Bo umetna inteligenca nadomestila zavarovalne agente? [Video in kviz]

Kratek odgovor: umetna inteligenca že avtomatizira precejšnje dele zavarovalniškega dela – sprejem, ponudbe, rutinsko servisiranje in dele odškodninskih zahtevkov – zato se bodo vloge izključno transakcijskih agentov skrčile, ko bo njihova glavna prednost hitrost pri standardnih policah. Vendar agenti ne bodo izginili: ljudje bodo še vedno pomembni, ko se bodo pojavili odgovornost, kompleksna tveganja in težki primeri odškodninskih zahtevkov.

Ključne ugotovitve:

Avtomatizacija: Razbremenite vnos, primerjave, obnove in osnovne spremembe za skrajšanje časa administracije.

Odgovornost: Kadar nasveti ali pojasnila glede poročanja vplivajo na rezultate, naj bo odgovorna imenovana oseba.

Kompleksnost: Osredotočite človeško strokovno znanje na komercialne, premoženjsko bogate in večplastne odločitve o kritju.

Trditve: Uporabite umetno inteligenco za triažo in ekstrakcijo dokumentov, stopnjevajte pogajanja in izjeme za ljudi.

Skladnost: Zahtevajte razložljivost, nadzor pristranskosti in revizijske sledi za avtomatizirane odločitve in nasvete.

Ko se v nekaj sekundah prikaže zavarovalniška ponudba, lahko pomislite: »No ... to je to, agenti so pečeni.« Veliko ljudi pristane tam. Resničnost je bolj popačena – in v resnici bolj zanimiva. Umetna inteligenca popolnoma uničuje dele zavarovalniškega delovnega procesa – dolgočasne dele, ponavljajoče se dele, dele, zaradi katerih ljudje zehajo sredi stavka. Vendar pa popolna zamenjava zavarovalniških agentov spada v drugo kategorijo trditev. Podobno je trditvi, da je kalkulator nadomestil računovodje. Ni ga. Spremenil je, kaj zahteva biti računovodja. (McKinsey; Reuters)

Torej se o tem razpravlja kot o odraslih, ki včasih še vedno panično pomikajo po zaslonu ob polnoči 😅.

Članki, ki jih boste morda želeli prebrati po tem:

🔗 Bo umetna inteligenca nadomestila računovodje?
Kako avtomatizacija preoblikuje računovodske naloge in prihodnje karierne priložnosti.

🔗 Bo umetna inteligenca nadomestila radiologe?
Raziskuje orodja za slikanje z umetno inteligenco, omejitve natančnosti in spremembe v radiološki delovni sili.

🔗 Bo umetna inteligenca nadomestila investicijske bankirje?
Razčlenjuje poteke dela pri sklepanju poslov, prednosti umetne inteligence in še vedno potrebne bančne veščine.

🔗 Delovna mesta, ki jih umetna inteligenca ne more nadomestiti, in tista, ki jih bo nadomestila
Globalni pogled na delovna mesta, odporna na umetno inteligenco, in ogrožena delovna mesta.

Vprašanje, ki si ga vsi zastavljajo (tudi ko ga ne izrečejo) 😬

Ko ljudje vprašajo »Ali bo umetna inteligenca nadomestila zavarovalne agente?«, le redko ponudijo jasen, nevtralen odgovor. Podtekst je običajno:

• "Bom še vedno imel službo?"

• "Bom dobil boljšo ponudbo brez človeka?"

• "Ali me bo prevaral klepetalni robot, ki se sliši samozavestno, a je ... narobe?"

• "Če gre kaj narobe, na koga naj kričim?" (Bodimo iskreni.)

Zavarovanje je čustveno, tudi ko se pretvarja drugače. Gre za denar, tveganje, strah in papirje, prikrite kot urejeno mesečno plačilo. Umetna inteligenca dobro opravlja papirje. Strah ... manj.

