ટૂંકો જવાબ: AI પહેલેથી જ વીમા કાર્યના નોંધપાત્ર ભાગોને સ્વચાલિત કરી રહ્યું છે - ઇનટેક, ક્વોટિંગ, નિયમિત સેવા અને દાવાઓના ભાગો - તેથી જ્યારે તેમનો મુખ્ય ફાયદો પ્રમાણભૂત પોલિસીઓ પર ગતિ હોય ત્યારે સંપૂર્ણપણે વ્યવહારિક એજન્ટની ભૂમિકાઓ સંકોચાઈ જશે. પરંતુ એજન્ટો અદૃશ્ય થશે નહીં: જ્યારે જવાબદારી, જટિલ જોખમો અને કઠોર દાવાઓના કિસ્સાઓ સપાટી પર આવે છે ત્યારે લોકો હજુ પણ મહત્વપૂર્ણ રહે છે.
મુખ્ય બાબતો:
ઓટોમેશન: ઓફલોડ ઇન્ટેક, સરખામણીઓ, નવીકરણો અને એડમિન સમય ઘટાડવા માટે મૂળભૂત ફેરફારો.
જવાબદારી: સલાહ અથવા કવરેજ સમજૂતી પરિણામોને અસર કરે ત્યારે નામાંકિત વ્યક્તિને જવાબદાર રાખો.
જટિલતા: વાણિજ્યિક, ઉચ્ચ-નેટ-વર્થ અને બહુ-સ્તરીય કવરેજ નિર્ણયો પર માનવ કુશળતા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરો.
દાવાઓ: ટ્રાયએજ અને દસ્તાવેજ નિષ્કર્ષણ, વાટાઘાટો વધારવા અને લોકોને અપવાદો આપવા માટે AI નો ઉપયોગ કરો.
પાલન: સ્વયંસંચાલિત નિર્ણયો અને સલાહ માટે સ્પષ્ટતા, પૂર્વગ્રહ નિયંત્રણો અને ઓડિટ ટ્રેલ્સની જરૂર છે.
સેકન્ડોમાં વીમા ક્વોટ પોપ આઉટ થતો જોઈને વિચાર આવી શકે છે: "સારું... બસ, એજન્ટો તો મજાના છે." ઘણા લોકો ત્યાં ઉતરે છે. વાસ્તવિકતા વધુ વિચિત્ર છે - અને, હકીકતમાં, વધુ રસપ્રદ. AI એ વીમા કાર્યપ્રવાહના ભાગોને સંપૂર્ણપણે બુલડોઝર કરી રહ્યું છે - નીરસ ભાગો, પુનરાવર્તિત ભાગો, એવા ભાગો જે લોકોને વાક્યની વચ્ચે બગાસું ખાવા માટે મજબૂર કરે છે. જોકે, વીમા એજન્ટોને એન્ડ-ટુ-એન્ડ બદલવાથી દાવાની એક અલગ શ્રેણી આવે છે. તે એવું કહેવા જેવું છે કે કેલ્ક્યુલેટર એકાઉન્ટન્ટ્સને બદલે છે. તે બન્યું નહીં. તેણે એકાઉન્ટન્ટ બનવાની માંગ બદલી નાખી. (મેકકિન્સે; રોઇટર્સ)
તો આ વાતની ચર્ચા એવા પુખ્ત વયના લોકોની જેમ થાય છે જેઓ હજુ પણ ક્યારેક મધ્યરાત્રિએ ગભરાઈને સ્ક્રોલ કરે છે 😅.
આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:
🔗 શું AI એકાઉન્ટન્ટ્સનું સ્થાન લેશે?
ઓટોમેશન એકાઉન્ટિંગ કાર્યો અને ભવિષ્યની કારકિર્દીની તકોને કેવી રીતે ફરીથી આકાર આપે છે.
🔗 શું AI રેડિયોલોજિસ્ટનું સ્થાન લેશે?
AI ઇમેજિંગ ટૂલ્સ, ચોકસાઈ મર્યાદાઓ અને રેડિયોલોજી કાર્યબળમાં ફેરફારનું અન્વેષણ કરે છે.
🔗 શું AI રોકાણ બેન્કરોનું સ્થાન લેશે?
ડીલમેકિંગ વર્કફ્લો, AI શક્તિઓ અને હજુ પણ જરૂરી બેંકર કૌશલ્યોનું વિશ્લેષણ કરે છે.
🔗 નોકરીઓ AI બદલી શકતી નથી અને તે જેમને તે બદલી શકશે
AI અને જોખમી નોકરીઓ માટે સ્થિતિસ્થાપક ભૂમિકાઓનો વૈશ્વિક દૃષ્ટિકોણ.
દરેક વ્યક્તિ જે પ્રશ્ન પૂછી રહ્યો છે (ભલે તેઓ તે ન કહેતા હોય) 😬
જ્યારે લોકો કહે છે કે "શું AI વીમા એજન્ટોનું સ્થાન લેશે," ત્યારે તેઓ ભાગ્યે જ સ્વચ્છ, તટસ્થ પ્રોમ્પ્ટ આપતા હોય છે. સબટેક્સ્ટ આ પ્રમાણે હોય છે:
-
"શું મને હજુ પણ નોકરી મળશે?"
-
"શું મને માણસ વગર સારો સોદો મળશે?"
-
"શું હું એવા ચેટબોટ દ્વારા છેતરાઈ જઈશ જે આત્મવિશ્વાસપૂર્ણ લાગે છે પણ... ખોટું છે?"
-
"જો કંઈક આડેધડ થાય, તો હું કોને બૂમ પાડું?" (સાચું કહું.)
વીમો ભાવનાત્મક હોય છે, ભલે તે અન્યથા ડોળ કરે. તે પૈસા, જોખમ, ડર અને કાગળકામ છે જે માસિક ચુકવણીના વ્યવસ્થિત વેશમાં છુપાયેલું છે. AI કાગળકામ સારી રીતે કરે છે. ડર... ઓછો.
AI પહેલાથી જ માણસો કરતાં વધુ સારી રીતે શું કરી રહ્યું છે (હા, મેં કહ્યું હતું) ⚡🤖
કેટલાક ક્ષેત્રોમાં, બે કોફી પછીના શ્રેષ્ઠ દિવસે, AI માનવ એજન્ટ કરતાં વધુ ઝડપી અને વધુ સુસંગત હોય છે:
-
ડેટા ઇન્ટેક અને પ્રી-ક્વોલિફિકેશન: મૂળભૂત વિગતો મેળવવી, ખૂટતા ક્ષેત્રો શોધવા, સુધારા માટે તમને દબાણ કરવું.
-
ભાવ સરખામણીઓ: કપાતપાત્ર, કવરેજ મર્યાદા, એડ-ઓન્સ, કિંમત બેન્ડ દ્વારા ફિલ્ટરિંગ.
