Maikling sagot: Ina-automate na ng AI ang malalaking bahagi ng trabaho sa insurance - pagkuha, pag-quote, routine servicing, at mga bahagi ng claims - kaya ang mga tungkulin ng purong transactional agent ay liliit kapag ang pangunahing bentahe nito ay ang bilis sa mga karaniwang polisiya. Ngunit hindi mawawala ang mga ahente: mahalaga pa rin ang mga tao kapag lumitaw ang pananagutan, mga kumplikadong panganib, at mga matitigas na kaso ng claims.
Mga pangunahing punto:
Awtomasyon : Pagkuha ng mga karagdagang serbisyo, mga paghahambing, mga pag-renew, at mga pangunahing pagbabago upang mabawasan ang oras ng admin.
Pananagutan : Panatilihing responsable ang isang pinangalanang tao kapag ang payo o mga paliwanag sa saklaw ay nakakaapekto sa mga resulta.
Pagiging Komplikado : Ituon ang kadalubhasaan ng tao sa mga komersyal, mataas na net-worth, at maraming patong na desisyon sa saklaw.
Mga Pahayag : Gumamit ng AI para sa triage at pagkuha ng dokumento, pagpapataas ng negosasyon at mga eksepsiyon sa mga tao.
Pagsunod : Nangangailangan ng kakayahang maipaliwanag, mga kontrol sa bias, at mga audit trail para sa mga awtomatikong desisyon at payo.
Ang makitang lumalabas ang isang quote ng insurance sa loob lamang ng ilang segundo ay maaaring magdulot ng kaisipang: “Aba… iyon na nga, tama na ang mga ahente.” Maraming tao ang napapaisip diyan. Ang katotohanan ay mas baluktot - at, sa totoo lang, mas kawili-wili. Talagang sinisira ng AI ang mga bahagi ng daloy ng trabaho ng insurance - ang mga nakakabagot na bahagi, ang mga paulit-ulit na bahagi, ang mga bahaging nagpapahikab sa mga tao sa kalagitnaan ng pangungusap. Gayunpaman, ang pagpapalit ng mga ahente ng insurance mula simula hanggang katapusan ay nasa ibang kategorya ng claim. Parang sinasabing pinalitan ng calculator ang mga accountant. Hindi. Binago nito ang hinihingi ng pagiging isang accountant. ( McKinsey ; Reuters )
Kaya napag-uusapan ito na parang mga matatanda na minsan ay nagpapanic-scroll pa rin kahit hatinggabi na 😅.
Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos nito:
🔗 Papalitan ba ng AI ang mga accountant?
Paano binabago ng automation ang mga gawain sa accounting at mga oportunidad sa karera sa hinaharap.
🔗 Papalitan ba ng AI ang mga radiologist?
Sinusuri ang mga kagamitan sa AI imaging, mga limitasyon sa katumpakan, at pagbabago sa workforce sa radiology.
🔗 Papalitan ba ng AI ang mga investment banker?
Pinag-iisipan ang mga daloy ng trabaho sa paggawa ng kasunduan, mga kalakasan ng AI, at mga kasanayan sa pagbabangko na kailangan pa rin.
🔗 Mga Trabahong Hindi Mapapalitan ng AI at ng mga Mapapalitan Nito
Pandaigdigang pananaw sa mga tungkuling matatag sa AI at mga trabahong nasa peligro.
Ang tanong ng lahat (kahit hindi nila sinasabi) 😬
Kapag sinasabi ng mga tao na "Papalitan ba ng AI ang mga Ahente ng Seguro," bihira silang mag-alok ng malinis at neutral na prompt. Ang subtext ay kadalasang ganito:
-
"Magkakaroon pa ba ako ng trabaho?"
-
"Mas maganda ba ang makukuha ko kung walang tao?"
-
"Maliligaw ba ako ng isang chatbot na mukhang may kumpiyansa pero... mali?"
-
"Kung may mangyaring hindi tama, kanino ako sisigawan?" (Maging tapat tayo.)
Madamdamin ang insurance kahit na nagkukunwari itong hindi. Ito ay pera, panganib, takot, at mga papeles na nakabalatkayo bilang isang maayos na buwanang bayad. Mahusay ang AI sa paggawa ng mga papeles. Ang takot… hindi gaanong ganoon.