Kaj umetna inteligenca že počne bolje kot ljudje (ja, to sem že rekel) ⚡🤖

Na nekaterih področjih je umetna inteligenca preprosto hitrejša in bolj dosledna kot človeški agent na svoj najboljši dan po dveh kavah:

• Vnos podatkov in predhodna kvalifikacija: Pridobivanje osnovnih podatkov, iskanje manjkajočih polj, spodbujanje k popravkom.

• Primerjave ponudb: Filtriranje po odbitni franšizi, omejitvah kritja, dodatkih, cenovnih razredih.

• Redno servisiranje polic: posodobitve naslovov, osebne izkaznice, opomniki za plačila, osnovna potrdila.

• Zaznavanje vzorcev goljufij: Ni popolno, vendar je umetna inteligenca dobra pri odkrivanju vzorcev »to izgleda statistično nenavadno«.

• Triaža klicev/klepetov: Usmeritev na pravi oddelek brez petnajstih premestitev (včasih).

Če je vaša interakcija z agentom večinoma v stilu »hitro mi priskrbite ponudbo«, umetna inteligenca že opravlja to delovno funkcijo. Ne celotnega dela – ampak del, in to precejšen del. (McKinsey; Deloitte)

Kaj naredi dobro različico zavarovalnega agenta 🧠🧾

To je del, ki ga ljudje preskočijo in se nato sprašujejo, zakaj se pogovor kasneje zaplete.

»Dober« zavarovalni agent ni le tiskar ponudb s prijetnim glasom. Dobra različica zavarovalnega agenta ima mešanico veščin, ki so trmasto človeške:

• Prevajanje tveganja: Spreminjanje »pogojev kritja« v »kaj se zgodi, če vam pušča streha in se sosedov strop spremeni v slap«.

• Odkritje: Postavljanje vprašanj, za katera niste vedeli, da so pomembna, na primer »Ali vodite podjetje od doma?« ali »Kdo pravzaprav vozi ta avto?«

• Svetovanje pri iskanju kompromisov: Pomagamo vam pri izbiri med premijo in odbitno franšizo, ne da bi se pretvarjali, da obstaja čarobno brezplačno kosilo.

• Navigacija med zavarovalnicami: Poznavanje, katere zavarovalnice so pri odškodninskih zahtevkih običajno gladke, katere so izbirčne in katere sovražijo določena tveganja.

• Zagovorništvo, ko postane grdo: spori glede zahtevkov, zmeda, zanikanja, nenavadni robni primeri.

Tukaj je majava metafora, ki še vedno deluje: umetna inteligenca je zelo hiter skener živil 🛒. Odličen agent je prijatelj, ki vas ustavi pred nakupom sestavin, ki se ne ujemajo, in vam nato pomaga kuhati, ko v kuhinji zagori. Malce dramatično – ampak ni daleč od resnice.

Kjer lahko umetna inteligenca nadomesti naloge agentov (ne agenta, temveč naloge) 🧩🤖

To je ključni premik: delovna mesta so svežnji nalog. Umetna inteligenca jih ponavadi razdruži. (McKinsey)

Naloge, ki bodo najverjetneje težko avtomatizirane

• Osnovno kotiranje za standardna tveganja

• Preverjanja zavarovanja pri prvem prehodu

• Obdelava dokumentov (vloge, dokazila o zavarovanju, podaljšanja)

• Podpora strankam na ravni pogostih vprašanj

• Preproste spremembe kritja (dodajanje vozila, odstranjevanje voznika, posodobitev naslova)

Naloge, pri katerih bo umetna inteligenca pomagala, vendar jih ne bo v celoti obvladala (vsaj ne zanesljivo)

• Kompleksno komercialno zavarovanje

• Osebne linije z visoko neto vrednostjo z več nepremičninami, zbirateljskimi predmeti, krovnimi sloji

• Zagovarjanje in stopnjevanje odškodninskih zahtevkov

• Svetovanje o kritju z dejansko odgovornostjo

Torej, če je vaša poslovna knjiga večinoma sestavljena iz zavarovalnih polic, "vrednost" pa je hitrost ... je pritisk resničen 😬.

