बीमा ने वर्षों तक AI के बारे में बात की। इस साल उसने वास्तव में इसका उपयोग किया

सालों तक, कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने बीमा सम्मेलनों के एजेंडा और बोर्डरूम की बातचीत पर हावी रही। हर कंपनी ने दावा किया कि उसकी AI रणनीति है; हर स्टार्टअप ने अंडरराइटिंग को पुनः निर्मित करने का वादा किया; और हर स्थापित बीमा कंपनी ने डिजिटल परिवर्तन की बात की।

लेकिन उस समय के अधिकांश हिस्से में, उद्योग अधिक प्रयोग कर रहा था बजाय परिवर्तन के। 2026 में यही बदल गया है।

इस साल, AI नवाचार पहल से बदलकर बीमा कंपनियों के दैनिक संचालन मॉडल का अभिन्न हिस्सा बन गया है। अलग‑अलग पायलट प्रोजेक्ट्स के बजाय, बीमाकर्ता AI को अंडरराइटिंग, ग्राहक सेवा, धोखाधड़ी पहचान, दावे प्रसंस्करण और आंतरिक संचालन में एकीकृत कर रहे हैं।

इसलिए अब चर्चा यह नहीं है कि तकनीक बीमा में फिट बैठती है या नहीं, बल्कि यह है कि संगठन इसे जिम्मेदारी से कितनी तेज़ी से लागू कर सकते हैं जबकि बीमा के हमेशा से भरोसे पर निर्भर रहने वाले विश्वास को बनाए रख सकते हैं।

दावों और अंडरराइटिंग में परिचालन गति

शायद सबसे बड़ा परिवर्तन गति रहा है। बीमा का इतिहास कागजी कार्य, लंबी स्वीकृति चक्र और मैन्युअल समीक्षाओं: ग्राहकों को कोट, नीति परिवर्तन या दावा निर्णयों के लिए दिन‑हजारों तक इंतजार करना—के लिए जाना जाता रहा है। आज, इन समय‑साध्य नियमित इंटरैक्शन में से कई लगभग तुरंत हो रहे हैं।

AI बीमाकर्ताओं को दस्तावेज़ों का विश्लेषण करने और मानव की भागीदारी से पहले ही अनुपलब्ध जानकारी पहचानने में मदद कर रहा है। और महत्वपूर्ण बात यह है कि यह बीमा पेशेवरों को प्रतिस्थापित नहीं कर रहा है। इसके बजाय, ये सिस्टम दोहराव वाले प्रशासनिक कार्यों को हटाकर कर्मचारियों को उन उच्च‑मूल्य निर्णयों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति दे रहे हैं जिनमें निर्णय और अनुभव की जरूरत होती है।

उदाहरण के तौर पर, Allstate और Progressive जैसी कंपनियों ने 2026 में AI‑संचालित ग्राहक सेवा क्षमताओं का विस्तार किया है, जिससे पॉलिसीधारक 24 घंटे कोट प्राप्त कर सकते हैं और सामान्य प्रश्नों के उत्तर पा सकते हैं, और जटिल स्थितियों में सहजता से लाइसेंसधारी प्रतिनिधियों को सौंपा जाता है। उद्योग भर में, इस प्रकार का नियमित‑पूछताछ स्वचालन अब लगभग 80% दोहराव वाले ग्राहक संपर्कों को संभालता है, जिससे लाइसेंसधारी एजेंट उन वार्तालापों के लिए मुक्त हो जाते हैं जिनमें मानवीय विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।

दावे प्रसंस्करण भी अत्यधिक कुशल हो गया है। कंप्यूटर विज़न मॉडल अपलोड की गई तस्वीरों से वाहन क्षति का मूल्यांकन कर सकते हैं, जबकि जनरेटिव AI समायोजकों को दस्तावेज़ व्यवस्थित करने और रिपोर्ट तैयार करने में मदद करता है। अब, इन उन्नत प्रशासनिक सिस्टमों के माध्यम से, ग्राहक तेज़ी से अपडेट प्राप्त करते हैं और कर्मचारी मैन्युअल कागजी कार्य में कम समय बिताते हैं।

लेकिन यह परिवर्तन अब केवल AI‑आधारित इन्सुरटेक स्टार्टअप तक सीमित नहीं रहा; पारंपरिक कैरियर्स भी पकड़ बना रहे हैं। USAA, उद्योग के अधिक पारम्परिक खिलाड़ियों में से एक, ने Google Cloud के साथ साझेदारी करके कंप्यूटर विज़न मॉडल बनाए हैं जो वाहन क्षति की फोटो को सीधे व्यक्तिगत भागों के मरम्मत‑या‑बदलाव भविष्यवाणी में बदलते हैं – वह काम जो पहले प्रशिक्षित अनुमानकर्ता की नजर की आवश्यकता रखता था।