Kung ano ang mas mahusay na nagagawa ng AI kaysa sa mga tao (oo, nasabi ko na) ⚡🤖
Sa ilang mga lugar, ang AI ay mas mabilis at mas pare-pareho kaysa sa isang ahente ng tao sa kanilang pinakamahusay na araw pagkatapos ng dalawang kape:
-
Pagkuha ng datos at paunang kwalipikasyon : Pagkuha ng mga pangunahing detalye, pagtukoy sa mga nawawalang field, at paghingi ng tulong para sa mga pagwawasto.
-
Paghahambing ng mga sipi : Pagsala ayon sa deductible, mga limitasyon sa saklaw, mga add-on, mga banda ng pagpepresyo.
-
Regular na pagseserbisyo sa patakaran : Mga update sa address, mga ID card, mga paalala sa pagbabayad, mga pangunahing pag-endorso.
-
Pagtukoy sa mga pattern ng pandaraya : Hindi perpekto, pero magaling ang AI sa mga vibe na "mukhang mali ito ayon sa istatistika".
-
Triage sa tawag/chat : Pagruruta sa iyo sa tamang departamento nang walang labinlimang paglilipat (minsan).
Kung ang iyong pakikipag-ugnayan sa isang ahente ay halos "bigyan mo ako ng quote agad," sinisiraan na ng AI ang tungkuling iyon. Hindi ang buong trabaho - kundi isang maliit na bahagi, at ito ay isang malaking bahagi. ( McKinsey ; Deloitte )
Ano ang bumubuo sa isang magandang bersyon ng isang ahente ng seguro 🧠🧾
Ito yung parte na nilalaktawan ng mga tao, tapos nagtataka sila kung bakit nagiging magulo ang usapan sa bandang huli.
Ang isang "mahusay" na ahente ng seguro ay hindi lamang isang taga-imprenta ng quote na may kaaya-ayang boses. Ang isang mahusay na bersyon ng isang ahente ng seguro ay may pinaghalong mga kasanayang likas sa tao:
-
Pagsasalin ng panganib : Pagbabago ng "mga terminong sakop" sa "ano ang mangyayari kung tumagas ang iyong bubong at maging talon ang kisame ng iyong kapitbahay."
-
Pagtuklas : Ang pagtatanong ng mga bagay na hindi mo alam na mahalaga, tulad ng "Nagpapatakbo ka ba ng negosyo mula sa bahay?" o "Sino talaga ang nagmamaneho ng kotseng iyan?"
-
Trade-off coaching : Tinutulungan kang pumili sa pagitan ng premium at deductible nang hindi nagkukunwaring mayroong mahiwagang libreng tanghalian.
-
Pag-navigate sa carrier : Pag-alam kung aling mga insurer ang may posibilidad na maging maayos sa mga claim, alin ang mapili, at ayaw sa ilang partikular na panganib.
-
Pagtataguyod kapag ito ay nagiging pangit : Mga hindi pagkakaunawaan sa paghahabol, kalituhan, pagtanggi, mga kakaibang kasong may kinalaman sa gilid.
Narito ang isang hindi malinaw na metapora na epektibo pa rin: Ang AI ay isang napakabilis na grocery scanner 🛒. Ang isang mahusay na ahente ay ang kaibigang pumipigil sa iyo sa pagbili ng mga sangkap na hindi magkakasama at pagkatapos ay tinutulungan kang magluto kapag nasunog ang kusina. Medyo dramatiko - ngunit hindi malayong mangyari.
