Trumpas atsakymas: dirbtinis intelektas jau automatizuoja didelę dalį draudimo darbų – registraciją, kainų siūlymą, įprastinį aptarnavimą ir dalį pretenzijų – todėl vien tik sandorių agentų vaidmenys sumažės, kai jų pagrindinis privalumas bus greitis standartinių polisų srityje. Tačiau agentai niekur nedings: žmonės vis dar svarbūs, kai iškyla atskaitomybė, sudėtingos rizikos ir sunkiai pagrįstos pretenzijų bylos.
Svarbiausios išvados:
Automatizavimas : Atsikratykite priėmimo, palyginimų, atnaujinimų ir pagrindinių pakeitimų, kad sutrumpintumėte administravimo laiką.
Atsakomybė : Nurodykite paskirtą asmenį, atsakingą už tai, kai patarimai ar paaiškinimai dėl aprėpties turi įtakos rezultatams.
Sudėtingumas : sutelkti žmonių patirtį į komercinius, didelės grynosios vertės ir daugiasluoksnius sprendimus dėl draudimo.
Pretenzijos : Naudokite dirbtinį intelektą dokumentų atrankai ir ištraukimui, derybų ir išimčių perdavimui žmonėms.
Atitiktis : Reikalauti paaiškinamumo, šališkumo kontrolės ir audito sekų automatizuotiems sprendimams ir patarimams.
Pamačius per kelias sekundes pasirodančią draudimo kainos pasiūlymą, gali kilti mintis: „Na... štai ir viskas, agentai pasiruošę.“ Daugelis žmonių taip ir nutinka. Realybė yra kreivesnė – ir, tiesą sakant, įdomesnė. Dirbtinis intelektas tiesiog buldozeriu sugriauna kai kurias draudimo darbo eigos dalis – nuobodžias, pasikartojančias dalis, tas, kurios priverčia žmones žiovauti sakinio viduryje. Tačiau visiškai pakeisti draudimo agentus yra kitokia pretenzijų kategorija. Tai panašu į teiginį, kad skaičiuotuvas pakeitė buhalterius. Taip nebuvo. Tai pakeitė buhalterio darbo reikalavimus. ( McKinsey ; Reuters )
Taigi apie tai diskutuojama kaip apie suaugusiuosius, kurie vis dar kartais vidurnaktį panikuoja 😅.
Straipsniai, kuriuos galbūt norėsite perskaityti po šio:
🔗 Ar dirbtinis intelektas pakeis buhalterius?
Kaip automatizavimas keičia apskaitos užduotis ir būsimas karjeros galimybes.
🔗 Ar dirbtinis intelektas pakeis radiologus?
Nagrinėjamos dirbtinio intelekto vaizdavimo priemonės, tikslumo ribos ir radiologijos darbo jėgos pokyčiai.
🔗 Ar dirbtinis intelektas pakeis investicinius bankininkus?
Išskaidomos sandorių sudarymo darbo eigos, dirbtinio intelekto stipriosios pusės ir vis dar reikalingi bankininko įgūdžiai.
🔗 Darbai, kurių dirbtinis intelektas negali pakeisti, ir tie, kuriuos pakeis
Globalus požiūris į DI atsparias pareigas ir rizikingas darbo vietas.
Klausimas, kurį užduoda visi (net kai to nesako) 😬
Kai žmonės klausia „Ar dirbtinis intelektas pakeis draudimo agentus“, jie retai kada pateikia aiškų, neutralų atsakymą. Potekstė dažniausiai būna tokia:
-
„Ar aš vis dar turėsiu darbą?“
-
„Ar gausiu geresnį sandorį be žmogaus?“
-
„Ar mane apgaus pokalbių robotas, kuris skamba užtikrintai, bet yra... neteisus?“
-
„Jei kas nors nueis ne taip, ant ko man šaukti?“ (Būkime atviri.)
