วิธีการสร้างความไว้วางใจสำหรับ AI ทั่วสเปกตรัมอายุ

ในด้านประกันภัย การใช้ระบบอัตโนมัติด้วย AI ได้สร้างมูลค่าทางธุรกิจที่วัดผลได้แล้ว โดยการเปลี่ยนแปลงกระบวนการสำคัญและให้บริการที่รวดเร็วและ効率มากขึ้น

แต่ก็ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความยุติธรรมและความรับผิดชอบ

เมื่อเทคโนโลยีที่ทรงพลังนี้เข้ามาถึงจุดสัมผัสประกันภัยมากขึ้น ความไว้วางใจก็กลายเป็นสิ่งที่มีค่ามากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งระหว่างรุ่น โดยผู้ใช้รุ่นใหม่คาดหวังให้ AI ขับเคลื่อนการโต้ตอบส่วนใหญ่ ในขณะที่ผู้ใช้รุ่นเก่ากลัวมัน ความท้าทายคือการออกแบบประสบการณ์ AI ที่ตอบสนองความต้องการและความคาดหวังของลูกค้าที่มีความชอบทางประชากร学ที่หลากหลาย

เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ บริษัทประกันภัย (หรือผู้ให้บริการ) ที่ใช้ AI ต้องมองข้ามความสามารถทางเทคนิคและให้ความสำคัญกับการมีความโปร่งใส การนำร่องที่ค่อยเป็นค่อยไป และการทำงานร่วมกันระหว่าง AI และมนุษย์ สำหรับอุตสาหกรรมประกันภัย ซึ่งการตัดสินใจมักเกิดขึ้นในช่วงเวลาที่ละเอียดอ่อนในชีวิตคนและ影響คนในหลายๆ ด้าน การสร้างความไว้วางใจระหว่างการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไม่ใช่ทางเลือก แต่เป็น DNA ของอุตสาหกรรมประกันภัยในอนาคต

ความคาดหวังของ AI: การแบ่งแยกระหว่างรุ่น

รุ่นที่มีความสามารถดิจิทัลสูง เช่น มิลเลนเนียลและเจเนอเรชัน Z ได้ปรับตัวเข้ากับประสบการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในด้านการธนาคาร การค้าปลีก และสื่อแล้ว ไม่น่าแปลกใจที่ผู้ใช้รุ่นใหม่จะรู้สึกสบายใจกับแอปพลิเคชันและบริการ AI มากขึ้น เนื่องจากเครื่องมือเหล่านี้แพร่หลายไปสู่ภาคส่วนอื่นๆ

ตัวอย่างเช่น บริษัทประกันภัยมักใช้ AI ที่มีพลังในการให้คำปรึกษาด้านการประกันภัยหรือคำแนะนำนโยบายภายในไม่กี่วินาที ผู้ใช้รุ่นใหม่ที่ให้ความสำคัญกับความเร็วและความเป็นส่วนตัวอาจไม่แปลกใจแม้จะไม่เข้าใจกลไกที่อยู่เบื้องหลัง

ในทางกลับกัน รุ่น X และベビーブูมเมอร์โดยทั่วไปมีความระมัดระวังมากขึ้นต่อ AI เหล่านี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงการตัดสินใจเกี่ยวกับเงินหรือการลงทุน ประชากรที่มีอายุมากกว่าค่านิยมความสามารถในการอธิบายและให้ความมั่นใจ โดยชอบแบบจำลองไฮบริดที่มีมนุษย์เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งในการตัดสินใจหรืออธิบายว่าทำไมการอ้างสิทธิ์ถึงได้รับการอนุมัติหรือปฏิเสธ

จำเป็นต้องจำไว้ว่าความสบายใจกับ AI แตกต่างกันไม่เพียงแต่ด้วยอายุเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการเดิมพันที่รับรู้ด้วย เมื่อการตัดสินใจมีความเสี่ยงหรือผลตอบแทนสูง เช่น ในกรณีการสูญเสียทางการเงินหรือการประกันภัย ความไว้วางใจในตรรกะที่ซ่อนอยู่ของ AI จะลดลง

ความโปร่งใส: พื้นฐานของความไว้วางใจ

โครงการ AI ถึง 80% ล้มเหลือเนื่องจาก “การขาดความไว้วางใจ” จากผู้ใช้ ตัวเลขนี้เพิ่มขึ้นในอุตสาหกรรมเช่นประกันภัย ซึ่งความไว้วางใจและความมั่นใจเป็นองค์ประกอบสำคัญของธุรกรรมส่วนใหญ่

เพื่อสร้างความมั่นใจ บริษัทต่างๆ ต้องอธิบายว่า AI ทำงานอย่างไรและใช้ข้อมูลอะไร ตัวอย่างเช่น แคปิตอลวันเผยแพร่ข้อมูลเกี่ยวกับการใช้ AI และ ML ของตน รวมถึงวิธีการกระตุ้นโมเดล ข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรม AI และมาตรฐานการกำกับดูแล AI ที่มีต่อลูกค้า