Zakaj je popolna zamenjava težja, kot je videti 🧍♀️⚖️

Tudi če umetna inteligenca lahko opravi 80 % dela, je zadnjih 20 % tisti del, ki sproži tožbe, odpovedi in škodo ugledu. Zavarovalništvo ima tri trdovratne realnosti:

1) Odgovornost je pomembna

Če umetna inteligenca da slabo priporočilo, kdo je zanj odgovoren? Prevoznik? Platforma? Stranka, ker ji zaupa? To ni le filozofsko – gre za operativno vprašanje. (NAIC)

2) Ljudje ne opisujejo tveganja jasno

Ljudje pozabljajo stvari, napačno razumejo vprašanja ali samozavestno vnašajo napačne podatke. Umetna inteligenca lahko pomaga odkriti neskladja, seveda, vendar je še vedno odvisno od vnosa. Smeti noter, lepe smeti ven 😵💫.

3) Bistvo so robni primeri

Trenutki, ko najbolj potrebujete zavarovanje, so, ko se zgodi nekaj nenavadnega. Nenavadna materialna škoda, nenavadna odgovornost, nesreče z več udeleženci, prekinitve poslovanja. Skrajni primeri so tisti, kjer ljudje še vedno služijo svoj kruh.

Primerjalna tabela: najboljše možnosti, ki jih stranke dejansko uporabljajo 🧾🔍

Spodaj je praktičen prikaz, kako izgleda »nadomestni agenti« v praksi. Vključene so rahle posebnosti oblikovanja, ker je, no, realnost nenavadna.

Ste kaj opazili? »Zmagovalec« je odvisen od tega, kaj cenite: hitrost, preprostost, nadzor, pomiritev ali nekoga, ki ga lahko krivite. Da, krivda je včasih pomembna 😅.

Prodaja in distribucija: vhodna vrata se spreminjajo 🚪🤖

Prodaja je področje, kjer umetna inteligenca deluje najbolj moteče, ker je merljiva. Prihajajo potencialne stranke, izpolnjujejo se obrazci, pošiljajo se ponudbe, spremljajo se stopnje sklenjenih poslov. Umetna inteligenca obožuje prodajne lijake. Ljudje ... včasih pozabijo na nadaljnje ukrepanje, ker je njihov pes zbolel. To se zgodi.

Kaj se spremeni v prodaji

• Umetna inteligenca lahko takoj kvalificira potencialne stranke

• Umetna inteligenca lahko hitro izvaja scenarije ponudb (zvišanje odbitne franšize, znižanje premije; znižanje odbitne franšize, zvišanje premije)

• Umetna inteligenca lahko personalizira sporočila v velikem obsegu (včasih srhljivo, včasih koristno) (McKinsey)

Kar ne izgine

• Gradnja zaupanja za smiselne nakupe

• Razlaga izključitev, ne da bi nekomu zameglili oči

• Zaznavanje, kdaj stranka napačno razume, kaj kupuje

Eno največjih tihih tveganj: umetna inteligenca lahko »optimizira« konverzijo. To lahko ljudi spodbudi k premajhnemu zavarovanju, ker je ceneje in lažje reči da. Človeški agent, ki je vreden česar koli, vas bo včasih odvrnil od najcenejše možnosti. To se v nadzorni plošči rasti ne obnese dobro, je pa oprijemljiva storitev.

Trditve: kje se lahko samozavest robotov obrne proti vam 😵💫🧯

Pri zahtevkih lahko umetna inteligenca izjemno pomaga – in tudi pri tem, kjer lahko povzroči največ škode, če se z njo ne ravna pravilno.

Kjer umetna inteligenca blesti v trditvah

• Razvrščanje vrst odškodninskih zahtevkov (avtomobilski, premoženjski in odškodninski)

• Izločanje podrobnosti iz fotografij in dokumentov

• Odkrivanje neskladnosti in morebitnih vzorcev goljufij

• Pospešitev rutinskih izplačil z nizko kompleksnostjo (Tractable; Wired)

Kjer ljudje še vedno prevladujejo

• Pogajanja, ko je odgovornost zapletena

• Razlaga političnega jezika v mejnih situacijah

• Upravljanje čustvenih strank (klici »moje življenje gori«)

• Eskalacija in izjeme

Zahtevek ni samo podatek. Gre za nečiji uničen teden, včasih mesec. Če se izkušnja z umetno inteligenco zdi hladna ali zmedena, stranke vseeno preidejo k človeku – in zdaj mora človek počistiti razlito tekočino. Kot bi najeli robotskega sesalnika, ki razmaže marmelado po tleh. Koristno, dokler ni več.