Kung saan maaaring palitan ng AI ang mga gawain ng ahente (hindi ang ahente, ang mga gawain) 🧩🤖
Ito ang pangunahing pagbabago: ang mga trabaho ay mga bungkos ng mga gawain . May tendensiya ang AI na paghiwalayin ang mga ito. ( McKinsey )
Mga gawaing malamang na maging awtomatiko nang husto
-
Pangunahing pagsipi para sa mga karaniwang panganib
-
Mga pagsusuri sa underwriting sa unang pagkakataon
-
Pagproseso ng dokumento (mga aplikasyon, ebidensya ng insurance, mga pag-renew)
-
Suporta sa customer sa antas ng FAQ
-
Mga simpleng pagbabago sa saklaw (magdagdag ng sasakyan, mag-alis ng driver, mag-update ng address)
Ang mga Gawain na AI ay tutulong ngunit hindi lubos na magmamay-ari (kahit papaano ay hindi maaasahan)
-
Komplikadong paglalagay ng komersyal na seguro
-
Mga personal na linya ng mga mayayaman na may maraming ari-arian, koleksyon, at mga patong-patong na gamit
-
Pagtataguyod at pagpapataas ng mga reklamo
-
Pagpapayo sa saklaw na may aktwal na pananagutan
Kaya kung ang libro ng negosyo mo ay halos puro kalakal at ang "halaga" ay bilis... totoo ang pressure 😬.
Bakit mas mahirap ang ganap na pagpapalit kaysa sa inaakala 🧍♀️⚖️
Kahit na kayang gawin ng AI ang 80% ng trabaho, ang huling 20% ang siyang nagiging sanhi ng mga kaso, pagkansela, at pagkasira ng reputasyon. May tatlong mahirap na realidad ang insurance:
1) Mahalaga ang pananagutan
Kung ang AI ay magbibigay ng masamang rekomendasyon, sino ang may-ari nito? Ang carrier? Ang platform? Ang customer dahil sa pagtitiwala dito? Hindi lang iyon pilosopikal—ito ay operational. ( NAIC )
2) Hindi malinaw na inilalarawan ng mga tao ang panganib
Nakakalimutan ng mga tao ang mga bagay-bagay, hindi nauunawaan ang mga tanong, o may kumpiyansang naglalagay ng maling impormasyon. Makakatulong ang AI na mahuli ang mga hindi pagkakapare-pareho, oo, pero depende pa rin ito sa input. Basura papasok, basura palabas.
3) Ang mga edge case ang buong laro
Ang mga sandaling pinakakailangan mo ng insurance ay kapag may nangyayaring hindi pangkaraniwang bagay. Kakaibang pinsala sa ari-arian, hindi pangkaraniwang pananagutan, mga aksidente na dulot ng maraming partido, mga pagkaantala sa negosyo. Ang mga edge case ang siyang pinagkukunan pa rin ng pera ng mga tao.
Talahanayan ng Paghahambing: mga nangungunang opsyon na aktwal na ginagamit ng mga customer 🧾🔍
Nasa ibaba ang isang praktikal na pagtingin sa kung ano ang hitsura ng "mga replacement agent" sa kalikasan. Kasama rito ang mga bahagyang kakaibang katangian sa pag-format dahil, siyempre, kakaiba ang realidad.
| kagamitan / opsyon | madla | presyo | bakit ito gumagana |
|---|---|---|---|
| AI quote chatbot 🤖 | Mga mamimiling "Bigyan mo lang ako ng presyo" | Karaniwang libreng gamitin | Mabilis, mababa ang friction, mainam para sa mga pangunahing pangangailangan - ngunit maaaring madulas kung magtatanong ka ng mga detalyadong tanong.. |
| Online portal na direktang ipapadala sa carrier 🏢 | Mga taong alam ang gusto nila | Naka-embed sa premium | Simpleng daloy ng pagbili, mas kaunting mga kamay na kasangkot; minsan limitadong gabay (ikaw ang nagmamaneho ng bus) |
| Hybrid agent + AI CRM 🧠📲 | Karamihan sa mga pamilya + maliliit na negosyo | Komisyon ng ahente, halos pareho lang ang premium | Pinakamahusay sa pareho - Pinapabilis ng AI ang admin, hinahawakan ng ahente ang mga hatol at ipinapaliwanag ang mga kompromiso |
| Ahente ng tao, buong serbisyo 🧍♂️📞 | Mga kumplikadong panganib, "Gusto ko ng isang tao" | Komisyon, minsan mas mataas na pagsisikap | Personal na pagtataguyod, relasyon, pananagutan - minsan ay mas mabagal, ngunit mas kalmado kapag mahalaga |
| Plataporma para sa mga benepisyo ng empleyado na may automation 📊 | Mga Employer | Mga bayarin kada empleyado / plataporma | Pinapadali ang pagpapatala + pagsunod; kailangan pa rin ng mga tao para sa disenyo ng plano (at drama) |
May napapansin ka ba? Ang "panalo" ay nakasalalay sa kung ano ang pinahahalagahan mo: bilis, pagiging simple, kontrol, katiyakan, o kung sino ang dapat sisihin. Oo, minsan ay katangian din ng pagsisi 😅.