-
નિયમિત પોલિસી સેવા: સરનામાં અપડેટ્સ, ID કાર્ડ્સ, ચુકવણી રીમાઇન્ડર્સ, મૂળભૂત સમર્થન.
-
છેતરપિંડી પેટર્ન શોધ: સંપૂર્ણ નથી, પરંતુ AI "આ આંકડાકીય રીતે ખરાબ લાગે છે" માં સારી છે.
-
કૉલ/ચેટ ટ્રાયજ: પંદર ટ્રાન્સફર (ક્યારેક) વિના તમને યોગ્ય વિભાગમાં રૂટ કરી રહ્યા છીએ.
જો એજન્ટ સાથે તમારી વાતચીત મોટે ભાગે "મને ઝડપથી ભાવ આપો" હોય, તો AI પહેલાથી જ તે જોબ ફંક્શનમાં કામ કરી રહ્યું છે. આખું કામ નહીં - પણ એક ભાગ, અને તે એક મોટો ભાગ છે. (મેકકિન્સે; ડેલોઇટ)
વીમા એજન્ટનું સારું સંસ્કરણ શું બનાવે છે 🧠🧾
આ એ ભાગ છે જે લોકો છોડી દે છે, અને પછી વિચાર આવે છે કે વાતચીત પાછળથી કેમ ગૂંચવાઈ જાય છે.
"સારા" વીમા એજન્ટ ફક્ત સુખદ અવાજ ધરાવતો ભાવ છાપનાર નથી. વીમા એજન્ટના સારા સંસ્કરણમાં એવી કુશળતાનું મિશ્રણ હોય છે જે હઠીલા માનવીય હોય છે:
-
જોખમ ભાષાંતર: "કવરેજ શબ્દો" ને "જો તમારી છત લીક થાય અને તમારા પાડોશીની છત ધોધ બની જાય તો શું થશે" માં ફેરવવું.
-
શોધ: એવા પ્રશ્નો પૂછવા જે તમને ખબર ન હતી, જેમ કે "શું તમે ઘરેથી વ્યવસાય ચલાવો છો?" અથવા "તે કાર ખરેખર કોણ ચલાવે છે?" તે મહત્વપૂર્ણ હતું.
-
ટ્રેડ-ઓફ કોચિંગ: જાદુઈ મફત લંચ હોવાનો ડોળ કર્યા વિના, પ્રીમિયમ અને કપાતપાત્ર વચ્ચે પસંદગી કરવામાં તમારી મદદ કરે છે.
-
વાહક નેવિગેશન: કયા વીમા કંપનીઓ દાવાઓ પર સરળતાપૂર્વક વર્તે છે, કયા પસંદગીયુક્ત છે, અને કયા ચોક્કસ જોખમોને નફરત કરે છે તે જાણવું.
-
જ્યારે તે ખરાબ થઈ જાય ત્યારે હિમાયત: દાવા વિવાદો, મૂંઝવણ, ઇનકાર, વિચિત્ર ધારવાળા કિસ્સાઓ.
અહીં એક અસ્થિર રૂપક છે જે હજુ પણ કામ કરે છે: AI એ ખૂબ જ ઝડપી કરિયાણાનું સ્કેનર છે 🛒. એક મહાન એજન્ટ એ મિત્ર છે જે તમને એવી સામગ્રી ખરીદવાથી રોકે છે જે એકસાથે ન જાય અને પછી રસોડામાં આગ લાગે ત્યારે તમને રસોઈ બનાવવામાં મદદ કરે છે. થોડું નાટકીય - પણ દૂર નહીં.
જ્યાં AI એજન્ટ કાર્યોને બદલી શકે છે (એજન્ટ નહીં, કાર્યો) 🧩🤖
આ મુખ્ય પરિવર્તન છે: નોકરીઓ કાર્યોનો સમૂહ છે. AI તેમને અલગ કરવાનું વલણ ધરાવે છે. (મેકકિન્સે)
કાર્યો મોટે ભાગે સ્વયંસંચાલિત થવાની શક્યતા વધુ હોય છે
-
માનક જોખમો માટે મૂળભૂત અવતરણ
-
ફર્સ્ટ-પાસ અંડરરાઇટિંગ ચેક
-
દસ્તાવેજ પ્રક્રિયા (અરજીઓ, વીમાના પુરાવા, નવીકરણ)
-
FAQ-સ્તરનો ગ્રાહક સપોર્ટ
-
સરળ કવરેજ ફેરફારો (વાહન ઉમેરો, ડ્રાઇવરને દૂર કરો, સરનામું અપડેટ કરો)
કાર્યો AI મદદ કરશે પણ સંપૂર્ણ માલિકી નહીં (ઓછામાં ઓછું વિશ્વસનીય રીતે નહીં)
-
જટિલ વાણિજ્યિક વીમા પ્લેસમેન્ટ
-
બહુવિધ મિલકતો, સંગ્રહયોગ્ય વસ્તુઓ, છત્રી સ્તરો સાથે ઉચ્ચ-નેટ-વર્થવાળી વ્યક્તિગત રેખાઓ
-
દાવાઓની હિમાયત અને પ્રગતિ
-
વાસ્તવિક જવાબદારી સાથે કવરેજ કાઉન્સેલિંગ
તો જો તમારા વ્યવસાયનું પુસ્તક મોટે ભાગે કોમોડિટી પોલિસીઓ પર આધારિત હોય અને "મૂલ્ય" ગતિ પર આધારિત હોય... તો દબાણ વાસ્તવિક છે 😬.
સંપૂર્ણ રિપ્લેસમેન્ટ દેખાવ કરતાં વધુ મુશ્કેલ કેમ છે 🧍♀️⚖️
ભલે AI 80% કામ કરી શકે, પણ છેલ્લો 20% એ ભાગ છે જે મુકદ્દમા, રદ અને પ્રતિષ્ઠાને નુકસાન પહોંચાડે છે. વીમામાં ત્રણ વાસ્તવિકતાઓ છે:
૧) જવાબદારી મહત્વની છે
જો AI ખરાબ ભલામણ આપે છે, તો તેનો માલિક કોણ છે? વાહક? પ્લેટફોર્મ? તેના પર વિશ્વાસ કરવા બદલ ગ્રાહક? તે ફક્ત દાર્શનિક નથી - તે કાર્યરત છે. (NAIC)
૨) લોકો જોખમનું સ્પષ્ટ વર્ણન કરતા નથી
માણસો વસ્તુઓ ભૂલી જાય છે, પ્રશ્નોને ગેરસમજ કરે છે, અથવા આત્મવિશ્વાસથી ખોટી માહિતી દાખલ કરે છે. AI અસંગતતાઓને પકડવામાં મદદ કરી શકે છે, ખાતરી કરો, પરંતુ તે હજુ પણ ઇનપુટ પર આધાર રાખે છે. કચરો અંદર, ફેન્સી કચરો બહાર 😵💫.