Skladnost in regulacija: zid, v katerega umetna inteligenca nenehno trči 🧱⚖️

Zavarovalništvo je močno regulirano. Že samo to upočasnjuje fantazijo o tem, da bo "umetna inteligenca nadomestila vse". (FCA; NAIC)

Umetna inteligenca lahko pomaga pri skladnosti z:

• Standardizacija razkritij

• Zagotavljanje dostave zahtevanih obrazcev

• Beleženje pogovorov in sprememb pravilnikov

• Spremljanje nedoslednih nasvetov (EIOPA; NAIC)

Vendar pa umetna inteligenca prinaša tudi nove težave s skladnostjo s predpisi:

• Pojasnilo avtomatiziranih odločitev

• Obravnavanje pomislekov glede pristranskosti in pravičnosti

• Vzdrževanje smiselnih revizijskih sledi

• Izogibanje "haluciniranim" razlagam o kritju (ICO; EIOPA)

Pomembno je tudi tole: ne moreš si izmisliti odgovora o kritju od modela. Že majhna napaka lahko postane velika stvar. Tudi agent se lahko moti, seveda, ampak obstaja oseba, ki jo je treba zaslišati, prekvalificirati, disciplinirati ali tožiti (spet ... krivda je značilnost, joj). (NAIC)

Umetna inteligenca in zavarovalni agenti: najjasnejši odgovor 😅

Umetna inteligenca bo nadomestila nekatere zavarovalne agente in dele dela večine agentov. Vloge ne bo izbrisala na splošno, saj se deli na dve različici. (Reuters)

Različica, ki se stisne

• prodaja transakcijskih polic

• podaljšanja brez dotika

• osnovne zahteve za storitve

• preprosto kotiranje za standardna tveganja

Različica, ki postane močnejša (če je pravilno narejena)

• svetovalec, konzultant, prevajalec tveganj

• komercialni specialist

• zagovornik odškodninskih zahtevkov / partner za eskalacijo

• graditelj knjig, ki temelji na odnosih

»Agent« postane manj stroj za ponudbe in bolj trener za tveganja. To je lepše delo ... vendar zahteva veščine, za katere nekateri agenti sploh niso bili najeti. Ta prehod je lahko težaven.

Če ste zavarovalni agent, kaj storiti zdaj 🧠📈

Za začetek ne gre za »paniko«. Panika ljudi sili v impulzivna dejanja, kot je nakup tečajev, ki jih ne bodo nikoli dokončali.

Praktične poteze, ki pomagajo:

• Postanite razlagalec poročanja: Vadite pretvorbo političnega jezika v preprost govor. Posnemite se. Malo se zdrznite. Izboljšajte se.

• Poglobite se v kompleksne primere: mala komercialna zavarovanja, specializirane linije, načrtovanje življenja in invalidnosti, krovna strategija, gospodinjstva z več policami.

• Uporabite umetno inteligenco kot pomočnika, ne kot nadomestek: avtomatizirajte nadaljnje ukrepe, vnos podatkov, opomnike za podaljšanje in sprejem. (McKinsey)

• Sestavite priročnik za odškodninske zahtevke: Stranke si bolj zapomnijo izkušnje z odškodninskimi zahtevki kot premije. Bodite oseba, ki pomaga, ko je stresno.

• Nasvete dokumentirajte jasno: Če dajete priporočila, si jih zapišite. To je za vas zaščita in jasnost zanje.

To se morda sliši dramatično, vendar je res: agenti, ki delujejo kot svetovalci, bodo preživeli. Tisti, ki delujejo kot človeške oblike, bodo avtomatizirani.