ये सिस्टम पूरी तरह से मानव को लूप से नहीं हटाते; वे केवल देखे जाने वाले क्षेत्रों को संकीर्ण करते हैं, जिससे समायोजक उन निर्णयात्मक कॉल्स पर अपना समय बिता सकें जो तकनीक नहीं कर सकती।

अंडरराइटिंग ने भी समान विकास देखा है। दस्तावेज़ों और विभिन्न डेटा स्रोतों को मैन्युअल रूप से समीक्षा करने के बजाय, अंडरराइटर अब AI सहायक पर अधिक निर्भर हो रहे हैं जो जानकारी को समेकित करता है और अगले कदमों की सिफारिश करता है।

उदाहरण के लिए, Zurich Insurance Group ने AI‑सहायता प्राप्त अंडरराइटिंग टूल्स में निवेश जारी रखा है जो कर्मचारियों को बड़े पैमाने पर ग्राहक और जोखिम जानकारी को अधिक कुशलता से समेकित करने में मदद करते हैं, जबकि यह सुनिश्चित किया जाता है कि अंतिम अंडरराइटिंग निर्णय मानव हाथों में ही रहें।

बीमा अभी भी निर्णय पर आधारित व्यवसाय है, और AI तब सबसे अच्छा काम करता है जब वह उस निर्णय को बढ़ाता है, न कि हर निर्णय को स्वचालित करने की कोशिश करता है।

AI‑वर्सेज‑AI माहौल में धोखाधड़ी से मुकाबला

धोखाधड़ी रोकथाम वह दूसरा क्षेत्र बन गया है जहाँ AI ने मापनीय अंतर लाया है। यहाँ वही तकनीक जो बीमाकर्ताओं को अधिक कुशल बनाती है, धोखेबाजों को अधिक परिष्कृत नकली दस्तावेज़, हेरफेर की गई छवियां और सिंथेटिक पहचान बनाने में भी मदद कर रही है।

इसलिए बीमाकर्ताओं को समान रूप से उन्नत AI टूल अपनाने पड़े हैं ताकि वे असामान्य व्यवहार और असंगतियों को पहचान सकें जो मनुष्य नजरअंदाज़ कर सकते हैं। AXA जैसी वैश्विक बीमा कंपनियां मशीन लर्निंग का उपयोग करके संदेहजनक दावा गतिविधियों की पहचान, लाखों लेन‑देनों में विसंगतियों का पता लगाने और धोखाधड़ी भुगतान से पहले मानव जांच के लिए मामलों को चिन्हित कर रही हैं।

जो हम देख रहे हैं वह AI‑वर्सेज‑AI माहौल है, जहाँ तकनीक समीकरण के दोनों पक्षों में उपयोग हो रही है। सफलता अब इस बात पर निर्भर करती है कि कौन से संगठन सबसे प्रभावी पहचान क्षमताएं बना सकते हैं, जबकि जटिल मामलों के लिए मानवीय निगरानी बनाए रख सकते हैं।

स्वायत्त AI एजेंट्स की ओर बदलाव

इस संदर्भ में, 2026 में सबसे रोचक रुझानों में से एक विकसित AI एजेंट्स का उभरना है। पारंपरिक जनरेटिव AI—जो मुख्यतः प्रश्नों के उत्तर देता है या सामग्री उत्पन्न करता है—से अलग, AI एजेंट अब स्वायत्त रूप से बहु‑चरणीय कार्यप्रवाह निष्पादित करना शुरू कर रहे हैं: जानकारी एकत्र करना, प्रशासनिक कार्य पूर्ण करना, आंतरिक सिस्टमों के बीच समन्वय करना, और कर्मचारियों के लिए सिफारिशें तैयार करना। AI Jim उन हजारों बीमाकर्ताओं में से एक है जिन्हें विकसित करके लागू किया गया है।

टीमों को बदलने के बजाय, ये एजेंट डिजिटल सहयोगी बन रहे हैं जो अनुपालन आवश्यकताओं की निगरानी, दस्तावेज़ों का मार्गनिर्देशन, कई सिस्टमों में जानकारी की पुष्टि, और व्यावसायिक समस्याओं में बदलने से पहले सक्रिय रूप से परिचालन बाधाओं की पहचान कर सकते हैं। और, जबकि पूरी तरह स्वायत्त बीमा संचालन अभी दूर है, एजेंट‑आधारित AI पहले ही संगठनों में घर्षण को कम कर रहा है—और यह स्थायी है।

