10 รูปแบบที่บริษัทประกันชั้นนำ นำ AI ไปใช้เพื่อเพิ่มผลกำไรให้กับธุรกิจ

จากสถานการณ์โรคระบาดโควิด-19 เป็นตัวเร่งที่ทำให้เกิดเรื่อง Digital transformation เร็วมากยิ่งขึ้น ทำให้หลายๆธุรกิจเร่งมือในการวางแผนพื้นฐานโครงสร้างเทคโนโลยีให้เร็วขึ้น เพื่อสอดรับกับสถานการณ์การทำธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไป เทคโนโลยี AI ถือเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีสำคัญที่ผลักดันให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญของธุรกิจในอุตสาหกรรมต่างๆ ด้วยความสามารถของ AI ที่ตอบโจทย์ธุรกิจได้ในมุมของธุรกิจที่ต้องการความรวดเร็ว ประหยัดเวลา และทรัพยากรจากการที่ต้องทำหน้าที่งานแบบเดิมซ้ำๆ เนื่องจาก AI สามารถทำงานได้แบบอัตโนมัติ และรวดเร็ว ทำให้พนักงานมีเวลาเหลือที่จะไปทำงานอย่างอื่นที่สร้าง impact ให้กับธุรกิจได้มากกว่า

หนึ่งในอุตสาหกรรมที่ได้มีการนำ AI มาใช้ คือธุรกิจประกัน โดยบริษัทประกันหลายๆบริษัทได้มีการนำเทคโนโลยีเข้ามาปรับใช้ในระบบการดำเนินงาน หรือที่เรียกกันว่า Insurtech โดยมีวัตถุประสงค์หลักเพื่อที่จะประหยัดค่าใช้จ่าย เพิ่มยอดขาย และยกระดับประสิทธิภาพในการให้บริการลูกค้า ตั้งแต่การคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าจนถึงตรวจจับการทุจริตได้แบบเรียลไทม์ รวมถึงการคาดการณ์มูลค่าของการเคลมประกัน เรียกได้ว่าเทคโนโลยี AI ได้เป็นผู้อยู่เบื้องหลังสำคัญในแทบทุกขั้นตอนของบริษัทประกัน

ในกระบวนการทำงานขององค์กรที่อยู่ในธุรกิจประกันนั้น มีหลากหลายขั้นตอนที่สามารถนำเทคโนโลยี AI เข้ามาใช้งาน ไม่ว่าจะเป็นการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการ การตลาดและขาย การรับประกันภัย การบริหารสัญญา และนโยบาย หรือการจัดการการเคลมประกัน รวมถึงการบริการลูกค้า ในบทความนี้ AI GEN ได้รวบรวม 10 รูปแบบของการทำงานของธุรกิจประกันที่สามารถนำเทคโนโลยี AI มาใช้งานมาให้เป็นไอเดียให้กับผู้ที่กำลังมองหาไอเดียทางธุรกิจ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ และความสามารถในการแข่งขัน รวมถึงสร้างกำไรให้กับธุรกิจได้อย่างยั่งยืน 

1.การกำหนดราคาเบี้ยประกัน และการรับประกัน

การกำหนดราคาเบี้ยประกันที่ถูกต้องของผลิตภัณฑ์ประกันนั้นถือเป็นเรื่องสำคัญเป็นอย่างมากในการที่จะบริหารความเสี่ยง และกำไรสูงสุดของบริษัทประกัน แต่เดิมนั้นเบี้ยประกันจะถูกกำหนดโดยวิธีการทางสถิติ เช่น ตัวแบบเชิงเส้นนัยทั่วไป (Generalised linear models) 

แต่ในยุคปัจจุบันเราได้เห็นการเติบโตของการเก็บข้อมูลของลูกค้า ทำให้การนำ Machine learning มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้ามีประโยชน์กับธุรกิจประกันเป็นอย่างมาก เนื่องจาก Machine learning สามารถตรวจจับเพื่อหาแพทเทิร์นของข้อมูลที่มีอยู่เป็นจำนวนมากได้ และด้วยวิธีการนี้สามารถใช้ประโยชน์จากความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้น (Non-linear) ในชุดข้อมูลที่มีคุณลักษณะมากมาย