Če ste stranka, izbirate med umetno inteligenco in agentom 🧾🤔

Tukaj je hiter pregled:

Uporabite možnosti, ki dajejo prednost umetni inteligenci, če:

• tvoja situacija je preprosta

• razumete osnove kritja

• Udobno ti je s spremembami, ki so namenjene samo tebi

• predvsem te zanimata hitrost in cena

Uporabite človeškega agenta (ali hibrida), če:

• imate več nepremičnin, vozil ali zapletene gospodinjske voznike

• vodite podjetje ali imate stranski posel

• Potrebujete smernice glede odgovornosti (dežnik, strokovna izpostavljenost, zadeve najemodajalca)

• imeli ste odškodninske zahtevke ali pričakujete večje tveganje

• Želite, da nekdo preveri vaše odločitve glede razuma

Presenetljivo dobra strategija je hibridna: hitro pridobite ponudbe z umetno inteligenco, nato pa naj človek pregleda dve najboljši možnosti za vrzeli v pokritosti. Najboljše iz obeh svetov – kot uporaba GPS-a in še vedno pogledovanje na prometne znake.

Kako izgleda naslednja normalnost (in zakaj ni vse pogubno) 🌤️🤖

Najverjetnejši izid ni »ljudje izginejo«. Gre za:

• Manj agentov opravlja manj dragoceno administrativno delo

• Več avtomatizacije pri ponudbah, servisiranju in podaljšanjih

• Večji poudarek na svetovalni prodaji

• Bolj specializirane vloge (komercialne niše, upravljanje tveganj, zagovarjanje odškodninskih zahtevkov)

• Nove naloge »nadzornika umetne inteligence«: pregledovanje rezultatov, odkrivanje napak, usposabljanje delovnih procesov (EIOPA; NAIC)

Na koncu imamo manj posrednikov, ki se ukvarjajo zgolj s transakcijami, in več svetovalcev, ki vedo, kaj počnejo. Kar je, če smo iskreni, verjetno tudi bolj zdravo za stranke.

Umetna inteligenca ne nadomešča zavarovalnih agentov kot vrste. Obnaša se bolj kot hitra evolucija. Nekateri se prilagodijo. Nekateri ne. Glas iz dokumentarca o naravi: »In tukaj vidimo agenta, ki ni hotel prenehati pošiljati obrazcev po faksu ...« 📠😬

Povzetek 🧾✨

Umetna inteligenca bo nadomestila veliko ponavljajočega se dela, ki ga opravljajo agenti, in nadomestila bo agente, katerih vloga je bila v bistvu »človeški vmesnik za obrazce«. Toda zavarovalništvo je polno zapletenih robnih primerov, čustvenih trenutkov in potreb po odgovornosti – in ti še vedno dajejo prednost ljudem, zlasti v kompleksnih situacijah. (NAIC; EIOPA)

Kratek povzetek

• Umetna inteligenca bo prevladovala pri ponudbah, sprejemu, rednem servisiranju in delih zahtevkov 🧠⚡ (McKinsey)

• Ljudje ostajajo bistveni za kompleksno obvladovanje tveganj, niansirano svetovanje in zagovorništvo 🧍♀️⚖️

• Prihodnost je hibridna: umetna inteligenca obvladuje hitrost, agenti pa presojo 🤝🤖 (Reuters)

• Agenti, ki se razvijejo v svetovalce, se bodo dobro odrezali - morda celo bolje 📈🙂

Če se še vedno počutite nelagodno, se ne motite. Sprememba se lahko zdi kot stanje na premični stezi, medtem ko si zavezujete vezalke. Zmorete ... vendar se boste malo zibali.

Primer iz resničnega sveta: Uporaba umetne inteligence kot pomočnika pri podaljšanju pogodb za majhno agencijo 🤝🤖

Scenarij

Predstavljajte si majhno neodvisno zavarovalnico s tremi agenti in eno administrativno osebo, ki je zaposlena s krajšim delovnim časom. Upravljajo s približno 850 strankami z osebnimi zavarovanji, večinoma stanovanjskimi, avtomobilskimi, najemniškimi in krovnimi zavarovalnimi policami. Sezona podaljšanja je mučna: agenti ure in ure preverjajo spremembe polic, iščejo manjkajoče podrobnosti, primerjajo cene podaljšanj in pišejo nadaljnja e-poštna sporočila.

