา การให้บริการ และบางส่วนของกระบวนการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน ในขณะที่มนุษย์จัดการเรื่องการตัดสินใจ การให้คำปรึกษา และการสนับสนุน ซึ่งนั่นก็สร้างงานใหม่ๆ ขึ้นมาด้วย เช่น การกำกับดูแลผลลัพธ์ของ AI การตรวจจับข้อผิดพลาด และการปรับปรุงขั้นตอนการทำงาน ผลลัพธ์ที่ได้คือ ตัวกลางที่ทำหน้าที่เพียงแค่ทำธุรกรรมจะลดลง และจะมีบทบาทเฉพาะทางด้านการให้คำปรึกษามากขึ้น.

ถ้า AI สามารถทำงานด้านประกันภัยได้ถึง 80% แล้วทำไมอีก 20% ที่เหลือจึงสำคัญนัก?

เพราะ 20% สุดท้ายนี่แหละที่ประกันภัยจะกลายเป็นข้อพิพาท การปฏิเสธ การฟ้องร้องทางกฎหมาย และความเสียหายต่อชื่อเสียง คนเรามักอธิบายความเสี่ยงไม่ชัดเจน และกรณีพิเศษมักเกิดขึ้นในเวลาที่คุณต้องการความคุ้มครองมากที่สุด แม้แต่ข้อผิดพลาดเล็กน้อยในการอธิบายความคุ้มครองก็อาจกลายเป็นปัญหาใหญ่ได้ นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมมนุษย์จึงยังคงมีความสำคัญในด้านความรับผิดชอบ ความละเอียดอ่อน และการแจ้งปัญหาเมื่อเกิดเหตุการณ์ไม่คาดฝัน.

เอกสารอ้างอิง

1. สมาคมผู้กำกับดูแลกิจการประกันภัยแห่งชาติ (NAIC) - content.naic.org

2. หน่วยงานกำกับดูแลด้านประกันภัยและบำนาญอาชีพแห่งยุโรป (EIOPA) - eiopa.europa.eu

3. หน่วยงานกำกับดูแลด้านประกันภัยและบำนาญอาชีพแห่งยุโรป (EIOPA) - eiopa.europa.eu

4. สำนักงานกำกับดูแลทางการเงิน (FCA) - fca.org.uk

5. สำนักงานคณะกรรมการข้อมูลข่าวสาร (ICO) - ico.org.uk

6. บริษัท แมคคินซีย์ แอนด์ คอมพานี - อนาคตของ AI ในอุตสาหกรรมประกันภัย - mckinsey.com

7. McKinsey & Company - ศักยภาพของ AI รุ่นใหม่ในอุตสาหกรรมประกันภัย: คุณลักษณะ 6 ประการของผู้บุกเบิก - mckinsey.com

8. รอยเตอร์ - reuters.com

9. เดลอยท์ - deloitte.com

10. Tractable - tractable.ai

11. WIRED - wired.com

ค้นหา AI รุ่นล่าสุดได้ที่ร้านค้าผู้ช่วย AI อย่างเป็นทางการ

เกี่ยวกับเรา