20 9월 2024

AI와 자동화가 지금 당장 독립 에이전트에게 어떤 도움을 줄 수 있을까요?

“오늘날의 인공 지능 기술이 미래의 독립 에이전트를 대체할 수 있다는 우려가 있습니다. AI 개발이 계속됨에 따라 보험 설계사 업무의 일부를 자동화하고 기계에 의해 더 효율적으로 수행할 수 있습니다. 러스 앨런 프린스(Russ Alan Prince )는 포브스(Forbes)에 기고한 글에서 보험 심사 촉진 및 정책 모니터링과 같은 작업은 예를 들어 인공 지능을 가진 에이전트에 의해 수행될 수 있다고 썼다. 그러나 이러한 발전이 반드시 디스토피아적 미래를 그리는 것은 아닙니다. AI는 작업자를 대체하는 것이 아니라 작업을 용이하게 하도록 설계되었습니다. 독립 에이전트는 AI를 활용하여 워크플로를 자동화하여 시간과 비용을 절약할 수 있으며, 이를 통해 고객과 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 그리고 지금 이 순간에도 전국의 독립 에이전트 사무실에서 이런 일이 일어나고 있습니다.

고객과 자신의 비즈니스에 대한 더 나은 통찰력을 제공할 수 있습니다

유용한 인공 지능 자동화의 핵심은 데이터입니다. 예를 들어, 도구는 스캔한 문서나 사진에서 정보를 읽고 필요한 세부 정보를 선택하여 올바른 필드에 채울 수 있습니다. 이는 부주의나 지루함으로 인한 인적 오류를 방지하고 디지털 기록이 깨끗한지 확인하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 예측 분석 기능은 해당 데이터를 결합하여 판매 기록을 수집하여 회사의 성장을 예측할 수 있습니다. 독립 에이전트가 이러한 종류의 데이터에 더 많이 액세스할수록 더 심층적인 비즈니스 인텔리전스를 얻을 수 있다고 Brian Kalish는 Employee Benefit Advisor에서 썼습니다. 이는 무엇보다도 고객의 요구 사항을 보다 확실하게 이해할 수 있음을 의미합니다. 이러한 종류의 고객 이해를 통해 독립 에이전시를 보다 명확하게 차별화할 수 있습니다. 어플라이드 시스템즈(Applied Systems)의 부사장인 크리스 해크니(Kris Hackney)는 “당신이 동네 건너편에 있는 사람과 다른 점은 무엇인가요?”라고 말합니다. 올바른 데이터 기반 인텔리전스를 사용하면 자신 있게 이 질문에 답할 수 있습니다. 이러한 종류의 데이터는 팀의 성과도 밝힐 수 있습니다. 각 팀 구성원의 강점과 약점은 물론 비즈니스 전체의 강점과 약점을 보여줄 것입니다. 예를 들어, 예측 분석 도구는 고객 확보 시간, 즉 첫 번째 연락과 판매 사이의 경과 시간을 조사한 다음 현재 마케팅 및 홍보 활동을 기반으로 판매 수치를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 기관을 다음 단계로 끌어올릴 수 있는 운영 투자에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

고객 확보 및 유지를 개선할 수 있습니다

영업 및 마케팅 자동화 도구는 독립 에이전트가 더 많은 고객을 유치하고 더 오래 유지하는 데 도움이 될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 고객 확보와 관련하여, 독립 상담사는 “챗봇, 보다 효과적인 고객 분류 및 타겟팅, 개인화된 콘텐츠 및 정책”을 지원하는 AI의 능력을 활용할 수 있다고 프란체스코 코리아(Francesco Corea)는 인슈어런스 씽크 리더십(Insurance Thought Leadership ) 매거진에 기고했습니다. 여기서 핵심 개념은 대량 사용자 지정 또는 개별 사용자에게 대상화된 맞춤형 메시지를 대규모로 전달하는 것입니다. AI가 등장하기 전에는 소규모 에이전시가 맞춤형 마케팅 캠페인과 같은 일을 할 수 있는 리소스가 없었습니다. 그러나 이제는 합리적인 가격의 자동화 도구를 통해 독립 에이전트가 특정 유형의 정책 및 보장 범위에 적합한 고객을 식별하고 타겟팅할 수 있습니다. 예를 들어 MailChimp를 무료로 사용하여 이메일 마케팅 캠페인을 보다 타겟팅된 그룹으로 분류할 수 있습니다. 주요 통신사 수준에서 AI는 사람들의 집 안에서 바로 애플리케이션을 찾고 있습니다. 다음은 IDC 커뮤니티의 예입니다. Grange Insurance, Nationwide 및 Safeco는 모두 가상 비서 플랫폼을 통해 보험 상품에 대한 호기심 많은 구매자 정보를 제공할 수 있는 Amazon과 파트너 관계를 맺었습니다. 즉, 누군가 “Alexa, 자동차 보험료가 얼마인가요?”라고 묻는다면 그녀가 제공하는 숫자는 Grange, Nationwide 및 Safeco의 정책을 반영합니다.