Benta at distribusyon: nagbabago na ang pintuan 🚪🤖
Sa benta, ang AI ang lugar kung saan mukhang pinakanakakagambala dahil nasusukat ito. Dumarating ang mga lead, pinupunan ang mga form, inilalabas ang mga quote, sinusubaybayan ang mga close rate. Mahilig ang AI sa mga funnel. Minsan nakakalimutan ng mga tao na mag-follow up dahil nagkasakit ang kanilang aso. Nangyayari ito.
Ano ang mga pagbabago sa mga benta
-
Kayang-kaya agad ng AI na maging kwalipikado ang mga lead
-
Mabilis na kayang patakbuhin ng AI ang mga sitwasyon ng quote (pataas na deductible, pababa na premium; pababa na deductible, pataas na premium)
-
Kayang i-personalize ng AI ang pagmemensahe nang malawakan (minsan nakakatakot, minsan nakakatulong) ( McKinsey )
Ano ang hindi nawawala
-
Pagbuo ng tiwala para sa makabuluhang mga pagbili
-
Pagpapaliwanag ng mga pagbubukod nang hindi nagpapapangilabot sa iba
-
Pagtukoy kung kailan hindi naiintindihan ng customer ang kanilang binibili
Isa sa mga pinakamalaking tahimik na panganib: Kayang "i-optimize" ng AI ang conversion. Maaari nitong itulak ang mga tao patungo sa underinsurance dahil mas mura ito at mas madaling pumayag. Minsan, ang isang human agent na may halaga ay hihikayat sa iyo na pumili ng pinakamurang opsyon. Hindi maganda ang epekto nito sa growth dashboard, ngunit isa itong nasasalat na serbisyo.
Mga Pahayag: kung saan maaaring magbalik sa dati ang kumpiyansa sa robot 😵💫🧯
Ang mga pag-aangkin ang siyang malaking tulong ng AI - at kung saan din ito makakagawa ng pinakamalaking pinsala kung hindi maayos na mahawakan.
Kung saan nangunguna ang AI sa mga pag-aangkin
-
Pag-uuri ng mga uri ng paghahabol (sakyan vs ari-arian vs pananagutan)
-
Pagkuha ng mga detalye mula sa mga larawan at dokumento
-
Pagtukoy sa mga hindi pagkakapare-pareho at mga potensyal na pattern ng pandaraya
-
Pagpapabilis ng mga regular at mababang-kumplikadong payout ( Tractable ; Wired )
Kung saan nangingibabaw pa rin ang mga tao
-
Negosasyon kapag ang pananagutan ay gusot
-
Pagbibigay-kahulugan sa wika ng patakaran sa mga sitwasyong nasa hangganan
-
Pamamahala ng mga emosyonal na customer (ang mga tawag na "nagniningas ang buhay ko")
-
Pagtaas ng antas ng eskalasyon at mga eksepsiyon
Ang isang pahayag ay hindi lamang basta datos. Ito ay isang linggo, minsan buwan ng isang tao na nasira. Kung ang karanasan sa AI ay tila malamig o nakakalito, ang mga customer ay babalik pa rin sa isang tao - at ngayon ang tao na ang kailangang maglinis ng natapon. Parang pag-upa ng robot vacuum na nagpapahid ng dumi sa sahig. Nakatutulong hanggang sa hindi na.