ความพยายามในการมีความโปร่งใสช่วยให้ผู้ใช้รู้สึกควบคุมและผ่อนคลาย แม้ว่ามนุษย์จะไม่ได้อยู่ในวงจรเพื่อสร้างช่องว่างความไว้วางใจ โดยเฉพาะสำหรับลูกค้าผู้สูงอายุ บริษัทประกันภัยควรพิจารณาให้ “เหตุผลที่เราได้ตัดสินใจ” ในรูปแบบป๊อปอัพ หน้า Opt-in ที่ชัดเจนสำหรับนโยบายข้อมูล และการเข้าถึงกระบวนการอุทธรณ์ได้ง่ายตลอดเส้นทางลูกค้าดิจิทัล

กรณีการใช้งานที่มีความเสี่ยงต่ำ

ยุทธศาสตร์ AI ที่ประสบความสำเร็จส่วนใหญ่จะแนะนำผู้ใช้ถึงคุณค่าของ AI ในบริบทที่มีความเสี่ยงต่ำก่อนที่จะขยายไปสู่การตัดสินใจที่มีผลกระทบสูง

ในบริบทของประกันภัย สิ่งนี้อาจหมายถึงการใช้ AI เพื่อช่วยเหลือผู้ถือกรมธรรม์ใหม่ๆ ในการซักถามเกี่ยวกับการประกันภัยพื้นฐานหรือช่วยตัวแทนในการเขียนอีเมลของลูกค้าเป็นกิจวัตร ซึ่งเป็นกรณีการใช้งานที่มีความเสี่ยงต่ำที่ช่วยให้พนักงานและลูกค้าสามารถสร้างความไว้วางใจใน AI โดยไม่ต้องกลัวผลลัพธ์เชิงลบ

PayPal มักจะเริ่มต้นการนำ AI มาใช้สำหรับลูกค้าด้วยคุณลักษณะที่เพิ่มความปลอดภัยโดยไม่สัมผัสกับเงินโดยตรง เช่น ใช้ AI เพื่อตรวจจับการเข้าระบบที่น่าสงสัย หรือแนะนำการอัปเดตพาสเวิร์ด

การโต้ตอบเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้ใหม่ๆ โดยเฉพาะผู้ที่มาจากรุ่นเก่า ได้ปรับตัวเข้ากับ AI ในขณะที่ยังเสริมสร้างอัตลักษณ์ทางเทคของแบรนด์สำหรับผู้ใช้รุ่นใหม่ ในระยะยาว กลยุทธ์การสร้างความไว้วางใจเหล่านี้จะช่วยให้บริษัทต่างๆ ขยาย AI ไปสู่กระบวนการทำงานที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การให้เครดิต การอ้างสิทธิ์ หรือการให้กู้ยืม

ความสัมผัสของมนุษย์ยังคงสำคัญ

AI ได้พิสูจน์แล้วว่าสามารถเพิ่มผลผลิตของมนุษย์ แต่การปล่อยให้ AI เข้าควบคุมทั้งหมดจะทำให้ความไว้วางใจลดลง โดยเฉพาะในด้านประกันภัยหรือบริการทางการเงิน ความเห็นอกเห็นใจ การตัดสินใจ และความเข้าใจในบริบทของมนุษย์นั้นยังคงไม่สามารถทดแทนได้

พิจารณา AI ที่ Morgan Stanley เพิ่งเปิดตัวสำหรับที่ปรึกษาทางการเงิน ซึ่งช่วยให้พวกเขา分析พอร์ตโฟลิโอของลูกค้าได้เร็วขึ้น แต่ที่ปรึกษายังคงควบคุมความสัมพันธ์กับลูกค้าอย่างเต็มที่ สำหรับผู้ใช้รุ่นเก่า การรู้ว่ามีมนุษย์เกี่ยวข้องมักให้ความมั่นใจ ในขณะที่ลูกค้ารุ่นใหม่อาจมองว่ามันเป็นสัญญาณของความน่าเชื่อถือและความรับผิดชอบในกรณีที่ AI มีข้อจำกัด

การสำรวจความไว้วางใจของ AI ทั่วโลกของ BCG พบว่าผู้บริโภคทุกวัยต้องการแบบจำลอง “การตรวจสอบของมนุษย์” โดยที่ AI เสนอคำแนะนำ แต่การตัดสินใจสุดท้ายอยู่กับมนุษย์ แม้ว่า AI จะดีขึ้น สูตรที่ชนะจะเป็นการผสมผสานระหว่าง AI ที่ให้ความเร็วและขนาด กับมนุษย์ที่ให้ความเข้าใจและความไว้วางใจ

ความไว้วางใจในกระบวนการ

ระยะถัดไปของการนำ AI มาใช้ในประกันภัยจะถูกกำหนดโดยความไว้วางใจในเทคโนโลยีนี้ไม่น้อยกว่าความสามารถของมัน

แต่ความไว้วางใจนั้นจะไม่เกิดขึ้นในชั่วข้ามคืน

บริษัทที่ประสบความสำเร็จจะเป็นบริษัทที่สามารถสร้างประสบการณ์ AI ที่รวดเร็วและสามารถอธิบายได้ อัตโนมัติและเป็นส่วนตัว โดยสร้างสะพานเชื่อมระหว่างประชากรผ่านความโปร่งใส ความเห็นอกเห็นใจ และการออกแบบที่มีเหตุผล เนื่องจากในโลกที่ AI ตัดสินใจมากกว่าเดิม ความไว้วางใจเป็นสินค้าที่สำคัญที่สุดที่คุณสามารถส่งมอบได้