Draudimas sukelia emocijas net tada, kai apsimeta kitaip. Tai pinigai, rizika, baimė ir popierizmas, užmaskuotas kaip tvarkingas mėnesinis mokėjimas. Dirbtinis intelektas gerai tvarko dokumentus. Baimė... mažiau.
Ką dirbtinis intelektas jau daro geriau nei žmonės (taip, aš tai pasakiau) ⚡🤖
Kai kuriose srityse dirbtinis intelektas yra tiesiog greitesnis ir nuoseklesnis nei žmogus-agentas geriausią dieną po dviejų kavos puodelių:
-
Duomenų rinkimas ir išankstinis kvalifikavimas : pagrindinių duomenų rinkimas, trūkstamų laukų nustatymas, raginimas pataisyti.
-
Kainų palyginimas : filtravimas pagal išskaitomąją sumą, draudimo ribas, priedus, kainų grupes.
-
Įprastas polisų aptarnavimas : adreso atnaujinimai, asmens tapatybės kortelės, mokėjimų priminimai, pagrindiniai patvirtinimai.
-
Sukčiavimo modelių aptikimas : nėra tobulas, bet dirbtinis intelektas gerai geba sukurti įspūdį „tai atrodo statistiškai neteisinga“.
-
Skambučių / pokalbių triažas : nukreipimas į tinkamą skyrių be penkiolikos peradresavimų (kartais).
Jei jūsų bendravimas su agentu daugiausia apsiriboja „gauk man greitą kainos pasiūlymą“, dirbtinis intelektas jau kimba į tą darbo funkciją. Ne visą darbą, o jo dalį, ir tai didelė dalis. ( McKinsey ; Deloitte )
Kas daro draudimo agentą gerą 🧠🧾
Šią dalį žmonės praleidžia, o vėliau stebisi, kodėl pokalbis susipainioja.
„Geras“ draudimo agentas nėra tik kainų spausdintojas maloniu balsu. Geras draudimo agentas pasižymi atkakliai žmogiškais įgūdžiais:
-
Rizikos vertimas : „draudimo sąlygos“ paverčiamos „kas nutiks, jei jūsų stogas pratekės, o kaimyno lubos virs kriokliu“.
-
Atradimas : užduokite klausimus, kurių svarba jums nebuvo žinoma, pavyzdžiui, „Ar vadovaujate verslui iš namų?“ arba „Kas iš tikrųjų vairuoja tą automobilį?“
-
Kompromisų konsultavimas : Padėsime jums išsirinkti tarp įmokos ir franšizės, neapsimetinėjant, kad yra stebuklingi nemokami pietūs.
-
Vežėjų navigacija : žinojimas, kurie draudikai linkę sklandžiai spręsti pretenzijas, kurie yra išrankūs, o kurie nekenčia tam tikrų rizikų.
-
Advokacija, kai pasidaro negražu : ginčai dėl ieškinių, painiava, neigimai, keisti kraštutiniai atvejai.
Štai netvirta, bet vis dar veikianti metafora: dirbtinis intelektas yra labai greitas maisto prekių skaitytuvas 🛒. Puikus agentas yra draugas, kuris neleidžia jums pirkti nesuderinamų ingredientų, o tada padeda jums gaminti, kai virtuvėje kyla gaisras. Šiek tiek dramatiška, bet ne toli gražu.