Pagsunod at regulasyon: patuloy na bumabangga ang AI sa pader 🧱⚖️
Mahigpit na kinokontrol ang seguro. Dahil lang diyan, napapabagal na ang pantasyang "pinapalitan ng AI ang lahat". ( FCA ; NAIC )
Makakatulong ang AI sa pagsunod sa mga patakaran sa pamamagitan ng:
-
Pag-istandardisa ng mga pagsisiwalat
-
Pagtiyak na maihahatid ang mga kinakailangang form
-
Pag-log ng mga pag-uusap at mga pagbabago sa patakaran
-
Pagsubaybay para sa hindi pare-parehong payo ( EIOPA ; NAIC )
Ngunit nagpapakilala rin ang AI ng mga bagong sakit ng ulo sa pagsunod:
-
Pagpapaliwanag ng mga awtomatikong desisyon
-
Paghawak sa mga alalahanin sa bias at pagiging patas
-
Pagpapanatili ng mga audit trail na may katuturan
-
Pag-iwas sa mga paliwanag sa saklaw na "ginagaya" ( ICO ; EIOPA )
At saka, at mahalaga ito: hindi mo maaaring ipagawa sa isang modelo ang sagot tungkol sa coverage. Kahit maliit na pagkakamali ay maaaring maging malaking isyu. Maaari ring magkamali ang isang ahente, oo, ngunit may isang taong dapat kuwestiyunin, sanayin muli, disiplinahin, o kasuhan (muli... ang sisihin ay isang katangian, naku). ( NAIC )
AI at mga Ahente ng Seguro: ang pinakamalinaw na sagot 😅
Papalitan ng AI ang ilang ahente ng seguro, at papalitan nito ang mga bahagi ng trabaho ng karamihan sa mga ahente . Hindi nito buburahin ang tungkulin sa kabuuan, dahil ang tungkulin ay nahahati sa dalawang bersyon. ( Reuters )
Bersyong napipilitan
-
pagbebenta ng patakaran sa transaksyon
-
mga pag-renew na hindi gaanong mahalaga
-
mga kahilingan sa pangunahing serbisyo
-
simpleng pagsipi para sa mga karaniwang panganib
Bersyong mas lalakas (kung gagawin nang tama)
-
tagapayo, consultant, tagasalin ng panganib
-
espesyalista sa komersyo
-
tagapagtaguyod ng mga paghahabol / kasosyo sa pagpapataas ng kaso
-
tagapagbuo ng aklat na nakabatay sa relasyon
Ang "ahente" ay nagiging hindi na isang makinang nag-uutos ng mga empleyado kundi isang risk coach. Mas magandang trabaho iyon... pero nangangailangan ito ng mga kasanayang hindi naman talaga kailangan para sa ilang ahente. Maaaring maging mahirap ang transisyon na iyon.
Kung ikaw ay isang ahente ng seguro, ano ang dapat mong gawin ngayon 🧠📈
Hindi "panic," bilang panimula. Ang panik ay nagiging sanhi ng mga taong gumagawa ng mga bagay na pabigla-bigla, tulad ng pagbili ng mga kursong hindi nila kailanman matatapos.
Mga praktikal na hakbang na makakatulong:
-
Maging tagapagpaliwanag ng saklaw : Magsanay na gawing simpleng pananalita ang mga salita ng patakaran. I-record ang iyong sarili. Medyo malungkot. Pagbutihin.
-
Sumandal sa mga kumplikadong kaso : Maliliit na komersyal, mga linya ng espesyalidad, pagpaplano sa buhay + kapansanan, estratehiya ng payong, mga sambahayan na may maraming patakaran.
-
Gamitin ang AI bilang iyong katulong, hindi bilang iyong kapalit : I-automate ang mga follow-up, pagpasok ng datos, mga paalala sa pag-renew, at pagtanggap. ( McKinsey )
-
Gumawa ng playbook para sa mga claim : Mas naaalala ng mga customer ang mga karanasan sa claim kaysa sa mga premium. Maging taong tumutulong kapag nakaka-stress.
-
Idokumento nang malinis ang payo : Kung magbibigay ka ng mga rekomendasyon, magtago ng mga tala. Ito ay proteksyon para sa iyo at kalinawan para sa kanila.
Maaaring parang dramatiko ito, ngunit totoo: ang mga ahente na kumikilos na parang mga tagapayo ay mabubuhay. Ang mga kumikilos na parang mga anyong tao ay magiging awtomatiko.