૩) એજ કેસ એ આખી રમત છે
જ્યારે કંઈક અસામાન્ય બને છે ત્યારે તમને વીમાની સૌથી વધુ જરૂર હોય છે. વિચિત્ર મિલકતને નુકસાન, અસામાન્ય જવાબદારી, બહુ-પક્ષીય અકસ્માતો, વ્યવસાયમાં વિક્ષેપો. ધારવાળા કિસ્સાઓ એવા છે જ્યાં માનવીઓ હજુ પણ પોતાનો ગુજરાન ચલાવે છે.
સરખામણી કોષ્ટક: ગ્રાહકો ખરેખર ઉપયોગ કરતા ટોચના વિકલ્પો 🧾🔍
"રિપ્લેસિંગ એજન્ટ્સ" કેવી દેખાય છે તેનો વ્યવહારુ દૃષ્ટિકોણ નીચે આપેલ છે. હળવી ફોર્મેટિંગ વિચિત્રતાઓ શામેલ છે કારણ કે, વાસ્તવિકતા વિચિત્ર છે.
| સાધન / વિકલ્પ | પ્રેક્ષકો | કિંમત | તે કેમ કામ કરે છે? |
|---|---|---|---|
| AI ક્વોટ ચેટબોટ 🤖 | "બસ મને કિંમત જણાવો" ખરીદદારો | સામાન્ય રીતે ઉપયોગ માટે મફત | ઝડપી, ઓછું ઘર્ષણ, મૂળભૂત જરૂરિયાતો માટે સારું - પણ જો તમે સૂક્ષ્મ પ્રશ્નો પૂછો તો લપસણો લાગે છે.. |
| ડાયરેક્ટ-ટુ-કેરિયર ઓનલાઈન પોર્ટલ 🏢 | જે લોકો જાણે છે કે તેઓ શું ઇચ્છે છે | પ્રીમિયમમાં એમ્બેડેડ | ખરીદીનો સરળ પ્રવાહ, ઓછા હાથોની સંડોવણી; ક્યારેક મર્યાદિત માર્ગદર્શન (તમે બસ ચલાવી રહ્યા છો) |
| હાઇબ્રિડ એજન્ટ + AI CRM 🧠📲 | મોટાભાગના પરિવારો + નાના વ્યવસાય | એજન્ટ કમિશન, સમાન પ્રીમિયમ | બંનેમાંથી શ્રેષ્ઠ - AI એડમિનને ગતિ આપે છે, એજન્ટ નિર્ણય કોલ્સ સંભાળે છે અને ટ્રેડ-ઓફ સમજાવે છે |
| માનવ એજન્ટ, સંપૂર્ણ સેવા 🧍♂️📞 | જટિલ જોખમો, "મને એક વ્યક્તિ જોઈએ છે" | કમિશન, ક્યારેક વધુ પ્રયત્ન | વ્યક્તિગત હિમાયત, સંબંધ, જવાબદારી - ક્યારેક ધીમી, પણ જ્યારે તે મહત્વપૂર્ણ હોય ત્યારે શાંત |
| ઓટોમેશન સાથે કર્મચારી લાભ પ્લેટફોર્મ 📊 | નોકરીદાતાઓ | પ્રતિ કર્મચારી / પ્લેટફોર્મ ફી | નોંધણી + પાલનને સુવ્યવસ્થિત કરે છે; યોજના ડિઝાઇન (અને નાટક) માટે હજુ પણ માણસોની જરૂર છે |
કંઈક ધ્યાન આપ્યું? "વિજેતા" તમારા મહત્વ પર આધાર રાખે છે: ગતિ, સરળતા, નિયંત્રણ, ખાતરી, અથવા કોઈને દોષ આપવો. હા, દોષ ક્યારેક એક લક્ષણ હોય છે 😅.
વેચાણ અને વિતરણ: આગળનો દરવાજો બદલાઈ રહ્યો છે 🚪🤖
વેચાણ એ છે જ્યાં AI સૌથી વધુ વિક્ષેપકારક લાગે છે કારણ કે તે માપી શકાય તેવું છે. લીડ્સ આવે છે, ફોર્મ ભરાય છે, અવતરણ બહાર પડે છે, દરો બંધ થાય છે. AI ને ફનલ ગમે છે. માણસો... ક્યારેક ફોલોઅપ કરવાનું ભૂલી જાય છે કારણ કે તેમનો કૂતરો બીમાર પડી ગયો હતો. આવું બને છે.
વેચાણમાં શું ફેરફાર થાય છે
-
AI તરત જ લીડ્સને લાયક બનાવી શકે છે
-
AI ક્વોટ દૃશ્યો ઝડપથી ચલાવી શકે છે (કપાતપાત્ર વધારો, પ્રીમિયમ ઘટાડો; કપાતપાત્ર ઘટાડો, પ્રીમિયમ વધારો)
-
AI મેસેજિંગને મોટા પાયે વ્યક્તિગત કરી શકે છે (ક્યારેક ભયાનક, ક્યારેક મદદરૂપ) (મેકકિન્સે)
શું જતું નથી
-
અર્થપૂર્ણ ખરીદીઓ માટે વિશ્વાસ નિર્માણ
-
કોઈની આંખોમાં આંસુ લાવ્યા વિના બાકાત રાખવાની બાબતો સમજાવવી
-
ગ્રાહક શું ખરીદી રહ્યો છે તે અંગે ગેરસમજ થાય છે ત્યારે તેને શોધવું
સૌથી મોટા શાંત જોખમોમાંનું એક: AI રૂપાંતર માટે "ઑપ્ટિમાઇઝ" કરી શકે છે. તે લોકોને વીમાના અભાવ તરફ ધકેલી શકે છે કારણ કે તે સસ્તું અને હા કહેવું સરળ છે. એક માનવ એજન્ટ જે કંઈપણ મૂલ્યવાન છે તે ક્યારેક તમને સૌથી સસ્તા વિકલ્પ વિશે વાત કરશે. તે વૃદ્ધિ ડેશબોર્ડમાં ખરાબ રીતે કાર્ય કરે છે, પરંતુ તે એક મૂર્ત સેવા છે.
દાવાઓ: જ્યાં રોબોટનો આત્મવિશ્વાસ ઉલટાવી શકે છે 😵💫🧯
દાવાઓ એ એવી જગ્યા છે જ્યાં AI મોટા પાયે મદદ કરી શકે છે - અને જો ખોટી રીતે હાથ ધરવામાં આવે તો તે સૌથી વધુ નુકસાન પણ કરી શકે છે.
