19 กันยายน 2024

2022: เทรนด์ไตรมาสที่ 4 ของ AI สําหรับการประกันภัย

การประกันภัยยืนหยัดอย่างแน่วแน่มานานหลายศตวรรษเนื่องจากเวลาและเทคโนโลยีมีการเปลี่ยนแปลงรอบตัว ปัจจุบันอุตสาหกรรมประกันภัยมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วเพื่อตอบสนองต่อการปฏิวัติดิจิทัลที่กําลังดําเนินอยู่ AI เป็นรูปแบบหนึ่งของการหยุดชะงักทางดิจิทัลที่นําอุตสาหกรรมประกันภัยไปสู่พายุ

“ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีความสามารถในการปรับปรุงห่วงโซ่คุณค่าของอุตสาหกรรมประกันภัยโดยการเปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์ คิดค้นแพลตฟอร์มธุรกิจใหม่ และขยายข้อมูลที่ซ่อนอยู่” Kevin H. Kelley และเพื่อนผู้เขียนเขียนในบทความปี 2018 ใน Risk Management and Insurance Review

คํามั่นสัญญามากมายเกี่ยวกับความสามารถในการปฏิวัติการประกันภัยของ AI ความก้าวหน้าที่แท้จริงของเทคโนโลยีนั้นช้าลง แต่ในความเป็นจริงแล้วปัญญาประดิษฐ์กําลังเปลี่ยนวิธีที่ผู้ประกันตนเข้าหาการจัดจําหน่ายและความสัมพันธ์กับลูกค้า

ปัญญาประดิษฐ์และการกระจายประกันภัย

ปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้ปรากฏขึ้นในฉากประกันภัยในปี 2022 แต่การเติบโตในฐานะเครื่องมือประกันภัยได้ควบคู่ไปกับการพึ่งพาข้อมูลและเทคโนโลยีดิจิทัลที่เพิ่มขึ้นในอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องและในชีวิตประจําวันของลูกค้า

“AI กําลังเติบโตเนื่องจาก ‘การให้ข้อมูล’ ที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ของการโต้ตอบทางธุรกิจ ชีวิตส่วนตัว และชีวิตสาธารณะ” นักวิจัย Naman Kumar, Jayant Dev Srivastava และ Harshit Bisht เขียนในปี 2017 ห้าปีต่อมาข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยธุรกิจของมนุษย์และความพยายามส่วนตัวยังคงระเบิดและความต้องการและการใช้ปัญญาประดิษฐ์ก็เช่นกัน

ปัญญาประดิษฐ์ได้พัฒนาในช่วงไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมาเป็นเครื่องมือและแอพพลิเคชั่นที่มุ่งเน้นมากขึ้น AI พร้อมกับแมชชีนเลิร์นนิง (ML) และการเรียนรู้เชิงลึก (DL) นําเสนอสามวิธีที่มีประสิทธิภาพเป็นพิเศษในการปรับปรุงการแจกจ่ายประกันภัย Ramnath Balasubramanian, Ari Libarikian และ Doug McElhaney ที่ McKinsey เขียน:

ปัญญาประดิษฐ์ อธิบายทุกวิธีที่เครื่องจักรเลียนแบบการทํางานของความรู้ความเข้าใจของมนุษย์ เช่น การเรียนรู้ การระบุรูปแบบ และการคาดการณ์
แมชชีนเลิร์นนิงมุ่งเน้นไปที่ความสามารถเหมือนการเรียนรู้ของ AI ในการฝึกอัลกอริทึมให้จัดเรียงและตอบสนองต่อการป้อนข้อมูลในรูปแบบต่างๆ ML ยังสามารถได้รับมอบหมายให้ทําการคาดการณ์ตามข้อมูลที่มีอยู่
การเรียนรู้เชิงลึกกลั่นกรองความสามารถของ ML ในการสร้างนามธรรมจากโมเดลข้อมูลเพิ่มเติม DL มักใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อคัดลอกการทํางานของสมองโดยเชื่อมต่ออัลกอริทึม AI เฉพาะกลุ่มต่างๆ เข้าด้วยกัน

ในการแจกจ่ายประกันในแต่ละวันเครื่องมือเหล่านี้อาจปรากฏในรูปแบบที่หลากหลาย ตัวอย่างหนึ่งคือเครื่องมือสื่อสารที่ใช้ในการเชื่อมต่อกับลูกค้า แชทบอทที่เปิดใช้งาน AI เป็นวิธีหนึ่งในการสนับสนุนการสร้างมูลค่าโดยการปลูกฝังความสัมพันธ์กับลูกค้า Mikko Riikkinen และเพื่อนนักวิจัยอธิบายในบทความใน International Journal of Bank Marketing