Kur dirbtinis intelektas gali pakeisti agento užduotis (ne agentą, o užduotis) 🧩🤖
Tai yra esminis pokytis: darbai yra užduočių paketai . Dirbtinis intelektas linkęs juos išskaidyti. ( McKinsey )
Užduotys, kurios greičiausiai bus automatizuotos
-
Standartinių rizikų bazinis kainų nustatymas
-
Pirminio patikrinimo rizikos vertinimo patikrinimai
-
Dokumentų tvarkymas (paraiškos, draudimo įrodymai, atnaujinimai)
-
DUK lygio klientų aptarnavimas
-
Paprasti draudimo pakeitimai (transporto priemonės pridėjimas, vairuotojo pašalinimas, adreso atnaujinimas)
Užduotys, kurioms dirbtinis intelektas padės, bet ne visiškai atliks savo pareigas (bent jau nepatikimai)
-
Sudėtingas komercinio draudimo platinimas
-
Didelės grynosios vertės asmeninės linijos su daugybe nekilnojamojo turto objektų, kolekcionuojamų daiktų, skėčių sluoksnių
-
Pretenzijų gynimas ir eskalavimas
-
Aprėpties konsultavimas su realia atskaitomybe
Taigi, jei jūsų verslo knyga daugiausia yra prekių draudimo polisai, o „vertė“ yra greitis... spaudimas yra realus 😬.
Kodėl visiškas pakeitimas yra sudėtingesnis nei atrodo 🧍♀️⚖️
Net jei dirbtinis intelektas gali atlikti 80 % darbo, likę 20 % yra ta dalis, kuri sukelia ieškinius, atšaukimus ir žalą reputacijai. Draudimo sektoriuje yra trys keblios realybės:
1) Atskaitomybė yra svarbi
Jei dirbtinis intelektas pateikia blogą rekomendaciją, kam ji priklauso? Vežėjui? Platformai? Klientui, kuris ja pasitiki? Tai ne tik filosofinė – tai operatyvinė problema. ( NAIC )
2) Žmonės neaiškiai apibūdina riziką
Žmonės pamiršta dalykus, neteisingai supranta klausimus arba užtikrintai įveda neteisingą informaciją. Dirbtinis intelektas, žinoma, gali padėti pastebėti neatitikimus, bet tai vis tiek priklauso nuo įvesties duomenų. Šiukšlės į vidų, įmantrybės – šiukšlės iš 😵💫.
3) Kraštutiniai atvejai yra visas žaidimas
Draudimo labiausiai reikia tada, kai nutinka kažkas neįprasto. Keista turto žala, neįprasta atsakomybė, daugiašaliai nelaimingi atsitikimai, verslo sutrikimai. Kraštutiniais atvejais žmonės vis tiek užsidirba pragyvenimui.
Palyginimo lentelė: populiariausios parinktys, kurias klientai iš tikrųjų naudoja 🧾🔍
Žemiau pateikiamas praktinis „agentų pakeitimo“ vaizdas realiame gyvenime. Įtraukti nedideli formatavimo niuansai, nes, na, realybė yra neįprasta.
| įrankis / parinktis | auditorija | kaina | kodėl tai veikia |
|---|---|---|---|
| Dirbtinio intelekto citatų pokalbių robotas 🤖 | „Tiesiog pasakykite man kainą“ – pirkėjai | Paprastai galima naudoti nemokamai | Greitas, mažos trinties, tinkamas pagrindiniams poreikiams, bet gali atrodyti nesunku, jei užduosite subtilius klausimus.. |
| Tiesioginis vežėjo internetinis portalas 🏢 | Žmonės, kurie žino, ko nori | Įterpta į aukščiausios kokybės paketą | Paprastas pirkimo procesas, mažiau rankų; kartais ribotas gairės (pvz., vairuojate autobusą) |
| Hibridinis agentas + AI CRM 🧠📲 | Dauguma šeimų + mažas verslas | Agento komisiniai, maždaug tokia pati priemoka | Geriausia iš abiejų – dirbtinis intelektas pagreitina administravimą, agentas priima sprendimus ir paaiškina kompromisus |
| Žmogiškasis agentas, pilnas aptarnavimas 🧍♂️📞 | Sudėtingos rizikos, „Aš noriu žmogaus“ | Komisija, kartais didesnės pastangos | Asmeninis gynimas, santykiai, atskaitomybė – kartais lėtesnis, bet ramesnis, kai tai svarbu |
| Darbuotojų išmokų platforma su automatizavimu 📊 | Darbdaviai | Mokesčiai vienam darbuotojui / platformai | Supaprastina registraciją ir atitiktį reikalavimams; plano kūrimui (ir dramoms) vis dar reikalingi žmonės |
Pastebėjote ką nors? „Nugalėtojas“ priklauso nuo to, ką vertinate: greitį, paprastumą, kontrolę, užtikrintumą ar kaltininką. Taip, kaltinimas kartais yra bruožas 😅.