જ્યાં AI દાવાઓમાં શ્રેષ્ઠ છે
-
દાવાના પ્રકારોને સૉર્ટ કરવા (ઓટો વિરુદ્ધ મિલકત વિરુદ્ધ જવાબદારી)
-
ફોટા અને દસ્તાવેજોમાંથી વિગતો કાઢવી
-
અસંગતતાઓ અને સંભવિત છેતરપિંડીના દાખલાઓ શોધવા
-
નિયમિત, ઓછી જટિલતાવાળા ચુકવણીઓને ઝડપી બનાવવી (ટ્રેક્ટેબલ; વાયર્ડ)
જ્યાં હજુ પણ માનવીઓનું વર્ચસ્વ છે
-
જવાબદારી ગૂંચવાયેલી હોય ત્યારે વાટાઘાટો
-
સીમાવર્તી પરિસ્થિતિઓમાં નીતિ ભાષાનું અર્થઘટન
-
ભાવનાત્મક ગ્રાહકોનું સંચાલન ("મારું જીવન આગ પર છે" કૉલ્સ)
-
વધારો અને અપવાદો
દાવો ફક્ત ડેટા નથી. તે કોઈના બગડેલા અઠવાડિયા, ક્યારેક મહિનાનો હોય છે. જો AI અનુભવ ઠંડો અથવા મૂંઝવણભર્યો લાગે, તો ગ્રાહકો ગમે તે રીતે માનવ પાસે ઉછળે છે - અને હવે માનવીએ ઢોળાયેલો ભાગ સાફ કરવો પડે છે. જેમ કે રોબોટ વેક્યુમ ભાડે લે છે જે ફ્લોર પર જામ સાફ કરે છે. જ્યાં સુધી તે ન થાય ત્યાં સુધી મદદરૂપ થાય છે.
પાલન અને નિયમન: દિવાલ AI 🧱⚖️ સાથે અથડાય છે
વીમાનું નિયમન ખૂબ જ કડક રીતે કરવામાં આવે છે. ફક્ત આ જ "AI બધાને બદલે છે" ની કલ્પનાને ધીમી પાડે છે. (FCA; NAIC)
AI આના દ્વારા પાલનમાં મદદ કરી શકે છે:
-
જાહેરનામાઓનું માનકીકરણ
-
જરૂરી ફોર્મ પહોંચાડાય તેની ખાતરી કરવી
-
વાતચીતો અને નીતિ ફેરફારો લોગ કરવા
પરંતુ AI નવા અનુપાલન માથાનો દુખાવો પણ રજૂ કરે છે:
-
સ્વયંસંચાલિત નિર્ણયો સમજાવવા
-
પક્ષપાત અને ન્યાયીપણાની ચિંતાઓનું સંચાલન
-
અર્થપૂર્ણ ઓડિટ ટ્રેલ્સ જાળવવા
ઉપરાંત, અને આ મહત્વનું છે: કવરેજ વિશે જવાબ શોધવા માટે કોઈ મોડેલ ન હોઈ શકે. એક નાની ભૂલ પણ મોટી વાત બની શકે છે. એજન્ટ પણ ખોટો હોઈ શકે છે, ખાતરી કરો, પરંતુ પ્રશ્ન કરવા, ફરીથી તાલીમ આપવા, શિસ્તબદ્ધ કરવા અથવા દાવો કરવા માટે એક વ્યક્તિ હોય છે (ફરીથી... દોષ એ એક લક્ષણ છે, અરેરે). (NAIC)
એઆઈ અને વીમા એજન્ટ્સ: સૌથી સ્પષ્ટ જવાબ 😅
AI કેટલાક વીમા એજન્ટોને બદલશે , અને તે મોટાભાગના એજન્ટોના કામના ભાગોને બદલશે . તે સમગ્ર ભૂમિકાને ભૂંસી નાખશે નહીં, કારણ કે ભૂમિકા બે સંસ્કરણોમાં વિભાજિત થાય છે. ( રોઇટર્સ )
દબાયેલું સંસ્કરણ
-
વ્યવહારિક પૉલિસી વેચાણ
-
ઓછા ધ્યાનથી નવીકરણ
-
મૂળભૂત સેવા વિનંતીઓ
-
માનક જોખમો માટે સરળ અવતરણ
(જો યોગ્ય રીતે કરવામાં આવે તો) વધુ મજબૂત બનતું સંસ્કરણ
-
સલાહકાર, સલાહકાર, જોખમ અનુવાદક
-
વાણિજ્યિક નિષ્ણાત
-
દાવાઓના હિમાયતી / એસ્કેલેશન પાર્ટનર
-
સંબંધ-સંચાલિત પુસ્તક નિર્માતા
"એજન્ટ" ક્વોટ-મશીન ઓછું અને રિસ્ક કોચ વધુ બને છે. તે એક સારું કામ છે... પરંતુ તે એવા કૌશલ્યોની માંગ કરે છે જેના માટે કેટલાક એજન્ટોને પહેલા ક્યારેય નોકરી પર રાખવામાં આવ્યા ન હતા. તે સંક્રમણ મુશ્કેલ હોઈ શકે છે.
જો તમે વીમા એજન્ટ છો, તો હવે શું કરવું 🧠📈
શરૂઆત માટે "ગભરાટ" નહીં. ગભરાટ લોકોને આવેગજન્ય કાર્યો કરવા મજબૂર કરે છે, જેમ કે એવા અભ્યાસક્રમો ખરીદવા જે તેઓ ક્યારેય પૂરા નહીં કરે.
વ્યવહારુ ચાલ જે મદદ કરે છે:
-
કવરેજ સમજાવનાર બનો: નીતિ ભાષાને સાદા ભાષણમાં ફેરવવાનો અભ્યાસ કરો. તમારી જાતને રેકોર્ડ કરો. થોડું કર્કશ થાઓ. સુધારો.
-
જટિલ કેસોમાં ઝુકાવ: નાના વ્યાપારી, વિશેષતા રેખાઓ, જીવન + અપંગતા આયોજન, છત્ર વ્યૂહરચના, બહુ-પોલિસી ઘરો.
-
AI ને તમારા સહાયક તરીકે વાપરો, તમારા રિપ્લેસમેન્ટ તરીકે નહીં: ઓટોમેટિક ફોલો-અપ્સ, ડેટા એન્ટ્રી, રિન્યુઅલ રીમાઇન્ડર્સ અને ઇન્ટેક. (મેકકિન્સે)
-
દાવાઓની માર્ગદર્શિકા બનાવો: ગ્રાહકો પ્રીમિયમ કરતાં દાવાઓના અનુભવોને વધુ યાદ રાખે છે. તણાવપૂર્ણ હોય ત્યારે મદદ કરનાર વ્યક્તિ બનો.