V tej izmišljeni, a realistični postavitvi umetna inteligenca ne nadomešča agenta. Deluje kot pomočnik pri podaljšanju. Njena vloga je pripraviti rutinski prvi prehod, tako da se lahko človeški agent osredotoči na presojo: vrzeli v kritju, skoki cen, zgodovina odškodninskih zahtevkov in nerodna vprašanja strank.

Kaj potrebuje asistent

Agencija bi asistentu umetne inteligence dala:

• Povzetek politike za lansko leto

• Trenutna ponudba za podaljšanje

• Opombe strank iz CRM-ja

• Vsi nedavni zahtevki ali spremembe naslova

• Pravila agencije, kot je »nikoli ne priporočajte znižanja omejitev odgovornosti brez človeškega pregleda«

• Kontrolni seznam za pogoste vrzeli: nizke omejitve odgovornosti, manjkajoče krovno kritje, izključeni vozniki, uporaba doma v podjetju, starost strehe, izpostavljenost poplavam in visoke odbitne franšize

Pomočnik ne sme vezati kritja, obljubljati prihrankov ali dajati končnih nasvetov. Za pooblaščenega zastopnika mora pripraviti paket za pregled.

Primer navodila

Preglejte dokumente za podaljšanje zavarovanja te stranke in pripravite jasen povzetek za agenta. Označite vsako zvišanje premije nad 12 %, vsako znižanje kritja, vse manjkajoče informacije in vsako situacijo, v kateri stranka morda potrebuje človeško razlago. Ne priporočajte spremembe kritja, razen če je razlog jasno podprt z dokumenti. Zaključite s tremi vprašanji, ki jih mora agent zastaviti, preden se obrne na stranko.

Kako ga preizkusiti

Preden ga je agencija uporabila pri dejanskih strankah, bi lahko asistenta preizkusila na 20 starih datotekah za podaljšanje:

1. Izberite 10 preprostih in 10 kompleksnih obnov.

2. Prosite umetno inteligenco, naj povzame vsako datoteko.

3. Naj pooblaščeni zastopnik preveri vsako prijavljeno težavo.

4. Spremljajte spregledane težave, lažne alarme, porabljen čas in ali je bilo treba končno e-pošto stranke prepisati.

5. Posodobite navodilo, ko umetna inteligenca spregleda kaj pomembnega, na primer novega najstniškega voznika, obvestilo o starosti strehe ali namig o poslovni uporabi.

Koristna testna vprašanja vključujejo:

• Je asistent opazil 18-odstotno povišanje premije?

• Ali je označilo, da je stranka dodala drugo vozilo?

• Se je izognil podajanju končnega nasveta o kritju?

• Je bila težava razložena v jeziku, ki bi ga razumela običajna stranka?

• Ali je stopnjevalo kaj v zvezi z odgovornostjo, izključitvami ali zahtevki?

Rezultat

Ilustrativni rezultat: na podlagi časovnega usklajevanja petih vzorčnih pregledov podaljšanja pred in po uporabi tega poteka dela je agencija lahko skrajšala čas pregleda prvega prehoda s približno 22 minut na datoteko na 7 minut na datoteko.

Za 100 podaljšanj bi to pomenilo:

• Čas ročnega pregleda: 2200 minut oziroma približno 36,7 ur

• Pregled prvega prehoda s pomočjo umetne inteligence: 700 minut oziroma približno 11,7 ure

• Ocenjeni prihranjeni čas: 25 ur na 100 podaljšanj

Agencija bi morala še vedno meriti kakovost, ne le hitrosti. Razumen cilj bi bil, da se pred vsakodnevno uporabo poteka dela na 10-točkovnem kontrolnem seznamu za obnovitev ne spregledajo nobene visoko tvegane postavke.