Pardavimai ir platinimas: keičiasi lauko durys 🚪🤖
Pardavimų srityje dirbtinis intelektas atrodo labiausiai trikdantis, nes jį galima išmatuoti. Atvyksta potencialūs klientai, pildomos formos, siunčiamos kainos, stebimi sandorių užbaigimo rodikliai. Dirbtinis intelektas mėgsta pardavimo piltuvus. Žmonės... kartais pamiršta susisiekti, nes jų šuo susirgo. Taip nutinka.
Kas keičiasi pardavimuose
-
Dirbtinis intelektas gali akimirksniu įvertinti potencialius klientus
-
Dirbtinis intelektas gali greitai vykdyti kainų scenarijus (išskaitos didinimas, įmokos mažinimas; išskaitos mažinimas, įmokos didinimas)
-
Dirbtinis intelektas gali suasmeninti pranešimus dideliu mastu (kartais šiurpinančiai, kartais naudingai) ( „McKinsey“ )
Kas neišnyksta
-
Pasitikėjimo kūrimas prasmingiems pirkiniams
-
Išimčių paaiškinimas neužgniaužiant kažkieno akių
-
Aptikti, kada klientas neteisingai supranta, ką perka
Viena didžiausių tyliųjų rizikų: dirbtinis intelektas gali „optimizuoti“ konversijai. Tai gali pastūmėti žmones į nepakankamą draudimą, nes pigiau ir lengviau sutikti. Žmogus-agentas, kuris yra vertas bet ko, kartais atkalbinės jus nuo pigiausio varianto. Tai prastai veikia augimo ataskaitų suvestinėje, bet tai yra apčiuopiama paslauga.
Teiginiai: kur robotų pasitikėjimas savimi gali atsigręžti prieš jus 😵💫🧯
Būtent pretenzijų srityje dirbtinis intelektas gali labai padėti – ir būtent ten jis gali padaryti daugiausia žalos, jei bus netinkamai naudojamas.
Kur dirbtinis intelektas pasižymi pretenzijomis
-
Ieškinių tipų rūšiavimas (automobilio, turto ir atsakomybės draudimas)
-
Ištraukų ištraukimas iš nuotraukų ir dokumentų
-
Neatitikimų ir galimų sukčiavimo modelių nustatymas
-
Įprastų, nesudėtingų išmokėjimų pagreitinimas ( „Tractable“ ; „Wired “)
Kur žmonės vis dar dominuoja
-
Derybos, kai kyla atsakomybės problemų
-
Politinės kalbos interpretavimas ribinėse situacijose
-
Emocinių klientų valdymas („mano gyvenimas dega“ skambučiai)
-
Eskalavimas ir išimtys
Pretenzija nėra vien duomenys. Tai kažkieno sugadinta savaitė, kartais ir mėnuo. Jei dirbtinio intelekto patirtis atrodo šalta ar paini, klientai vis tiek kreipiasi į žmogų – o dabar žmogus turi išvalyti išsiliejusį skystį. Kaip samdyti robotą dulkių siurblį, kuris ištepa uogienę ant grindų. Naudinga, kol nebenaudojama.