ยกตัวอย่างเช่น การใช้กลไกการถ่ายโอนข้อมูลแบบไร้สาย (Telemetry) ในการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมการขับรถ ในปัจจุบันบริษัทประกันหลายแห่งได้พัฒนาแอปพลิเคชันของตัวเองขึ้นมาเพื่อใช้ในการวัด และติดตามข้อมูลในการขับขี่ และสามารถใช้ป้องกันความเสี่ยงของภัยอันตรายที่อาจจะเกิดขึ้นจากการขับรถได้ จากข้อมูลการขับขี่ที่บริษัทสามารถเก็บ และรวบรวมได้เหล่านี้ทำให้เบี้ยประกันรถยนต์สามารถปรับเปลี่ยนได้ตามรายบุคคล ไม่เพียงแต่ลูกค้าจะรู้สึกว่าวิธีการคิดเบี้ยประกันในรูปแบบนี้มีความเป็นธรรมกับลูกค้ามากขึ้น แต่ยังมีประโยชน์ในแง่ของการทำให้คนเปลี่ยนพฤติกรรมการขับขี่เพื่อจะเสียค่าเบี้ยประกันที่มีราคาถูกลง และด้วยวิธีนี้ทำให้บริษัทประกันรับความเสี่ยงที่ลดลงไปด้วยเช่นกัน

2.การกำหนดจำนวนสินไหมทดแทนที่เหมาะสม

บริษัทประกันต้องกันเงินสำรองค่าสินไหมทดแทนเพื่อจ่ายให้กับผู้ถือกรมธรรม์ที่ยื่นเคลม หรือคาดว่าจะยื่นเคลมตามสิทธิ์ในกรมธรรม์ของตน ในบางกรณีเช่น การประกันสุขภาพแบบถาวร การตกลงค่าสินไหมทดแทนคิดเป็นจำนวนเงินที่ค่อนข้างมาก หรือใช้เวลานานหลายเดือน หรือหลายปี ทำให้เกิดเป็นภาระความรับผิดชอบต่อเนื่องสำหรับการเคลมที่มีระยะเวลานาน เงินสำรองค่าสินไหมทดแทนจะถูกกันไว้ซึ่งโดยทั่วไปจะกันไว้อยู่บนพื้นฐานความระมัดระวัง เพื่อให้มีไว้ใช้จ่ายค่าสินไหมทดแทนที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคตได้ เมื่อจำนวนการเคลมเพิ่มสูงขึ้นทุกปี เงินสำรองค่าสินไหมทดแทนที่ได้มีการกันเอาไว้ก็มีมูลค่าที่เพิ่มขึ้นตามไปด้วย และแม้กระทั่งการปรับเปลี่ยนเงินสำรองที่ได้กันเอาไว้เพื่อเล็กน้อยก็ยังถือได้ว่าเงินในส่วนนี้หากนำมาคิดเป็นมูลค่าเงินจริงๆแล้วนั้นก็ยังมีมูลค่าเป็นจำนวนมากอยู่ดี ซึ่งเงินในส่วนนี้สามารถนำไปลงทุนเพื่อสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับธุรกิจได้

ในหลายๆครั้งวิธีการเดิมนั้นคิดจากตารางชีวิต และการวิเคราะห์ผู้รอดชีวิต ที่ใช้ข้อมูลที่ได้เก็บรวมรวมจากในปีก่อนๆ และข้อมูลนี้มักจะถูกใช้โดยบริษัทประกันหลายๆเจ้า วิธีการแบบใหม่ในการนำ Machine learning เข้ามาใช้งานสามารถนำการวิเคราะห์ผู้รอดชีวิตกับหลักคิดของ Machine learning เข้าด้วยกัน และสามารถให้ผลที่ดีกว่าวิธีการเดิมด้วยกำไรที่มากกว่าเดิมหลายเท่าตัว ด้วยวิธีการรูปแบบใหม่นี้จะส่งผลสำคัญต่อปริมาณเงินสำรองค่าสินไหมทดแทนที่จำเป็นต้องกันเอาไว้นั่นเอง

3.การตรวจจับ และป้องกันกลโกงในการเคลมประกัน

การโกงการเคลมประกันนั้นก่อให้เกิดความเสียในแวดวงธุรกิจประกันเป็นหลักพันล้านดอลล่าร์สหรัฐ (รวมถึงในแง่ของลูกค้าเองก็ได้รับผลกระทบในแง่ที่ต้องเสียค่าเบี้ยประกันที่แพงขึ้น) ในประเทศแถบแอฟริกาใต้ สำนักงานประกันแห่งชาติอาชญากรรม (NICB) ได้คาดการณ์ว่าในปี 2019 20% ของวงเงินการจ่ายค่าสินไหมทดแทนนั้นเป็นการฉ้อโกง ในขณะเดียวที่ประเทศสหรัฐอเมริกาเองนั้นการฉ้อโกงในประกันอื่นๆที่ไม่ใช่ประกันสุขภาพสร้างความเสียหายให้กับธุรกิจประกันถึง 40,000 ล้านดอลล่าร์สหรัฐต่อปี