Kaj lahko gre narobe

Največje tveganje je, da umetna inteligenca zveni bolj samozavestno, kot bi morala. Slab izpis pravi: »Znižajte kritje, da prihranite denar.« Boljši izpis pravi: »Premija za podaljšanje se je povečala za 16 %. Agent bo morda želel pregledati možnosti odbitne franšize in razložiti kompromis, preden se s stranko pogovori o kakršni koli spremembi.«

Druge pogoste napake:

• Vnašanje nepopolnih dokumentov o politiki

• Dovoliti pošiljanje e-poštnih sporočil strankam brez pregleda

• Pozabljanje na posodobitev kontrolnega seznama ob spremembi pravil prevoznika

• Obravnavanje povzetka kot licenciranega nasveta

• Neuspeh beleženja, kar je odobril človeški agent

Praktični nasvet

Najmočnejša uporaba umetne inteligence v zavarovalništvu ni nadomestitev agenta v trenutku, ko je potrebna presoja. Gre za čiščenje mize, preden ta trenutek nastopi. Naj umetna inteligenca organizira podaljšanje, označi nenavadne podrobnosti in pripravi jasno razlago – nato pa naj odločitev opravi pooblaščeni človek.

Pogosta vprašanja

Bo umetna inteligenca popolnoma nadomestila zavarovalne agente?

Umetna inteligenca že nadomešča številne naloge – kot so sprejem, primerjava ponudb in rutinsko servisiranje – vendar je popolna zamenjava težja. Zavarovalništvo se opira na odgovornost, človeške prispevke, ki le redko prispejo urejeno, in robne primere, ki se pojavijo med odškodninskimi zahtevki ali kompleksnimi odločitvami o kritju. V praksi se vloga deli: transakcijski agenti so prisiljeni, medtem ko agenti v slogu svetovalcev postajajo bolj dragoceni.

Katere dele dela zavarovalnega agenta trenutno avtomatizira umetna inteligenca?

Umetna inteligenca blesti pri ponavljajočih se korakih delovnega procesa: zbiranju osnovnih informacij, odkrivanju manjkajočih polj, primerjanju ponudb glede na odbitne franšize in omejitve, obdelavi preprostih potrdil in usmerjanju klepetov ali klicev. Pomaga tudi pri odkrivanju vzorcev goljufij in pospeši obdelavo zahtevkov z nizko kompleksnostjo. Če je vrednost agenta predvsem hitrost pri standardnih policah, je pritisk umetne inteligence oprijemljiv.

Ali je uporaba klepetalnega robota z umetno inteligenco varna za nakup zavarovanja?

V preprostih situacijah je to lahko varno, ko že razumete osnove kritja in lahko preverite podrobnosti. Glavno tveganje so samozavestne, a napačne razlage kritja ali manjkajoče nianse, kot so izključitve in skrajni scenariji. Pogost pristop je uporaba umetne inteligence za hitre ponudbe, nato pa človeški agent pregleda najboljše možnosti za vrzeli.

Kdaj naj izberem človeškega agenta namesto spletnega portala ali umetne inteligence?

Človeški agent (ali hibrid) običajno najbolj pomaga, kadar je tveganje kompleksno ali visoko na kocki: več nepremičnin, zapleteni dejavniki, povezani z gospodinjstvom, stranski posli, manjše poslovne potrebe, odločitve o krovni odgovornosti ali zgodovina prejšnjih odškodninskih zahtevkov. Agenti dodajo vrednost tako, da tveganje prevedejo v preprost jezik, postavljajo vprašanja, ki jih »niste vedeli vprašati«, in se zavzemajo, ko odškodninski zahtevki postanejo težavni.

Zakaj je obravnavanje zahtevkov tisto, kjer se lahko umetna inteligenca obrne proti vam?

Trditve niso le podatki – pogosto so čustvene in polne izjem. Umetna inteligenca lahko izvaja triažo, izvleče podrobnosti iz fotografij ali dokumentov in označi neskladja, vendar pogajanja, mejna interpretacija politik in eskalacija še vedno dajejo prednost ljudem. Če se izkušnja z umetno inteligenco zdi hladna ali zmedena, stranke vseeno običajno zahtevajo človeka, pogosto potem, ko se situacija že zaplete.