Atitiktis ir reguliavimas: siena, į kurią dirbtinis intelektas nuolat atsitrenkia 🧱⚖️
Draudimas yra griežtai reglamentuojamas. Vien tai sulėtina fantaziją „DI pakeičia visus“. ( FCA ; NAIC )
Dirbtinis intelektas gali padėti laikytis reikalavimų:
-
Standartizuojant atskleidimą
-
Užtikrinti, kad būtų pristatytos reikiamos formos
-
Pokalbių ir politikos pakeitimų registravimas
Tačiau dirbtinis intelektas taip pat sukelia naujų atitikties problemų:
-
Automatizuotų sprendimų paaiškinimas
-
Šališkumo ir sąžiningumo problemų sprendimas
-
Prasmingų audito takelių palaikymas
-
Venkite „haliucinuotų“ aprėpties paaiškinimų ( ICO ; EIOPA )
Be to, ir tai svarbu: negalite leisti modeliui sugalvoti atsakymo apie aprėptį. Net maža klaida gali tapti didele problema. Agentas taip pat gali klysti, žinoma, bet yra žmogus, kurį galima apklausti, perkvalifikuoti, drausminti ar paduoti į teismą (vėlgi... kaltinimas yra bruožas, oi). ( NAIC )
Dirbtinis intelektas ir draudimo agentai: aiškiausias atsakymas 😅
Dirbtinis intelektas pakeis kai kuriuos draudimo agentus ir dalį daugumos agentų darbo . Jis neištrins viso vaidmens, nes jis suskyla į dvi versijas. ( Reuters )
Versija, kuri suspaudžiama
-
sandorio politikos pardavimas
-
mažai priežiūros reikalaujantys atnaujinimai
-
pagrindinių paslaugų užklausų
-
paprastas standartinių rizikų citavimas
Versija, kuri tampa stipresnė (jei padaryta teisingai)
-
patarėjas, konsultantas, rizikos vertintojas
-
komercijos specialistas
-
pretenzijų gynėjas / eskalavimo partneris
-
į santykius orientuotas knygų kūrėjas
„Agentas“ tampa ne kainų nustatymo mašina, o labiau rizikos treneriu. Tai malonesnis darbas... bet jam reikia įgūdžių, kurių kai kurie agentai iš viso nebuvo samdomi. Šis perėjimas gali būti sudėtingas.
Jei esate draudimo agentas, ką dabar daryti 🧠📈
Pirmiausia ne „panika“. Panika verčia žmones daryti impulsyvius dalykus, pavyzdžiui, pirkti kursus, kurių niekada nebaigs.
Praktiniai pratimai, kurie padeda:
-
Tapkite naujienų aiškintoju : praktikuokite politikos terminus paversti paprastais žodžiais. Įrašykite save. Truputį susiraukkite. Tobulėkite.
-
Pasitelkite sudėtingus atvejus : smulkius komercinius projektus, specializuotas draudimo linijas, gyvybės ir negalios planavimą, skėtinę strategiją, namų ūkius su keliomis draudimo polisais.
-
Naudokite dirbtinį intelektą kaip savo asistentą, o ne kaip pakaitalą : automatizuokite tolesnius veiksmus, duomenų įvedimą, atnaujinimo priminimus ir priėmimą. ( McKinsey )
-
Sudarykite pretenzijų tvarkymo planą : klientai labiau prisimena pretenzijų patirtį nei įmokas. Būkite tas žmogus, kuris padeda, kai iškyla stresas.
-
Aiškiai dokumentuokite patarimus : jei teikiate rekomendacijas, užsirašykite jas. Tai apsauga jums ir aiškumas jiems.
Tai gali skambėti dramatiškai, bet tai tiesa: agentai, kurie elgsis kaip patarėjai, išliks. Tie, kurie elgsis kaip žmonės, taps automatizuoti.