การตรวจจับการฉ้อโกงของการเคลมประกันนั้นเป็นเรื่องที่ยาก และใช้คนในการตรวจสอบค่อนข้างเยอะ เนื่องจากต้องใช้คนในการตรวจสอบการเคลมในแต่ละรายการ และข้อมูลในระดับบุคคล รวมถึงในที่ที่มีการใช้ระบบอยู่แล้ว พวกเขามักจะใช้อัลกอริทึ่มในการตรวจสอบ ซึ่งเป็นเรื่องยากที่จะอัพเดทอัลกอริทึ่มเหล่านี้ด้วยแหล่งข้อมูลใหม่ และระบบเหล่านี้จะไม่สามารถใช้ได้เมื่อมีกลโกงใหม่ๆเข้ามา

อัลกอริทึ่มของ Machine learning เหมาะกับการตรวจจับกลโกง และสามารถระบุได้ว่ารายการเคลมอันไหนที่ต้องการการตรวจสอบเพิ่มเติม ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์เสียงสามารถนำมาใช้ได้ในการอัดเสียงของการส่งรายการเคลมเข้ามา เพื่อตรวจจับว่าคนที่ส่งรายการเคลมเข้ามาน้ำเสียงมีความกังวลมากน้อยแค่ไหน หรือระบบอื่นๆที่สามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากโซเชียลมีเดียกับข้อมูลที่ได้ส่งเคลมเข้ามาเพื่อที่จะระบุว่าคนคนนั้นได้มีการดื่มแอลกฮอล์ก่อนที่จะมีการเคลมประกันอุบัติเหตุรถยนต์เข้ามาใช่หรือไม่ เป็นต้น

4.กระบวนการการเคลมประกันที่รวดเร็วมากยิ่งขึ้น

อุตสาหกรรมประกันนั้นอยู่คู่กับชีวิตของผู้คนมาอย่างยาวนาน หลายบริษัทก่อตั้งมาเป็นสิบๆปี หรือเป็นร้อยปีก็มี แต่น่าเสียดายที่หลายบริษัทปรับตัวค่อนข้างช้าในการนำเทคโนโลยีเข้ามาใช้ และยังยึดติดอยู่กับวิธีในการทำงานในรูปแบบเดิมๆ และในหลายบริษัทเองยังจำเป็นต้องให้ลูกค้าส่งเอกสารต่างๆเพื่อใช้ประกอบการเคลม ซึ่งเป็นวิธีที่ช้า และใช้เวลาในการตรวจเอกสารต่างๆ รวมถึงไม่ตอบโจทย์กับการธุรกิจในยุคดิจิทัล

การทำธุรกิจในยุคดิจิทัลนั้นลูกค้าคาดหวังว่ากระบวนการการยื่นเคลมจะเป็นแบบเรียลไทม์ สะดวก และมีประสิทธิภาพ จึงทำให้บริษัทประกันหลายๆเจ้าเองนั้นนำเสนอวิธีการยื่นเคลมรูปแบบใหม่ๆ เช่น สามารถยื่นเคลมได้ผ่านทางแอฟพลิเคชัน หรือเว็บไซต์บริษัท โดยมีระบบ AI คอยช่วยแนะนำลูกค้าการในส่งเคลม

เมื่อมีเอกสารสแกนเข้ามาเกี่ยวข้องในการยื่นเคลม เทคโนโลยีการเก็บข้อมูลเอกสาร และ OCR (Optical Character Recognition)  ช่วยให้สามารถดึงข้อมูลจากเอกสารรูปแบบต่างๆได้อย่างแม่นยำ โดยระบบสามารถอ่านลายมือได้ (เช่น ลายมือหมอ) ในระดับที่เชี่ยวชาญกว่ามนุษย์อ่าน ในหลายๆขั้นตอนของการเคลมประกันนั้นสามารถทำได้แบบอัตโนมัติ ตั้งแต่เริ่มต้นส่งเอกสารการเคลมจนถึงการอนุมัติการเคลม บริษัทประกันที่ได้นำเทคโนโลยีมาใช้ในกระบวนการทำงาน หรือที่เรียกว่า Insurtech หลายๆเจ้าสามารถเพิ่มฐานลูกค้า รวมถึงเพิ่มมาร์เก็ตแชร์ในตลาดได้จากการที่มีบริการการเคลมรูปแบบดิจิทัลที่สามารถส่งเคลมผ่านช่องทางออนไลน์ต่างๆ และอนุมัติการเคลมได้ภายในหลักนาที