Kung ikaw ay isang customer, ang pagpili sa pagitan ng AI at isang ahente 🧾🤔
Narito ang isang mabilis na pagsusuri sa bituka:
Gamitin ang mga opsyong AI-first kung:
-
diretso lang ang sitwasyon mo
-
naiintindihan mo ang mga pangunahing kaalaman sa saklaw
-
komportable ka sa mga pagbabagong pansarili
-
pangunahing mahalaga sa iyo ang bilis at presyo
Gumamit ng ahente ng tao (o hybrid) kung:
-
marami kang ari-arian, sasakyan, o mga kumplikadong drayber sa bahay
-
nagpapatakbo ka ng negosyo o side hustle
-
kailangan mo ng gabay sa pananagutan (payong, propesyonal na pagkakalantad, mga gamit ng may-ari ng lupa)
-
nagkaroon ka na ng mga claim o inaasahan mo ang mas maraming panganib
-
gusto mo ng isang taong susuri sa iyong mga desisyon
Isang nakakagulat na disenteng estratehiya ang hybrid: kumuha agad ng mga AI quote, pagkatapos ay ipa-human review ang dalawang pangunahing opsyon para sa mga kakulangan sa coverage. Pinakamahusay sa parehong mundo - tulad ng paggamit ng GPS at pagsulyap pa rin sa mga karatula sa kalsada.
Ano ang hitsura ng susunod na normal (at kung bakit hindi lahat ay tadhana) 🌤️🤖
Ang pinakamalamang na resulta ay hindi ang "paglalaho ng mga tao." Ito ay:
-
Mas kaunting ahente ang gumagawa ng mababang halagang trabaho sa admin
-
Mas maraming automation sa pag-quote, pagseserbisyo, at pag-renew
-
Higit na diin sa konsultatibong pagbebenta
-
Mas maraming espesyalisadong tungkulin (mga komersyal na nitso, pamamahala ng peligro, pagtataguyod ng mga paghahabol)
-
Mga bagong gawain ng "AI superbisor": pagsusuri ng mga output, paghuli ng mga error, mga daloy ng trabaho sa pagsasanay ( EIOPA ; NAIC )
Nauuwi tayo sa mas kaunting mga tagapamagitan na purong transaksyonal, at mas maraming tagapayo na alam ang kanilang ginagawa. Na, sa totoo lang, malamang ay mas mabuti rin para sa mga customer.
Hindi pinapalitan ng AI ang mga ahente ng seguro bilang isang uri. Gumagana ito nang mas mabilis na ebolusyon. Ang ilan ay umaangkop. Ang ilan ay hindi. Dokumentaryong tinig ng kalikasan: “At dito natin nakikita ang ahente na tumangging tumigil sa pag-fax ng mga form…” 📠😬
Buod 🧾✨
Papalitan ng AI ang maraming paulit-ulit na trabaho ng mga ahente, at papalitan nito ang mga ahente na ang papel ay karaniwang "interface ng tao para sa mga form." Ngunit ang seguro ay puno ng mga matitinding kaso, emosyonal na mga sandali, at mga pangangailangan sa pananagutan - at ang mga ito ay pabor pa rin sa mga tao, lalo na sa mga kumplikadong sitwasyon. ( NAIC ; EIOPA )
Mabilisang buod
-
Mangibabaw ang AI sa pag-quote, pagkuha, regular na pagseserbisyo, at mga bahagi ng mga claim 🧠⚡ ( McKinsey )
-
Ang mga tao ay nananatiling mahalaga para sa kumplikadong panganib, detalyadong payo, at adbokasiya 🧍♀️⚖️
-
Hybrid ang hinaharap: Hawak ng AI ang bilis, hawak ng mga ahente ang paghatol 🤝🤖 ( Reuters )
-
Ang mga ahente na nagiging tagapayo ay magiging maayos - marahil ay mas mahusay pa 📈🙂
Kung hindi ka pa rin mapakali, hindi ka nagkakamali. Ang pagbabago ay parang pagtayo sa isang gumagalaw na daanan habang nagtatali ng iyong sapatos. Kaya mo itong gawin… pero medyo maaalog ka.
Meta description (wala pang 160 karakter):
AI at mga ahente ng seguro: kung ano ang kayang i-automate ng AI, kung saan nananalo pa rin ang mga tao, at kung paano patuloy na nagbabago ang payo sa hybrid insurance. 🤖🧾
Mga Hashtag:
#Insurance #AI #Insurtech #InsuranceAgents #CustomerExperience #Claims #RiskManagement #Automation #FutureOfTrabaho #FinTech 🤖📄
Mga Madalas Itanong
Papalitan ba nang tuluyan ng AI ang mga ahente ng seguro?