Jei esate klientas ir renkatės tarp dirbtinio intelekto ir agento 🧾🤔
Štai greitas patikrinimas:
Naudokite dirbtiniu intelektu pagrįstas parinktis, jei:
-
tavo situacija paprasta
-
suprantate pagrindinius draudimo aspektus
-
tau patinka savanaudiški pokyčiai
-
jums labiausiai rūpi greitis ir kaina
Naudokite žmogaus agentą (arba hibridą), jei:
-
turite daug nekilnojamojo turto objektų, transporto priemonių ar sudėtingų namų ūkio vairuotojų
-
vykdote verslą arba užsiimate papildoma veikla
-
Jums reikia patarimų dėl atsakomybės (sklandos, profesinės patirties, nuomotojo reikalų)
-
turėjote pretenzijų arba tikitės didesnės rizikos
-
norite, kad kažkas patikrintų jūsų pasirinkimus –
Stebėtinai gera strategija yra hibridinė: greitai gaukite dirbtinio intelekto pasiūlymus, o tada žmogus peržiūrės du geriausius variantus, ar nėra aprėpties spragų. Geriausia iš abiejų pasaulių – kaip naudoti GPS ir vis tiek žvilgčioti į kelio ženklus.
Kaip atrodo kita norma (ir kodėl ji dar ne pražūtis) 🌤️🤖
Labiausiai tikėtinas rezultatas nėra „žmonės išnyksta“. Tai yra:
-
Mažiau agentų atlieka mažos vertės administracinį darbą
-
Daugiau automatizavimo kainų siūlymo, aptarnavimo ir atnaujinimo srityse
-
Didesnis dėmesys konsultaciniam pardavimui
-
Daugiau specializuotų vaidmenų (komercinės nišos, rizikos valdymas, pretenzijų gynimas)
-
Naujos „DI prižiūrėtojo“ užduotys: rezultatų peržiūra, klaidų aptikimas, darbo eigų mokymas ( EIOPA ; NAIC )
Galiausiai turime mažiau grynai sandoriais pagrįstų tarpininkų ir daugiau konsultantų, kurie žino, ką daro. Tiesą sakant, tai tikriausiai yra sveikiau ir klientams.
Dirbtinis intelektas nepakeičia draudimo agentų kaip rūšies. Jis elgiasi labiau kaip sparti evoliucija. Vieni prisitaiko. Kiti ne. Gamtos dokumentinio filmo balsas: „O štai matome agentą, kuris atsisakė nustoti siųsti formas faksu...“ 📠😬
Santrauka 🧾✨
Dirbtinis intelektas pakeis daugelį pasikartojančių agentų darbų ir pakeis agentus, kurių vaidmuo iš esmės buvo „žmogaus sąsaja su formomis“. Tačiau draudimo srityje gausu keblių atvejų, emocinių momentų ir atskaitomybės poreikių – ir jie vis dar teikia pirmenybę žmonėms, ypač sudėtingose situacijose. ( NAIC ; EIOPA )
Trumpa santrauka
-
Dirbtinis intelektas dominuos kainų siūlyme, automobilių priėmime, įprastinėje techninėje priežiūroje ir dalyje pretenzijų 🧠⚡ ( McKinsey )
-
Žmonės išlieka būtini sudėtingai rizikai, niuansuotiems patarimams ir gynimui 🧍♀️⚖️
-
Ateitis yra hibridinė: dirbtinis intelektas valdo greitį, agentai – sprendimus 🤝🤖 ( Reuters )
-
Agentams, kurie tampa patarėjais, seksis puikiai – galbūt net geriau 📈🙂
Jei vis dar nerimaujate, neklystate. Pokyčiai gali būti tarsi stovėjimas ant judančio tako ir batų raištelių rišimas. Galite tai padaryti... bet šiek tiek pasvyruosite.
Meta aprašymas (iki 160 simbolių):
Dirbtinis intelektas ir draudimo agentai: ką dirbtinis intelektas gali automatizuoti, kur vis dar laimi žmonės ir kaip nuolat tobulėja hibridinio draudimo konsultacijos. 🤖🧾
Žymės:
#Draudimas #DI #DraudimoTech #DraudimoAgentai #KlientųPatirtis #Pretenzijos #RizikosValdymas #Automatizavimas #DarboAteitis #FinTech 🤖📄
DUK
Ar dirbtinis intelektas visiškai pakeis draudimo agentus?