-
સલાહને સ્વચ્છ રીતે દસ્તાવેજ કરો: જો તમે ભલામણો આપો છો, તો નોંધ રાખો. તે તમારા માટે રક્ષણ છે અને તેમના માટે સ્પષ્ટતા છે.
આ વાત નાટકીય લાગે શકે છે, પણ એ સાચું છે: જે એજન્ટો સલાહકારોની જેમ વર્તે છે તેઓ બચી જશે. જે લોકો માનવ સ્વરૂપોની જેમ વર્તે છે તેઓ સ્વયંસંચાલિત થઈ જશે.
જો તમે ગ્રાહક છો, તો AI અને એજન્ટ વચ્ચે પસંદગી કરો 🧾🤔
અહીં એક ઝડપી આંતરડાની તપાસ છે:
જો: હોય તો AI-first વિકલ્પોનો ઉપયોગ કરો:
-
તમારી પરિસ્થિતિ સીધી છે
-
તમે કવરેજની મૂળભૂત બાબતો સમજો છો
-
તમે સ્વાર્થી ફેરફારોમાં આરામદાયક છો
-
તમે મુખ્યત્વે ઝડપ અને કિંમતની કાળજી લો છો
માનવ એજન્ટ (અથવા હાઇબ્રિડ) નો ઉપયોગ કરો જો:
-
તમારી પાસે બહુવિધ મિલકતો, વાહનો અથવા જટિલ ઘરગથ્થુ ડ્રાઇવરો છે
-
તમે કોઈ ધંધો ચલાવો છો કે કોઈ કામકાજ કરો છો?
-
તમારે જવાબદારી માર્ગદર્શનની જરૂર છે (છત્રી, વ્યાવસાયિક સંપર્ક, મકાનમાલિકની વસ્તુઓ)
-
તમારી પાસે દાવા થયા છે અથવા વધુ જોખમની અપેક્ષા છે
-
તમે ઈચ્છો છો કે કોઈ તમારી પસંદગીઓની સમજદારી તપાસે
આશ્ચર્યજનક રીતે યોગ્ય વ્યૂહરચના હાઇબ્રિડ છે: AI ક્વોટ્સ ઝડપથી મેળવો, પછી કવરેજ ગેપ માટે ટોચના બે વિકલ્પોની માનવ સમીક્ષા કરો. બંને દુનિયામાં શ્રેષ્ઠ - જેમ કે GPS નો ઉપયોગ કરવો અને હજુ પણ રસ્તાના ચિહ્નો પર નજર નાખવી.
આગામી સામાન્ય સ્થિતિ કેવી દેખાય છે (અને શા માટે તે બધુ વિનાશકારી નથી) 🌤️🤖
સૌથી સંભવિત પરિણામ "માણસો ગાયબ થઈ જાય" નથી. તે છે:
-
ઓછા મૂલ્યના એડમિન કાર્ય કરતા એજન્ટો ઓછા
-
ક્વોટિંગ, સર્વિસિંગ, રિન્યુઅલમાં વધુ ઓટોમેશન
-
સલાહકાર વેચાણ પર વધુ ભાર
-
વધુ નિષ્ણાત ભૂમિકાઓ (વાણિજ્યિક વિશિષ્ટતાઓ, જોખમ સંચાલન, દાવાઓની હિમાયત)
-
નવા "AI સુપરવાઇઝર" કાર્યો: આઉટપુટની સમીક્ષા કરવી, ભૂલો પકડવી, તાલીમ કાર્યપ્રવાહ (EIOPA; NAIC)
આપણી પાસે ઓછા શુદ્ધ વ્યવહારિક મધ્યસ્થી અને વધુ સલાહકારો હોય છે જેઓ જાણે છે કે તેઓ શું કરી રહ્યા છે. જે, સ્પષ્ટ શબ્દોમાં, ગ્રાહકો માટે પણ કદાચ સ્વાસ્થ્યપ્રદ છે.
કૃત્રિમ બુદ્ધિ એક પ્રજાતિ તરીકે વીમા એજન્ટોનું સ્થાન લેતી નથી. તે ઝડપી ઉત્ક્રાંતિ જેવું વર્તન કરે છે. કેટલાક અનુકૂલન કરે છે તો કેટલાક નથી કરતા. કુદરત દસ્તાવેજી અવાજ: "અને અહીં આપણે તે એજન્ટને જોઈએ છીએ જેણે ફોર્મ ફેક્સ કરવાનું બંધ કરવાનો ઇનકાર કર્યો હતો..." 📠😬
સારાંશ 🧾✨
AI એ એજન્ટો દ્વારા કરવામાં આવતા પુનરાવર્તિત કાર્યનું સ્થાન લેશે, અને તે એવા એજન્ટોનું સ્થાન લેશે જેમની ભૂમિકા મૂળભૂત રીતે "ફોર્મ્સ માટે માનવ ઇન્ટરફેસ" હતી. પરંતુ વીમો અપ્રિય કિસ્સાઓ, ભાવનાત્મક ક્ષણો અને જવાબદારીની જરૂરિયાતોથી ભરેલો છે - અને તે હજુ પણ માનવોની તરફેણ કરે છે, ખાસ કરીને જટિલ પરિસ્થિતિઓમાં. (NAIC; EIOPA)
ટૂંકો સારાંશ
-
AI ક્વોટિંગ, ઇન્ટેક, રૂટિન સર્વિસિંગ અને દાવાઓના ભાગો પર પ્રભુત્વ મેળવશે 🧠⚡ (મેકકિન્સે)
-
જટિલ જોખમ, સૂક્ષ્મ સલાહ અને હિમાયત માટે માનવીઓ આવશ્યક રહે છે 🧍♀️⚖️
-
ભવિષ્ય મિશ્ર છે: AI ગતિ સંભાળે છે, એજન્ટો નિર્ણય સંભાળે છે 🤝🤖 (રોઇટર્સ)
-
જે એજન્ટો સલાહકારોમાં વિકસિત થાય છે તેઓ સારું કામ કરશે - કદાચ તેનાથી પણ સારું 📈🙂
જો તમને હજુ પણ અસ્વસ્થતા હોય, તો તમે ખોટા નથી. પરિવર્તન એ એવું લાગે છે કે તમે ચાલતા રસ્તા પર ઊભા રહીને તમારા જૂતા બાંધી રહ્યા છો. તમે તે કરી શકો છો... પણ તમે થોડા ડગમગશો.