ปัญญาประดิษฐ์สามารถปรับให้เข้ากับการเลือกคําของลูกค้าและเนื้อหาของการตอบกลับ ทําให้แชทบอทสามารถรวบรวมข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและเป็นธรรมชาติ จากนั้นแชทบอทสามารถส่งข้อมูลนี้ไปยังตัวแทนหรือตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้าเพื่อสนทนาต่อ

แมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกยังนําเสนอวิธีใหม่ในการวิเคราะห์ข้อมูลความเสี่ยงและการสูญเสียความเป็นไปได้และความเป็นไปได้ของแบบจําลองและแนวทางการรับประกันภัย ในขณะที่ผู้จัดการการจัดจําหน่ายรวมข้อมูลนี้เพื่อการตัดสินใจที่ละเอียดยิ่งขึ้นพื้นที่ใหม่ของการป้องกันการสูญเสียและการคุ้มครองลูกค้าจะเปิดขึ้น

AI จะมุ่งหน้าไปทางไหนต่อไป?

การวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ชี้ให้เห็นว่าไม่เพียง แต่ AI ให้คุณค่าในสถานการณ์ปัจจุบันหรือในการตรวจสอบชุดข้อมูลในอดีต แต่ยังสามารถคาดการณ์เกี่ยวกับเหตุการณ์ในอนาคตตามข้อมูลในอดีตได้อีกด้วย

การประกันภัยอยู่ในธุรกิจจัดการกับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นโดยพิจารณาจากข้อมูลเกี่ยวกับการสูญเสียก่อนหน้านี้มานานแล้ว อย่างไรก็ตาม เป็นเวลาหลายศตวรรษที่จุดสนใจหลักยังคงอยู่ที่การชดเชยการสูญเสีย

เมื่อ AI กลายเป็นเรื่องธรรมดามากขึ้นในการประกันภัย “รูปแบบธุรกิจประกันภัยจะเปลี่ยนจากการชดเชยการสูญเสียไปสู่การคาดการณ์และป้องกันการสูญเสีย” Martin Eling, Davide Nuessle และ Julian Staubli เขียนในบทความปี 2021 ใน The Geneva Papers on Risk and Insurance เมื่อโฟกัสของอุตสาหกรรมเปลี่ยนไป บริษัทประกันภัยจะค้นพบวิธีใหม่ๆ ในการลดต้นทุนในขณะที่รักษาหรือเพิ่มมูลค่าให้กับลูกค้า

การมุ่งเน้นไปที่การป้องกันการสูญเสียรวมถึงการมุ่งเน้นไปที่พฤติกรรมของลูกค้า AI ยังมีวิธีอื่นๆ ในการวิเคราะห์และทําความเข้าใจการตัดสินใจของลูกค้า

ตัวอย่างเช่น การศึกษาในปี 2020 ที่ตีพิมพ์ใน Risks อธิบายถึงโมเดล AI “ที่สามารถนํามาใช้เพื่ออธิบายว่าเหตุใดลูกค้าจึงซื้อหรือละทิ้งความคุ้มครองประกันวินาศชีวิต” โมเดลนี้สามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าแบบเรียลไทม์ ช่วยให้ตัวแทนและตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้าเข้าใจและตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้นในขณะนั้น

บริษัทประกันภัยหลายแห่งรายงานแล้วว่า AI กําลังให้ผลตอบแทนสําหรับพวกเขา การสํารวจผู้บริหารประกันภัยของ PwC พบว่า:

65 เปอร์เซ็นต์ กล่าวว่า AI ช่วยให้พวกเขาสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้นแล้ว
49 เปอร์เซ็นต์ ให้เครดิต AI ในการปรับปรุงการตัดสินใจภายใน
47 เปอร์เซ็นต์ รายงานว่าประสิทธิภาพ ประสิทธิภาพ หรือการลดต้นทุนที่ดีขึ้นจากการใช้ AI

แม้แต่ในบรรดาผู้บริหารด้านประกันภัยที่ไม่เห็นผลประโยชน์ในขณะนี้ แต่ความกระตือรือร้นสําหรับ AI ยังคงสูง Matt Adams, Marie Carr และ Anand Rao จาก PwC เขียน ตัวอย่างเช่น แม้ว่า 47 เปอร์เซ็นต์ของผู้ตอบแบบสอบถามกล่าวว่าพวกเขายังไม่เห็นรายได้เพิ่มขึ้นจากการใช้ AI แต่พวกเขาคาดว่าจะเห็นผลลัพธ์เหล่านี้ภายในสองปี บริษัทประกันภัยยังคงมุ่งมั่นที่จะลงทุนในปัญญาประดิษฐ์ แม้ว่าผลตอบแทนจะไม่เกิดขึ้นในทันทีก็ตาม