Dirbtinis intelektas jau pakeičia daugelį agentų užduočių , tokių kaip priėmimas, kainų palyginimas ir įprastinė priežiūra, tačiau visiškai pakeisti yra sunkiau. Draudimas remiasi atskaitomybe, žmonių indėliu, kuris retai kada pasiekiamas tvarkingai, ir išskirtinėmis bylomis, kurios iškyla nagrinėjant pretenzijas ar priimant sudėtingus sprendimus dėl draudimo. Praktiškai vaidmuo skaidosi: sandorių agentai yra spaudžiami, o konsultanto tipo agentai tampa vertingesni.
Kokias draudimo agento darbo dalis šiuo metu automatizuoja dirbtinis intelektas?
Dirbtinis intelektas (DI) puikiai atlieka pasikartojančius darbo eigos veiksmus: renka pagrindinę informaciją, nustato trūkstamus laukus, lygina pasiūlymus pagal išskaitas ir limitus, tvarko paprastus patvirtinimus ir nukreipia pokalbius ar skambučius. Jis taip pat padeda aptikti sukčiavimo modelius ir pagreitina nesudėtingų pretenzijų tvarkymą. Jei agento vertė daugiausia yra greitis standartinių polisų atveju, DI spaudimas yra juntamas.
Ar saugu naudoti dirbtinio intelekto kainų siūlymo pokalbių robotą perkant draudimą?
Tai gali būti saugu paprastose situacijose, kai jau suprantate pagrindinius draudimo aspektus ir galite patikrinti detales. Pagrindinė rizika yra užtikrintai skambantys, bet neteisingi draudimo paaiškinimai arba trūkstami niuansai, pvz., išimtys ir kraštutiniai scenarijai. Įprastas būdas – naudoti dirbtinį intelektą greitoms sąmatoms gauti, o tada paprašyti žmogaus agento peržiūrėti geriausius variantus, ar nėra spragų.
Kada turėčiau rinktis žmogų agentą, o ne internetinį portalą ar dirbtinį intelektą?
Žmogus-agentas (arba hibridas) dažniausiai labiausiai padeda, kai rizika yra sudėtinga arba didelė: keli nekilnojamojo turto objektai, sudėtingi namų ūkio vairuotojai, šalutiniai reikalai, smulkūs komerciniai poreikiai, sprendimai dėl atsakomybės už žalas arba ankstesnė draudimo istorija. Agentai sukuria pridėtinę vertę išversdami riziką į aiškią kalbą, užduodami klausimus, kurių „nežinojote, ko klausti“, ir gindami, kai žalos atlyginimas tampa sudėtingas.
Kodėl pretenzijų tvarkymas, kai dirbtinis intelektas gali sukelti priešingą rezultatą?
Pretenzijos nėra vien duomenys – jos dažnai yra emocinės ir kupinos išimčių. Dirbtinis intelektas gali triuoti, išskirti detales iš nuotraukų ar dokumentų ir pažymėti neatitikimus, tačiau derybos, ribinis politikos aiškinimas ir eskalavimas vis tiek palankesni žmonėms. Jei dirbtinio intelekto patirtis atrodo šalta ar paini, klientai vis tiek linkę reikalauti žmogaus pagalbos, dažnai po to, kai situacija jau tampa sudėtingesnė.
Kaip reguliavimas riboja dirbtinio intelekto galimybę pakeisti draudimo agentus?
Draudimas yra griežtai reglamentuojamas, o tai stabdo „visiškai automatizuotas“ fantazijas. Dirbtinis intelektas turi užtikrinti informacijos atskleidimą, audito taką, sąžiningumo klausimus ir automatizuotų sprendimų paaiškinamumą. Svarbiausias klausimas yra atskaitomybė: net jei automatinė rekomendacija yra neteisinga, kažkas vis tiek turi prisiimti atsakomybę už rezultatą. Ši reguliavimo trintis leidžia žmonėms neatsilikti nuo įvykių, ypač konsultacijų atveju.