વાસ્તવિક દુનિયાનું ઉદાહરણ: નાની એજન્સી માટે નવીકરણ સહાયક તરીકે AI નો ઉપયોગ 🤝🤖
દૃશ્ય
કલ્પના કરો કે એક નાની સ્વતંત્ર વીમા એજન્સી જેમાં ત્રણ એજન્ટો અને એક પાર્ટ-ટાઇમ એડમિન વ્યક્તિ હોય. તેઓ લગભગ 850 પર્સનલ-લાઇન ગ્રાહકોનું સંચાલન કરે છે, જેમાં મોટાભાગે હોમ, ઓટો, ભાડે આપનારા અને છત્રી પોલિસી હોય છે. રિન્યુઅલ સીઝન પીડાદાયક હોય છે: એજન્ટો પોલિસીમાં થયેલા ફેરફારોની તપાસ કરવામાં, ખૂટતી વિગતોનો પીછો કરવામાં, રિન્યુઅલ કિંમતોની તુલના કરવામાં અને ફોલો-અપ ઇમેઇલ લખવામાં કલાકો વિતાવે છે.
આ કાલ્પનિક પરંતુ વાસ્તવિક સેટઅપમાં, AI એજન્ટનું સ્થાન લેતું નથી. તે નવીકરણ સહાયક તરીકે કાર્ય કરે છે. તેની ભૂમિકા રૂટિન ફર્સ્ટ પાસ તૈયાર કરવાની છે જેથી માનવ એજન્ટ નિર્ણય પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકે: કવરેજ ગેપ, ભાવમાં ઉછાળો, દાવાનો ઇતિહાસ અને ગ્રાહકના અણઘડ પ્રશ્નો.
સહાયકને શું જોઈએ છે
એજન્સી AI સહાયકને આપશે:
-
ગયા વર્ષની નીતિ સારાંશ
-
વર્તમાન નવીકરણ ભાવ
-
CRM તરફથી ગ્રાહક નોંધો
-
કોઈપણ તાજેતરના દાવા અથવા સરનામાંમાં ફેરફાર
-
એજન્સીના નિયમો, જેમ કે "માનવ સમીક્ષા વિના જવાબદારી મર્યાદા ઘટાડવાની ભલામણ ક્યારેય કરશો નહીં"
-
સામાન્ય ગાબડા માટે એક ચેકલિસ્ટ: ઓછી જવાબદારી મર્યાદા, છત્રી કવર ખૂટવું, બાકાત રાખેલા ડ્રાઇવરો, ઘરના વ્યવસાયનો ઉપયોગ, છતની ઉંમર, પૂરનો સંપર્ક અને ઉચ્ચ કપાતપાત્ર
સહાયકે કવર બાંધવું જોઈએ નહીં, બચતનું વચન આપવું જોઈએ નહીં, અથવા અંતિમ સલાહ આપવી જોઈએ નહીં. તેણે લાઇસન્સ પ્રાપ્ત એજન્ટ માટે સમીક્ષા પેક તૈયાર કરવો જોઈએ.
ઉદાહરણ સૂચના
આ ગ્રાહકના નવીકરણ દસ્તાવેજોની સમીક્ષા કરો અને એજન્ટ માટે સ્પષ્ટ ભાષામાં સારાંશ તૈયાર કરો. 12% થી વધુ પ્રીમિયમ વધારો, કોઈપણ કવરેજ ઘટાડો, કોઈપણ ખૂટતી માહિતી અને ગ્રાહકને માનવ સમજૂતીની જરૂર હોય તેવી કોઈપણ પરિસ્થિતિને ચિહ્નિત કરો. જ્યાં સુધી દસ્તાવેજો દ્વારા કારણ સ્પષ્ટ રીતે સમર્થિત ન હોય ત્યાં સુધી કવર બદલવાની ભલામણ કરશો નહીં. ગ્રાહકનો સંપર્ક કરતા પહેલા એજન્ટે પૂછવા જોઈએ તેવા ત્રણ પ્રશ્નો સાથે અંત કરો.
તેનું પરીક્ષણ કેવી રીતે કરવું
વાસ્તવિક ગ્રાહકો સાથે તેનો ઉપયોગ કરતા પહેલા, એજન્સી 20 જૂની નવીકરણ ફાઇલો પર સહાયકનું પરીક્ષણ કરી શકે છે:
-
10 સરળ નવીકરણ અને 10 જટિલ નવીકરણ પસંદ કરો.
-
AI ને દરેક ફાઇલનો સારાંશ આપવા માટે કહો.
-
દરેક ફ્લેગ થયેલી સમસ્યાની તપાસ લાઇસન્સ પ્રાપ્ત એજન્ટ પાસે કરાવો.
-
ચૂકી ગયેલા મુદ્દાઓ, ખોટા એલાર્મ્સ, લાગેલા સમય અને અંતિમ ગ્રાહક ઇમેઇલને ફરીથી લખવાની જરૂર છે કે કેમ તે ટ્રૅક કરો.
-
જ્યારે AI કોઈ મહત્વપૂર્ણ બાબત ચૂકી જાય, જેમ કે નવો કિશોર ડ્રાઇવર, છત પર જવાની ઉંમરની નોંધ, અથવા વ્યવસાયિક ઉપયોગનો સંકેત, ત્યારે સૂચના અપડેટ કરો.
મદદરૂપ પરીક્ષણ પ્રશ્નોમાં શામેલ છે:
-
શું સહાયકે ૧૮% પ્રીમિયમ વધારો જોયો?
-
શું ગ્રાહકે બીજું વાહન ઉમેર્યું હોવાનું સૂચવવામાં આવ્યું હતું?
-
શું તેણે અંતિમ કવરેજ સલાહ આપવાનું ટાળ્યું?
-
શું તેમાં સામાન્ય ગ્રાહક સમજી શકે તેવી ભાષામાં સમસ્યા સમજાવવામાં આવી હતી?
-
શું તેનાથી જવાબદારી, બાકાત, અથવા દાવાઓ સંબંધિત કંઈપણ વધ્યું?
પરિણામ
ઉદાહરણરૂપ પરિણામ: આ વર્કફ્લોનો ઉપયોગ કરતા પહેલા અને પછી પાંચ નમૂના નવીકરણ સમીક્ષાઓના સમયના આધારે, એજન્સી ફર્સ્ટ-પાસ સમીક્ષા સમયને પ્રતિ ફાઇલ લગભગ 22 મિનિટથી ઘટાડીને પ્રતિ ફાઇલ 7 મિનિટ કરી શકે છે.
૧૦૦ નવીકરણ માટે, તેનો અર્થ થશે:
-
મેન્યુઅલ સમીક્ષા સમય: 2,200 મિનિટ, અથવા લગભગ 36.7 કલાક
-
AI-સહાયિત ફર્સ્ટ-પાસ સમીક્ષા: 700 મિનિટ, અથવા લગભગ 11.7 કલાક
-
અંદાજિત સમય બચ્યો: 100 નવીકરણ દીઠ 25 કલાક
એજન્સીએ હજુ પણ ગુણવત્તાનું માપન કરવું જોઈએ, માત્ર ગતિ જ નહીં. દૈનિક ઉપયોગમાં કાર્યપ્રવાહને મંજૂરી આપતા પહેલા 10-પોઇન્ટ રિન્યુઅલ ચેકલિસ્ટમાં ઉચ્ચ-જોખમવાળી વસ્તુઓ ચૂકી ન જવી એ એક સમજદાર લક્ષ્ય હશે.