การรวม AI ในปัจจุบันสําหรับแอปพลิเคชันในอนาคต

แม้จะมีการคาดเดาของสื่อเกี่ยวกับอนาคตที่ขับเคลื่อนโดยเครื่องจักรทั้งหมด แต่โมเดลและอัลกอริทึม AI ในปัจจุบันไม่สามารถตัดสินใจได้เอง Adam Uzialko เขียนที่ Business News Daily ปัญญาประดิษฐ์ไม่สามารถแทนที่ตัวแทนที่เป็นมนุษย์ ผู้จัดการการจัดจําหน่าย หรือผู้มีอํานาจตัดสินใจอื่นๆ ได้

สิ่งที่เทคโนโลยีสามารถทําได้คือให้บทสรุปของชุดข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกที่รวบรวมจากข้อมูลนั้นให้กับผู้มีอํานาจตัดสินใจของมนุษย์ ตัวแทนหรือตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้าสามารถตรวจสอบข้อมูลนั้นและตอบสนองความต้องการเฉพาะของลูกค้าได้ AI ยังสามารถลดเวลาที่ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ใช้ไปกับงานเล็กๆ น้อยๆ หรือซ้ําซาก เช่น การคัดลอกชื่อและที่อยู่ของลูกค้าลงในแบบฟอร์มต่างๆ

“ผลที่ได้คือบริษัทประกันที่พร้อมจะขายแผนที่เหมาะสมที่สุดให้กับลูกค้าได้ดีกว่า” Uzialko เขียน

Scott Likens, Michael Shehab และ Anand Rao จาก PwC เขียนว่าบริษัทประกันภัยจะต้องให้ความสําคัญกับหลาย ๆ ด้านเพื่อให้แน่ใจว่าการนําปัญญาประดิษฐ์ไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพและมีความรับผิดชอบในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า:

ประเมินความเสี่ยงและวางแผนติดตามความเสี่ยง ผู้ประกันตนจะต้องพิจารณาว่า AI มีปฏิสัมพันธ์กับโอกาสทางการเงิน การดําเนินงาน และชื่อเสียง ความเสี่ยง และแนวทางปฏิบัติอย่างไร
อย่า “ตั้งแล้วลืมมัน” AI เรียนรู้และปรับตัวตามข้อมูลที่สามารถเข้าถึงได้ ด้วยเหตุนี้ มนุษย์จึงต้องตรวจสอบการปรับตัวและผลลัพธ์ของ AI เพื่อลดผลกระทบของอคติที่ยอมรับไม่ได้ และเพื่อเป็นแนวทางในการพัฒนา AI
ทําให้จริยธรรมเป็นส่วนสําคัญของ AI AI สามารถเรียนรู้และปรับตัวได้ แต่ไม่มีประสบการณ์และปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ที่มนุษย์มองข้ามเมื่อเราเรียนรู้สิ่งใหม่ๆ การปฏิบัติต่อการฝึกอบรมจริยธรรมเป็นส่วนสําคัญของการใช้ AI เป็นสิ่งจําเป็น

การสอนผู้เชี่ยวชาญด้านการประกันภัยให้ทํางานร่วมกับ AI ก็เป็นสิ่งสําคัญสําหรับผู้ประกันตนที่ต้องการเติบโตต่อไปหลังจากปี 2022 สมาชิกในทีมจะต้องปรับเวิร์กโฟลว์ของตนเอง พวกเขายังต้องเข้าใจว่า AI ทํางานอย่างไร ข้อจํากัดของมันคืออะไร และต้องตรวจสอบที่ใด

เมื่อเป็นนิยายวิทยาศาสตร์ปัญญาประดิษฐ์กลายเป็นความจริงในชีวิตประจําวันสําหรับผู้ให้บริการประกันภัยตัวแทนนายหน้าและลูกค้า เมื่อเทคโนโลยีเติบโตและเติบโตเต็มที่ ก็จะเปลี่ยนวิธีการทําธุรกิจของบริษัทประกันภัย และวิธีที่พวกเขามอบคุณค่าให้กับลูกค้าในขณะที่ปกป้องผลกําไรของตนเอง

รูปภาพโดย: rh2010/©123RF.com, marchmeena/©123RF.com, sebra/©123RF.com

ข่าว