Pinapalitan na ng AI ang maraming gawain - tulad ng pagkuha, paghahambing ng mga quote, at regular na pagseserbisyo - ngunit mas mahirap ang ganap na kapalit. Ang insurance ay nakasalalay sa pananagutan, mga input ng tao na bihirang dumating nang maayos, at mga edge case na lumalabas sa panahon ng mga claim o kumplikadong desisyon sa coverage. Sa pagsasagawa, ang papel ay nahahati: ang mga transactional agent ay naiipit, habang ang mga agent na parang tagapayo ay nagiging mas mahalaga.
Anong mga bahagi ng trabaho ng isang ahente ng seguro ang ino-automate ng AI ngayon?
Ang AI ay mahusay sa paulit-ulit na mga hakbang sa daloy ng trabaho: pagkolekta ng mga pangunahing impormasyon, pagtukoy sa mga nawawalang field, paghahambing ng mga quote ayon sa mga deductible at limit, paghawak ng mga simpleng endorsement, at pagruruta ng mga chat o tawag. Nakakatulong din ito sa pagtukoy ng mga pattern ng pandaraya at pagpapabilis sa pagproseso ng mga claim na mababa ang komplikasyon. Kung ang halaga ng isang ahente ay pangunahing bilis para sa mga karaniwang patakaran, ang pressure mula sa AI ay nasasalat.
Ligtas ba ang paggamit ng AI quote chatbot para sa pagbili ng insurance?
Maaari itong maging ligtas para sa mga simpleng sitwasyon kung saan naiintindihan mo na ang mga pangunahing kaalaman sa saklaw at maaari mo nang beripikahin ang mga detalye. Ang pangunahing panganib ay ang mga paliwanag sa saklaw na parang may kumpiyansa ngunit hindi tama, o mga kakulangan sa mga detalye tulad ng mga pagbubukod at mga sitwasyon ng edge-case. Ang isang karaniwang paraan ay ang paggamit ng AI para sa mabibilis na quote, pagkatapos ay ipasuri sa isang human agent ang mga pangunahing opsyon para sa mga kakulangan.
Kailan ako dapat pumili ng human agent sa halip na online portal o AI?
Karaniwang nakakatulong ang isang human agent (o hybrid) kapag ang panganib ay kumplikado o may malaking panganib: maraming ari-arian, masalimuot na mga driver sa bahay, mga side hustle, maliliit na pangangailangan sa komersyo, mga desisyon sa pananagutan, o mga naunang kasaysayan ng mga claim. Nagdaragdag ng halaga ang mga ahente sa pamamagitan ng pagsasalin ng panganib sa simpleng wika, pagtatanong ng mga tanong na "hindi mo alam kung paano itanong", at pagtataguyod kapag nagiging mahirap ang mga claim.
Bakit maaaring mag-backfire ang AI sa paghawak ng mga claim?
Ang mga pahayag ay hindi lamang datos - kadalasan ay emosyonal ang mga ito at puno ng mga eksepsiyon. Maaaring suriin ng AI ang sitwasyon, kumuha ng mga detalye mula sa mga larawan o dokumento, at markahan ang mga hindi pagkakapare-pareho, ngunit ang negosasyon, ang halos hindi na interpretasyon ng patakaran, at ang paglala ng sitwasyon ay pabor pa rin sa mga tao. Kung ang isang karanasan sa AI ay tila hindi maganda o nakakalito, may posibilidad na humingi pa rin ng tao ang mga customer, kadalasan pagkatapos maging mas kumplikado ang sitwasyon.
Paano nililimitahan ng regulasyon ang AI na pumapalit sa mga ahente ng seguro?