Kako regulacija omejuje nadomeščanje zavarovalnih agentov z umetno inteligenco?

Zavarovalništvo je močno regulirano, kar upočasnjuje »popolnoma avtomatizirane« fantazije. Umetna inteligenca mora podpirati razkritja, revizijske sledi, pomisleke glede pravičnosti in pojasnjevanje avtomatiziranih odločitev. Ključno vprašanje je odgovornost: če je avtomatizirano priporočilo napačno, mora nekdo še vedno prevzeti odgovornost za izid. Zaradi tega regulativnega trenja so ljudje obveščeni, zlasti pri interakcijah, podobnih nasvetom.

Bo umetna inteligenca pocenila zavarovanje, če se izognem agentu?

Včasih lahko umetna inteligenca zmanjša trenje in administrativne stroške, kar lahko pomaga pri preprostih policah. Vendar pa »cenejši« rezultat ni zagotovljen in večje tveganje je premalo zavarovanja, da bi dosegli nižjo ceno. Ljudje, ki delujejo kot pravi svetovalci, pogosto preprečijo napake pri kritju, ki stanejo veliko več kot katera koli majhna razlika v premiji, zlasti ko pride do resničnega škodnega primera.

Kaj bi morali zavarovalni agenti storiti zdaj, da bi ostali pomembni na trgu, ki ga preveva umetna inteligenca?

Najvarnejša pot je prehod od »tiskarja ponudb« k svetovalcu za tveganja. Osredotočite se na razlago kritja v preprostem jeziku, se poglobite v kompleksne primere (komercialne, specializirane, premožne) in oblikujte priročnik za podporo odškodninskim zahtevkom. Uporabite umetno inteligenco za avtomatizacijo nadaljnjega spremljanja, sprejema in podaljšanja, hkrati pa poostrite dokumentacijo priporočil, da bodo nasveti ostali jasni in utemeljeni.

Kakšna je »hibridna« prihodnost umetne inteligence in zavarovalnih agentov?

Večina znakov kaže na hibridni model: umetna inteligenca skrbi za hitrost – sprejem, ponudbe, servisiranje in dele zahtevkov – medtem ko ljudje skrbijo za presojo, svetovanje in zagovorništvo. To ustvarja tudi novo delo, kot so nadzor nad rezultati umetne inteligence, odkrivanje napak in izboljšanje delovnih procesov. Rezultat je manj izključno transakcijskih posrednikov in bolj specializirane, svetovalne vloge.

Če lahko umetna inteligenca opravi 80 % zavarovalniškega dela, zakaj je zadnjih 20 % tako pomembnih?

Ker se zavarovanje v zadnjih 20 % spremeni v spore, zavrnitve, pravna tveganja in škodo za ugled. Ljudje ne opišejo tveganj jasno in robni primeri se pogosto pojavijo ravno v trenutku, ko kritje najbolj potrebujete. Že majhne napake v razlagah kritja lahko postanejo velike težave. Zato so ljudje še vedno pomembni za odgovornost, nianse in stopnjevanje, ko gre kaj narobe.

Reference

1. Nacionalno združenje zavarovalniških komisarjev (NAIC) - content.naic.org

2. Evropski organ za zavarovanja in poklicne pokojnine (EIOPA) - eiopa.europa.eu

3. Evropski organ za zavarovanja in poklicne pokojnine (EIOPA) - eiopa.europa.eu

4. Uprava za finančno ravnanje (FCA) - fca.org.uk

5. Urad informacijskega pooblaščenca (ICO) - ico.org.uk

6. McKinsey & Company - Prihodnost umetne inteligence v zavarovalništvu - mckinsey.com

7. McKinsey & Company - Potencial generacije umetne inteligence v zavarovalništvu: Šest lastnosti vodilnih - mckinsey.com

8. Reuters - reuters.com

9. Deloitte - deloitte.com

10. Zgovorno - tractable.ai

11. ŽIČNO - wired.com

Poiščite najnovejšo umetno inteligenco v uradni trgovini z umetno inteligenco

O nas