स्वचालन को शासन और विश्वास के साथ संतुलित करना

हालाँकि इस उत्साह के बीच, यह नज़रअंदाज़ नहीं करना चाहिए कि सबसे महत्वपूर्ण क्या है: बीमा मूलतः एक विश्वास‑आधारित व्यवसाय है।

ग्राहक बीमा इसलिए नहीं खरीदते कि उन्हें पॉलिसी खरीदना पसंद है। वे इसे इसलिए खरीदते हैं क्योंकि वे चाहते हैं कि जीवन के सबसे कठिन क्षणों में कोई उनका साथ दे। AI दक्षता बढ़ा सकता है, लेकिन वह सहानुभूति, जवाबदेही या नैतिक निर्णय‑निर्धारण को नहीं बदल सकता।

जो संगठन पारदर्शिता के बिना स्वचालन को आगे बढ़ाते हैं, वे उस विश्वास को नुकसान पहुंचा सकते हैं। उपभोक्ताओं को यह जानने का अधिकार है कि AI कब उपयोग हो रहा है, निर्णय कैसे लिए जा रहे हैं, और कब एक योग्य मानव हस्तक्षेप कर सकता है—और करता है।

और जैसे-जैसे नियामक शासन, निष्पक्षता और व्याख्यात्मकता पर अधिक ध्यान दे रहे हैं—जिसमें National Association of Insurance Commissioners के एक दर्जन राज्यों में मानकीकृत AI परीक्षा उपकरण के चल रहे पायलट शामिल है—जिम्मेदार AI कार्यान्वयन तकनीकी क्षमता जितना ही महत्वपूर्ण हो जाएगा।

हमने GetCovered में इस परिवर्तन को प्रत्यक्ष रूप से देखा है। उदाहरण के तौर पर, हमारी हालिया Revyse अधिग्रहण इस विश्वास को दर्शाता है कि बीमा AI का भविष्य अलग‑अलग कार्यों को स्वचालित करने में नहीं, बल्कि पूरे बीमा जीवन‑चक्र में बुद्धिमत्ता को जोड़ने में है। AI‑संचालित विक्रेता बुद्धिमत्ता और बीमा स्वचालन को मिलाकर, संगठन परिचालन जटिलता को कम करने और ग्राहकों एवं नियामकों दोनों की अपेक्षित शासन और पारदर्शिता को बनाए रखने में सहायता प्राप्त कर रहे हैं।

GetCovered में, हमने इस विकास को प्रत्यक्ष रूप से देखा है। हमारी हालिया Revyse अधिग्रहण इस विश्वास को दर्शाता है कि बीमा AI का भविष्य अलग‑अलग कार्यों को स्वचालित करने में नहीं, बल्कि पूरे बीमा जीवन‑चक्र में बुद्धिमत्ता को जोड़ने में है। AI‑संचालित विक्रेता बुद्धिमत्ता और बीमा स्वचालन को मिलाकर, हम संगठनों को परिचालन जटिलता कम करने और वह शासन एवं पारदर्शिता बनाए रखने में मदद कर रहे हैं, जिसकी ग्राहक और नियामक अधिकाधिक अपेक्षा करते हैं।

आगे देखते हुए, बीमा में विजेता केवल उन कंपनियों नहीं होंगी जिनके पास सबसे उन्नत AI मॉडल हों। बल्कि, वे संगठन होंगे जो तकनीक को असाधारण ग्राहक अनुभवों के साथ जोड़ते हैं।

AI को घर्षण को कम करना चाहिए, न कि भ्रम पैदा करना। इसे बीमा को सरल बनाना चाहिए, न कि उसे अधिक अनाम महसूस कराना। और जो कंपनियां इस अंतर को याद रखेंगी, वे ग्राहक संबंधों को मजबूत करेंगे और परिचालन दक्षता में सुधार करेंगे।

हमने वर्षों तक AI की संभावनाओं के बारे में बात की है। 2026 में, हम अंततः इसके व्यावहारिक प्रभाव को देख रहे हैं। बीमा का भविष्य ऐसा नहीं है जहाँ मानव प्रक्रिया से गायब हो जाएँ—बल्कि ऐसा है जहाँ तकनीक नियमित कार्यों को संभालती है, मानव हितधारक सार्थक निर्णयों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, और ग्राहक पहले से तेज़, अधिक पारदर्शी और अधिक व्यक्तिगत सेवा प्राप्त करते हैं।

यह केवल तकनीकी उन्नयन नहीं है। यह एक बेहतर बीमा अनुभव है।