શું ખોટું થઈ શકે છે?
સૌથી મોટું જોખમ એ છે કે AI ને તેના કરતા વધુ ચોક્કસ લાગવું જોઈએ. ખરાબ આઉટપુટ કહે છે, "પૈસા બચાવવા માટે તમારે તમારું કવર ઘટાડવું જોઈએ." વધુ સારું આઉટપુટ કહે છે, "નવીકરણ પ્રીમિયમ 16% વધ્યું છે. એજન્ટ ગ્રાહક સાથે કોઈપણ ફેરફારની ચર્ચા કરતા પહેલા કપાતપાત્ર વિકલ્પોની સમીક્ષા કરવા અને ટ્રેડ-ઓફ સમજાવવા માંગી શકે છે."
અન્ય સામાન્ય ભૂલો:
-
તેને અધૂરા પોલિસી દસ્તાવેજો ખવડાવવા
-
સમીક્ષા વિના ગ્રાહક ઇમેઇલ્સ મોકલવા દેવા
-
વાહક નિયમો બદલાય ત્યારે ચેકલિસ્ટ અપડેટ કરવાનું ભૂલી જવું
-
સારાંશને લાઇસન્સ પ્રાપ્ત સલાહ તરીકે ગણવો
-
માનવ એજન્ટે શું મંજૂર કર્યું તે લોગ કરવામાં નિષ્ફળ રહેવું
વ્યવહારુ ઉપાય
વીમામાં AI નો સૌથી મજબૂત ઉપયોગ એ છે કે જ્યારે નિર્ણય લેવાની જરૂર હોય ત્યારે એજન્ટને બદલવો નહીં. તે ક્ષણ આવે તે પહેલાં ડેસ્ક સાફ કરવાનો છે. AI ને નવીકરણનું આયોજન કરવા દો, અસામાન્ય વિગતોને ચિહ્નિત કરવા દો અને સ્પષ્ટ ભાષામાં સમજૂતી તૈયાર કરવા દો - પછી લાઇસન્સ પ્રાપ્ત માનવને કૉલ કરવા દો.
વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો
શું AI સંપૂર્ણપણે વીમા એજન્ટોનું સ્થાન લેશે?
AI પહેલાથી જ ઘણા એજન્ટ કાર્યોને - જેમ કે ઇન્ટેક, ક્વોટ સરખામણી અને નિયમિત સર્વિસિંગ - પરંતુ સંપૂર્ણ રિપ્લેસમેન્ટ વધુ મુશ્કેલ છે. વીમા જવાબદારી, માનવ ઇનપુટ્સ જે ભાગ્યે જ સરસ રીતે આવે છે, અને દાવાઓ અથવા જટિલ કવરેજ નિર્ણયો દરમિયાન સપાટી પર આવતા કેસોને દૂર કરવા પર આધાર રાખે છે. વ્યવહારમાં, ભૂમિકા વિભાજિત થઈ રહી છે: વ્યવહારિક એજન્ટો દબાઈ જાય છે, જ્યારે સલાહકાર-શૈલીના એજન્ટો વધુ મૂલ્યવાન બને છે.
વીમા એજન્ટના કામના કયા ભાગો હાલમાં AI દ્વારા ઓટોમેટિક થઈ રહ્યા છે?
AI પુનરાવર્તિત વર્કફ્લો પગલાંઓમાં શ્રેષ્ઠ છે: મૂળભૂત માહિતી એકત્રિત કરવી, ખૂટતા ક્ષેત્રો શોધવા, કપાતપાત્ર અને મર્યાદાઓ દ્વારા અવતરણની તુલના કરવી, સરળ સમર્થનનું સંચાલન કરવું અને ચેટ્સ અથવા કૉલ્સને રૂટ કરવું. તે છેતરપિંડીના દાખલાઓ શોધવામાં પણ મદદ કરે છે અને ઓછી જટિલતાવાળા દાવાઓની પ્રક્રિયાને ઝડપી બનાવે છે. જો એજન્ટનું મૂલ્ય મુખ્યત્વે માનક નીતિઓ માટે ગતિ હોય, તો AI તરફથી દબાણ મૂર્ત છે.
શું વીમો ખરીદવા માટે AI ક્વોટ ચેટબોટનો ઉપયોગ કરવો સલામત છે?
જ્યારે તમે કવરેજની મૂળભૂત બાબતો પહેલાથી જ સમજો છો અને વિગતો ચકાસી શકો છો ત્યારે તે સીધી પરિસ્થિતિઓ માટે સલામત હોઈ શકે છે. મુખ્ય જોખમ આત્મવિશ્વાસપૂર્ણ લાગે છે પરંતુ ખોટા કવરેજ સ્પષ્ટીકરણો, અથવા બાકાત રાખવા અને એજ-કેસ દૃશ્યો જેવી ઘોંઘાટ ખૂટે છે. એક સામાન્ય અભિગમ એ છે કે ઝડપી અવતરણ માટે AI નો ઉપયોગ કરવો, પછી માનવ એજન્ટ પાસે ગેપ માટે ટોચના વિકલ્પોની સમીક્ષા કરાવવી.
ઓનલાઈન પોર્ટલ કે AI ને બદલે મારે ક્યારે માનવ એજન્ટ પસંદ કરવો જોઈએ?
માનવ એજન્ટ (અથવા હાઇબ્રિડ) સામાન્ય રીતે ત્યારે સૌથી વધુ મદદ કરે છે જ્યારે જોખમ જટિલ અથવા ઉચ્ચ-દાવ હોય છે: બહુવિધ મિલકતો, જટિલ ઘરગથ્થુ ડ્રાઇવરો, બાજુની હસ્ટલ્સ, નાની વ્યાપારી જરૂરિયાતો, છત્ર જવાબદારી નિર્ણયો, અથવા અગાઉના દાવાઓનો ઇતિહાસ. એજન્ટો જોખમને સાદી ભાષામાં અનુવાદિત કરીને, "તમે પૂછવાનું જાણતા ન હતા" પ્રશ્નો પૂછીને અને જ્યારે દાવા મુશ્કેલ બને છે ત્યારે હિમાયત કરીને મૂલ્ય ઉમેરે છે.
જ્યાં AI વિપરીત અસર કરી શકે છે ત્યાં દાવાઓ શા માટે હાથ ધરવામાં આવે છે?
