20 9月 2024

現在、AIと自動化は独立系エージェントにどのように役立つのでしょうか?

「今日の人工知能技術が、明日の独立系エージェントに取って代わる可能性があるという懸念があります。 AIの開発が進むにつれて、保険代理店の仕事の一部が自動化され、機械によってより効率的に行われるようになる可能性があります。ラス・アラン・プリンスはフォーブス誌に、例えば、引受の促進やポリシーの監視などのタスクは、人工知能エージェントによって行われる可能性があると書いています。しかし、これらの展開は必ずしもディストピアの未来を描くものではありません。 AIは、作業者を置き換えるのではなく、作業を容易にするように設計されています。 AI を活用することで、独立系エージェントはワークフローを自動化して時間とコストを節約でき、顧客への対応により多くの時間を費やすことができます。そして現在でも、それは全国の独立した代理店オフィスで起こっています。

それはあなたの顧客、そしてあなた自身のビジネスについてより良い洞察を提供することができます

有用な人工知能自動化の鍵はデータです。たとえば、ツールはスキャンしたドキュメントや写真から情報を読み取り、必要な詳細を選択して適切なフィールドに入力できます。これにより、不注意や退屈から生じる人為的ミスを防ぎ、デジタルレコードをクリーンに保つことができます。次に、予測分析機能により、そのデータをくまなく調べて販売履歴を探し、会社の成長を予測できます。独立系エージェントがこの種のデータにもっとアクセスできるようになると、より深いビジネスインテリジェンスを得られるようになると、 Employee Benefit AdvisorのBrian Kalish氏は書いています。これは、とりわけ、顧客のニーズをよりしっかりと理解することを意味します。このような顧客理解により、独立系代理店をより明確に差別化することができます。 Applied Systemsのエグゼクティブバイスプレジデントである Kris Hackney氏は、「街の向こうの人と何が違うのですか?」と述べています。適切なデータドリブンなインテリジェンスがあれば、その質問に自信を持って答えることができます。この種のデータは、自分のチームのパフォーマンスにも光を当てることができます。各チームメンバーの長所と短所、およびビジネス全体の長所と短所を示します。たとえば、予測分析ツールでは、顧客獲得時間(最初の連絡から販売までの経過時間)を調査し、現在のマーケティングとアウトリーチの取り組みに基づいて売上高を予測できます。これにより、機関を次のレベルに引き上げることができる運用投資について、情報に基づいた意思決定を行うことができます。

これにより、顧客の獲得と維持を向上させることができます

セールスおよびマーケティング自動化ツールは、独立系エージェントがより多くの顧客を引き付け、より長く滞在するのに役立つ可能性を秘めています。顧客獲得に関しては、独立系代理店は「チャットボット、より効果的な顧客分類とターゲティング、パーソナライズされたコンテンツとポリシー」を強化するAIの能力の恩恵を受けることができると、Francesco Corea氏は Insurance Thought Leadership 誌に書いています。ここでの重要な概念は、マスカスタマイゼーション、つまり、ターゲットを絞ったカスタマイズされたメッセージを個々の人々に大規模に配信することです。 AIが登場する前は、小規模な代理店には、カスタマイズされたマーケティングキャンペーンなどを行うためのリソースがありませんでした。しかし、現在では、手頃な価格の自動化ツールにより、独立系代理店は、特定の種類の保険契約や補償範囲に適したクライアントを特定し、ターゲットを絞ることができます。たとえば、 MailChimpを無料で使用して、メールマーケティングキャンペーンをよりターゲットを絞ったグループにセグメント化できます。主要なキャリアレベルでは、AIは人々の家の中でアプリケーションを見つけています。 IDCコミュニティの例を次に示します:Grange Insurance、Nationwide、SafecoはすべてAmazonと提携しており、Amazonの仮想アシスタントプラットフォームは、好奇心旺盛な購入者に保険商品に関する情報を提供できます。つまり、誰かが「アレクサ、自動車保険はいくらかかるの?」と尋ねた場合、彼女が提供する数字は、グランジ、ネイションワイド、セーフコのポリシーを反映します。

それはカスタマーサービスを別のレベルに引き上げることができます

カスタマーサービスの自動化は、必ずしもうまくいくとは限りません。タッチトーン電話で0を押してライブカスタマーサービスエージェントと話したことがある人なら誰でも、そのことを十分に理解しています。そのため、Smart HarborのマネージングパートナーであるJason Walker氏は、IA Magazineで、独立したエージェントが自動化によってスペースを解放し、ラインの向こう側にいる生きた人間になれるようにすることを推奨しています。「保険書類へのアクセス、初期見積もりの提供、顧客情報の収集など、日常的で予測可能なタスクは、自動化されたツールで実行できます。」その後、エージェント自身が複雑な質問やカバレッジのアドバイスを処理できます。 PricewaterhouseCooperのAnand Rao氏は、このアドバイスに共鳴して、AIがデータ分析のジレンマに対する解決策を提供すると主張しています。「顧客が求めているもの、つまりスピーディーで正確なデータドリブンな意思決定を提供すると同時に、コンピューターが真似できない仕事の側面に集中する時間を増やすことができます」さらに、AIテクノロジーにより、独立したエージェントは、顧客が最も高く評価し、ますます期待しているカスタマーサポートを即座に提供することができます。たとえば、チャットボットは、24時間のサポート、リアルタイムのフィードバック、保険コンサルティングを提供できます。問題をエスカレーションする必要がある場合、チャットボットは通常の営業時間内に顧客をエージェントに引き継ぐことができます。

また、運用コストを削減することもできます

Perry Myers氏とJerry Fox 氏は、IA Magazineで、自動化によって、多くの独立系エージェントが依然として対処しなければならないデータ入力の要求も緩和されると主張しています。「[Automation] ビジネスを行うために必要なリソース、特にポリシーチェック、データ入力、供給の監視の分野が削減される」と彼らは書いています。「クレームプロセスは、不整合や問題を修正するためにのみプロセスに対する人間の監視が必要になるため、より迅速かつ効率的になります。」

注意点

AIは、独立したエージェントに多くの機会をもたらしますが、課題がないわけではありません。主に、テクノロジーの各世代には、新しく急な学習曲線が伴います。プロアクティブなエージェントは、時間、エネルギー、リソースをただペースを合わせることに費やす必要があります。予測分析のようなものは、そのメリットを最大限に享受するために継続的な投資、評価、調整が必要であると、GAProの共同創設者兼CMO/CIOであるChet Gladkowski氏は述べています。とはいえ、テクノロジーを取り入れるということは、ビジネスのコアコンピタンスを犠牲にしてまで盲目的に行うことを意味するものではありません。テクノロジーに過度に依存したり、ビジネスの人間的な側面を放棄したりすることは避けてください。「顧客の行動は、顔の見えない自動化から離れ、真の関係に向かっています」と、Rocket Referralsの共同創設者であるCarl Maerz氏は書いています。「未来のエージェントは、テクノロジーを受け入れ、有意義な関係を確立および維持する能力を向上させるツールを実装します。」画像by: ilexx/©123RF Stock Photo, michaeljung/©123RF Stock Photo, moshimochi/©123RF Stock Photo”