Mahigpit na kinokontrol ang seguro, na nagpapabagal sa mga pantasyang "ganap na awtomatiko". Dapat suportahan ng AI ang mga pagsisiwalat, mga audit trail, mga alalahanin sa pagiging patas, at kakayahang ipaliwanag ang mga awtomatikong desisyon. Ang isang mahalagang isyu ay ang pananagutan: kung mali ang isang awtomatikong rekomendasyon, may dapat pa ring managot sa resulta. Ang alitan sa regulasyon na iyon ay nagpapanatili sa mga tao na nasa kasalukuyang impormasyon, lalo na para sa mga interaksyon na parang payo.
Mas makakamura ba ang insurance gamit ang AI kung hindi ako pipili ng ahente?
Minsan, kayang bawasan ng AI ang alitan at mga gastos sa administrasyon, na maaaring makatulong sa mga simpleng polisiya. Ngunit ang "mas mura" ay hindi garantisado, at ang mas malaking panganib ay ang kakulangan ng seguro upang makakuha ng mas mababang presyo. Ang mga taong nagsisilbing tunay na tagapayo ay kadalasang nakakaiwas sa mga pagkakamali sa saklaw na mas malaki ang gastos kaysa sa anumang maliit na pagkakaiba sa premium, lalo na kapag ang isang totoong claim ay tumama.
Ano ang dapat gawin ngayon ng mga ahente ng seguro upang manatiling may kaugnayan sa isang merkado na puno ng AI?
Ang pinakaligtas na landas ay ang paglipat mula sa "quote printer" patungo sa risk advisor. Tumutok sa pagpapaliwanag ng saklaw sa simpleng wika, pagtalakay sa mga kumplikadong kaso (komersyal, espesyalidad, may mataas na net-worth), at pagbuo ng playbook ng suporta sa mga claim. Gamitin ang AI upang i-automate ang mga follow-up, intake, at renewal, habang hinihigpitan ang dokumentasyon ng mga rekomendasyon upang manatiling malinaw at maipagtanggol ang payo.
Ano ang hitsura ng "hybrid" na kinabukasan ng AI at mga ahente ng seguro?
Karamihan sa mga palatandaan ay tumutukoy sa isang hybrid na modelo: Ang AI ang humahawak sa bilis - pagtanggap, pag-quote, pagseserbisyo, at mga bahagi ng mga claim - habang ang mga tao ang humahawak sa paghatol, pagpapayo, at pagtataguyod. Lumilikha rin ito ng mga bagong gawain, tulad ng pangangasiwa sa mga output ng AI, pagtukoy ng mga error, at pagpapabuti ng mga daloy ng trabaho. Ang resulta ay mas kaunting purong mga transactional intermediary at mas espesyalisado at konsultatibong mga tungkulin.
Kung kaya ng AI na gawin ang 80% ng trabaho sa insurance, bakit napakahalaga ng huling 20%?
Dahil ang huling 20% ay kung saan ang insurance ay nauuwi sa mga hindi pagkakaunawaan, pagtanggi, legal na panganib, at pinsala sa reputasyon. Hindi malinaw na inilalarawan ng mga tao ang panganib, at ang mga edge case ay kadalasang dumarating sa eksaktong oras na pinakakailangan mo ng coverage. Kahit ang maliliit na pagkakamali sa mga paliwanag ng coverage ay maaaring maging malalaking problema. Kaya naman ang mga tao ay nananatiling mahalaga para sa pananagutan, nuance, at escalation kapag ang mga bagay ay hindi nangyayari.
Mga Sanggunian
-
Pambansang Asosasyon ng mga Komisyoner ng Seguro (NAIC) - content.naic.org
-
Awtoridad sa Seguro at Pensyon sa Trabaho ng Europa (EIOPA) - eiopa.europa.eu
-
Awtoridad sa Seguro at Pensyon sa Trabaho ng Europa (EIOPA) - eiopa.europa.eu
-
Awtoridad sa Pag-uugali sa Pananalapi (FCA) - fca.org.uk
-
Tanggapan ng Komisyoner ng Impormasyon (ICO) - ico.org.uk
-
McKinsey & Company - Ang kinabukasan ng AI sa industriya ng seguro - mckinsey.com
-
McKinsey & Company - Ang potensyal ng gen AI sa seguro: Anim na katangian ng mga nangunguna - mckinsey.com
-
Reuters - reuters.com
-
Deloitte - deloitte.com
-
Maaring tratuhin - maaring.ai
-
WIRED - wired.com