고객 서비스를 다른 수준으로 끌어올릴 수 있습니다

고객 서비스 자동화가 항상 잘 작동하는 것은 아닙니다. 실시간 고객 서비스 상담원과 통화하기 위해 터치톤 전화기에서 0을 눌러본 적이 있는 사람이라면 누구나 이 사실을 잘 알고 있습니다. 이것이 바로 Smart Harbor의 매니징 파트너인 Jason Walker가 IA Magazine에 기고한 글에서 독립 에이전트가 자동화를 통해 공간을 확보하여 라인의 다른 쪽 끝에서 실제 사람이 될 수 있도록 권장하는 이유입니다. “보험 문서 액세스, 초기 견적 제공, 고객 정보 수집과 같은 일상적이고 예측 가능한 작업을 자동화된 도구를 사용하여 수행할 수 있습니다.” 그런 다음 에이전트가 복잡한 질문과 보장 범위 조언을 직접 처리할 수 있습니다. 프라이스워터하우스쿠퍼(PricewaterhouseCooper)의 아난드 라오(Anand Rao)는 AI가 데이터 분석 딜레마에 대한 해결책을 제공한다고 주장한다. “고객이 원하는 것, 즉 빠르고 정확한 데이터 기반 의사 결정을 제공하는 동시에 컴퓨터가 복제할 수 없는 업무 측면에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.” 또한 AI 기술을 통해 독립 에이전트는 즉각적이고 지속적인 고객 지원을 제공할 수 있으며, 이는 고객이 가장 높이 평가하고 점점 더 기대하고 있는 것입니다. 예를 들어 챗봇은 24시간 지원, 실시간 피드백 및 보험 컨설팅을 제공할 수 있습니다. 문제를 에스컬레이션해야 하는 경우 챗봇은 정상 업무 시간 동안 고객을 상담원에게 전달할 수 있습니다.

또한 운영 비용도 절감할 수 있습니다

페리 마이어스(Perry Myers)와 제리 폭스(Jerry Fox )는 IA 매거진에서 자동화가 많은 독립 에이전트들이 여전히 처리해야 하는 데이터 입력 요구를 덜어준다고 주장한다. “[Automation] 사업을 수행하는 데 필요한 자원, 특히 정책 점검, 데이터 입력 및 공급 모니터링 분야에서 필요한 자원이 줄어들 것”이라고 그들은 썼다. “청구 프로세스는 불일치와 문제를 수정하기 위해서만 프로세스에 대한 인간의 감독이 필요하기 때문에 더 빠르고 효율적이 될 것입니다.”

몇 가지 주의 사항

AI는 독립 에이전트에게 많은 기회를 제공하지만, 어려움이 없는 것은 아닙니다. 주로 각 세대의 기술에는 새롭고 더 가파른 학습 곡선이 있습니다. 능동적인 상담원은 단순히 보조를 맞추는 데 시간, 에너지, 자원을 투자해야 합니다. GAPro의 공동 창립자이자 CMO/CIO인 Chet Gladkowski는 예측 분석과 같은 것이 이점을 최대한 활용하기 위해서는 지속적인 투자, 평가 및 조정이 필요하다고 말합니다. 그렇다고 해서 기술을 수용한다는 것은 비즈니스의 핵심 역량을 희생하면서까지 맹목적으로 수용하는 것을 의미하지는 않습니다. 기술에 과도하게 의존하거나 비즈니스의 인간적인 측면을 포기하지 마십시오. Rocket Referrals의 공동 설립자인 Carl Maerz는 “고객 행동은 비대면 자동화에서 벗어나 진정한 관계로 이동하고 있습니다”라고 말합니다. “미래의 에이전트는 기술을 수용하고 의미 있는 관계를 수립하고 유지할 수 있는 능력을 향상시키는 도구를 구현할 것입니다.” 이미지 작성자: ilexx/©123RF Stock Photo, michaeljung/©123RF Stock Photo, moshimochi/©123RF Stock Photo”