દાવાઓ ફક્ત ડેટા નથી - તે ઘણીવાર ભાવનાત્મક અને અપવાદોથી ભરેલા હોય છે. AI ફોટા અથવા દસ્તાવેજોમાંથી વિગતો શોધી શકે છે, અને અસંગતતાઓને ચિહ્નિત કરી શકે છે, પરંતુ વાટાઘાટો, સીમારેખા નીતિ અર્થઘટન અને વૃદ્ધિ હજુ પણ માનવોની તરફેણ કરે છે. જો AI અનુભવ ઠંડો અથવા મૂંઝવણભર્યો લાગે છે, તો ગ્રાહકો કોઈપણ રીતે માનવની માંગ કરે છે, ઘણીવાર પરિસ્થિતિ પહેલાથી જ વધુ જટિલ બની ગયા પછી.
નિયમન વીમા એજન્ટોને બદલવા માટે AI ને કેવી રીતે મર્યાદિત કરે છે?
વીમા પર ભારે નિયંત્રણ છે, જે "સંપૂર્ણપણે સ્વચાલિત" કલ્પનાઓને ધીમું કરે છે. AI એ જાહેરાતો, ઓડિટ ટ્રેલ્સ, ન્યાયીતાની ચિંતાઓ અને સ્વચાલિત નિર્ણયોની આસપાસ સ્પષ્ટતાનું સમર્થન કરવું જોઈએ. એક મુખ્ય મુદ્દો જવાબદારી છે: જો સ્વચાલિત ભલામણ ખોટી હોય, તો પણ કોઈએ પરિણામની માલિકી લેવી પડશે. તે નિયમનકારી ઘર્ષણ માનવોને લૂપમાં રાખે છે, ખાસ કરીને સલાહ જેવી ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ માટે.
જો હું એજન્ટને છોડી દઉં તો શું AI વીમો સસ્તો કરશે?
ક્યારેક AI ઘર્ષણ ઘટાડી શકે છે અને એડમિન ખર્ચ ઘટાડી શકે છે, જે સરળ પોલિસીઓમાં મદદ કરી શકે છે. પરંતુ "સસ્તી" ની ખાતરી આપવામાં આવતી નથી, અને મોટી જોખમ ઓછી કિંમત મેળવવા માટે ઓછો વીમો છે. જે માનવીઓ સાચા સલાહકાર તરીકે કાર્ય કરે છે તેઓ ઘણીવાર કવરેજ ભૂલોને અટકાવે છે જે કોઈપણ નાના પ્રીમિયમ તફાવત કરતાં ઘણી વધારે ખર્ચાળ હોય છે, ખાસ કરીને જ્યારે વાસ્તવિક દાવો ફટકારે છે.
એઆઈ-હેવી માર્કેટમાં સુસંગત રહેવા માટે વીમા એજન્ટોએ હવે શું કરવું જોઈએ?
સૌથી સલામત રસ્તો "ક્વોટ પ્રિન્ટર" થી જોખમ સલાહકાર તરફ સ્થળાંતર કરવાનો છે. સરળ ભાષામાં કવરેજ સમજાવવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરો, જટિલ કેસોમાં (વાણિજ્યિક, વિશેષતા, ઉચ્ચ-નેટ-વર્થ) ઝુકાવ કરો અને દાવા સપોર્ટ પ્લેબુક બનાવો. ફોલો-અપ્સ, ઇન્ટેક અને રિન્યુઅલને સ્વચાલિત કરવા માટે AI નો ઉપયોગ કરો, જ્યારે ભલામણોના દસ્તાવેજીકરણને કડક બનાવો જેથી સલાહ સ્પષ્ટ અને સુરક્ષિત રહે.
AI અને વીમા એજન્ટોનું "હાઇબ્રિડ" ભવિષ્ય કેવું દેખાય છે?
મોટાભાગના સંકેતો હાઇબ્રિડ મોડેલ તરફ નિર્દેશ કરે છે: AI ઝડપ - ઇન્ટેક, ક્વોટિંગ, સર્વિસિંગ અને દાવાઓના ભાગો - સંભાળે છે જ્યારે માનવીઓ નિર્ણય, સલાહ અને હિમાયતનું સંચાલન કરે છે. તે નવા કાર્યનું પણ સર્જન કરે છે, જેમ કે AI આઉટપુટનું નિરીક્ષણ કરવું, ભૂલો પકડવી અને કાર્યપ્રવાહમાં સુધારો કરવો. પરિણામ ઓછા શુદ્ધ વ્યવહારિક મધ્યસ્થી અને વધુ વિશિષ્ટ, સલાહકાર ભૂમિકાઓ છે.
જો AI 80% વીમાનું કામ કરી શકે છે, તો છેલ્લા 20% કેમ આટલું મહત્વનું છે?
કારણ કે છેલ્લા 20% એ છે જ્યાં વીમો વિવાદો, ઇનકાર, કાનૂની જોખમ અને પ્રતિષ્ઠાને નુકસાનમાં ફેરવાય છે. લોકો જોખમનું સ્પષ્ટ વર્ણન કરતા નથી, અને એજ કેસ ઘણીવાર તે ક્ષણે આવે છે જ્યારે તમને કવરેજની સૌથી વધુ જરૂર હોય છે. કવરેજ સમજૂતીમાં નાની ભૂલો પણ મોટી સમસ્યાઓ બની શકે છે. તેથી જ જ્યારે વસ્તુઓ બાજુ પર જાય છે ત્યારે જવાબદારી, સૂક્ષ્મતા અને વૃદ્ધિ માટે માનવીઓ મહત્વપૂર્ણ રહે છે.
સંદર્ભ
-
નેશનલ એસોસિએશન ઓફ ઇન્સ્યુરન્સ કમિશનર્સ (NAIC) - content.naic.org
-
યુરોપિયન વીમા અને વ્યવસાયિક પેન્શન ઓથોરિટી (EIOPA) - eiopa.europa.eu
-
યુરોપિયન વીમા અને વ્યવસાયિક પેન્શન ઓથોરિટી (EIOPA) - eiopa.europa.eu
-
નાણાકીય આચાર સત્તામંડળ (FCA) - fca.org.uk
-
માહિતી કમિશનર કાર્યાલય (ICO) - ico.org.uk
-
મેકકિન્સે એન્ડ કંપની - વીમા ઉદ્યોગમાં એઆઈનું ભવિષ્ય - mckinsey.com
-
મેકકિન્સે એન્ડ કંપની - વીમામાં જનરેશન એઆઈની સંભાવના: અગ્રણીઓના છ લક્ષણો - mckinsey.com
-
રોઇટર્સ - reuters.com
-
ડેલોઇટ - deloitte.com
-
ટ્રેક્ટેબલ - tractable.ai
-
વાયર્ડ - wired.com