Ar dirbtinis intelektas atpigins draudimą, jei praleisiu agentą?
Kartais dirbtinis intelektas gali sumažinti trintį ir administravimo išlaidas, o tai gali padėti su paprastomis draudimo sutartimis. Tačiau „pigumas“ nėra garantuojamas, o didesnė rizika yra nepakankamas draudimas, siekiant gauti mažesnę kainą. Žmonės, kurie veikia kaip tikri patarėjai, dažnai užkerta kelią draudimo klaidoms, kurios kainuoja daug daugiau nei bet koks nedidelis įmokų skirtumas, ypač kai įvyksta tikras draudiminis įvykis.
Ką draudimo agentai turėtų daryti dabar, kad išliktų aktualūs dirbtinio intelekto dominuojamoje rinkoje?
Saugiausias kelias – pereiti nuo „pasiūlymų spausdinimo“ prie rizikos konsultanto. Sutelkite dėmesį į draudimo sąlygų paaiškinimą suprantama kalba, pasirengimą sudėtingiems atvejams (komerciniams, specializuotiems, didelės grynosios vertės asmenims) ir pretenzijų palaikymo vadovo sudarymą. Naudokite dirbtinį intelektą, kad automatizuotumėte tolesnius veiksmus, priėmimą ir atnaujinimą, kartu griežtindami rekomendacijų dokumentavimą, kad patarimai išliktų aiškūs ir pagrįsti.
Kaip atrodo „hibridinė“ dirbtinio intelekto ir draudimo agentų ateitis?
Dauguma požymių rodo hibridinį modelį: dirbtinis intelektas tvarko greitį – priėmimą, kainų siūlymą, aptarnavimą ir dalį pretenzijų, o žmonės atlieka vertinimus, konsultavimą ir gynimą. Tai sukuria ir naujų darbų, pavyzdžiui, dirbtinio intelekto rezultatų priežiūrą, klaidų aptikimą ir darbo eigų tobulinimą. Rezultatas – mažiau grynai sandorių tarpininkų ir daugiau specializuotų, konsultacinių vaidmenų.
Jei dirbtinis intelektas gali atlikti 80 % draudimo darbų, kodėl likę 20 % yra tokie svarbūs?
Nes likę 20 % yra ta vieta, kur draudimas virsta ginčais, atsisakymais, teisine rizika ir reputacijos žala. Žmonės neaiškiai apibūdina riziką, o kraštutinės bylos dažnai kyla būtent tada, kai jums labiausiai reikia draudimo. Net ir mažos klaidos draudimo paaiškinimuose gali tapti didelėmis problemomis. Štai kodėl žmonės išlieka svarbūs atskaitomybės, niuansų ir eskalavimo požiūriu, kai viskas pakrypsta į blogąją pusę.
Nuorodos
-
Nacionalinė draudimo komisarų asociacija (NAIC) – content.naic.org
-
Europos draudimo ir profesinių pensijų institucija (EIOPA) – eiopa.europa.eu
-
Europos draudimo ir profesinių pensijų institucija (EIOPA) – eiopa.europa.eu
-
Finansinio elgesio tarnyba (FCA) – fca.org.uk
-
Informacijos komisaro biuras (ICO) – ico.org.uk
-
„McKinsey & Company“ – Dirbtinio intelekto ateitis draudimo sektoriuje – mckinsey.com
-
„McKinsey & Company“ – dirbtinio intelekto potencialas draudimo srityje: šeši lyderių bruožai – mckinsey.com
-
„Reuters“ – reuters.com
-
Deloitte – deloitte.com
-
Tractable - tractable.ai
-
WIRED – wired.com