5.การตรวจสอบแบบอัตโนมัติ

การใช้การตรวจสอบแบบอัตโนมัติได้เป็นที่แพร่หลายมากขึ้นในปัจจุบันตั้งแต่การตรวจสอบการพิจารณาการรับประกันภัยจนถึงการเคลมประกัน ซึ่งอาจจะอยู่ในช่วงของก่อนการรับประกัน หลังประกันมีผลบังคับ หรือระหว่างการต่ออายุประกัน

โดรนที่ติดกล้องสามารถใช้ในการระบุปัญหาที่มีแนวโน้มจะเกิดขึ้นได้กับความสมบูรณ์ของโครงสร้างตึกและอาคาร ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยีตอนนี้สามารถจับภาพ และวิเคราะห์ภาพของชั้นดาดฟ้าเพื่อที่จะระบุได้ว่ากระเบื้องชิ้นไหนที่อาจจะแตกได้ ซึ่งอาจจะมีแนวโน้มทำให้เกิดน้ำรั่วได้หลังจากมีพายุ เทคโนโลยี Deep learning สามารถนำมาใช้ได้กับภูมิสารสนเทศเชิงพื้นที่ได้โดยจะให้ข้อมูลในเรื่องของความเสี่ยง และข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับที่ดินนั้นๆได้ ในการประกันสำหรับเกษตรกรรมนั้นโดรนถูกนำมาใช้ในการเข้าถึงความเสียหายของพืชผล และช่วยให้ประเมินขอบเขตความเสียหายได้อย่างแม่นยำ

ในยุคที่เต็มไปด้วยสมาร์ทโฟนที่มาพร้อมกับกล้องถ่ายรูปภายในตัว บริษัทประกันสามารถนำเสนอแอปพลิเคชันที่ถ่ายรูป และส่งรูปถ่ายของรถยนต์ที่เกิดอุบัติเหตุเพื่อที่จะทำให้การเคลมทำได้รวดเร็วมากยิ่งขึ้น และแอปพลิเคชันเหล่านี้ยังประกอบด้วยการวิเคราะห์ภาพถ่ายด้วยเทคโนโลยี AI ที่จะช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถถ่ายภาพได้อย่างเหมาะสมในระหว่างการเกิดอุบัติเหตุ

6.การประเมินความเสียหาย และค่าซ่อมแซม

จับคู่ไปกับการตรวจสอบแบบอัตโนมัติ คือการประเมินค่าใช้จ่ายความเสียหาย และค่าซ่อมแบบอัตโนมัติ ในช่วงหลายสิบปีที่ผ่านมา Computer vision ได้มีการพัฒนาก้าวหน้าเป็นอย่างมาก โดยมีปัจจัยในการผลักดันหลักคือความก้าวหน้าของอัลกอริทึ่ม Deep learning และข้อมูลรูปภาพที่มีอยู่เป็นจำนวนมาก 

โดยอัลกอริทึ่มเหล่านี้ได้ถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมประกันภัยในมุมของการตรวจสอบความเสียหายของรถยนต์ได้แบบอัตโนมัติ อัลกอริทึ่มของ Computer vision สามารถที่จะตรวจจับจุดเสียหายบนยานพาหนะไม่ว่าจะเป็น รอยขีดข่วน หลุม สนิม และรอยแตก รวมถึงส่วนประกอบต่างๆของยานพาหนะที่มีความเสียหาย

หลังจากทำการตรวจสอบเรียบร้อยแล้วระบบสามารถส่งรายงานสรุปให้ได้ทันทีประกอบด้วยรายการที่มีความเสียหาย และประเมินค่าซ่อมแซม วิธีการดังกล่าวสร้างมาตรฐานในการประเมินความเสียหายและการจัดสรรต้นทุน เนื่องจากแนวทางปัจจุบันที่ใช้พนักงานในการประเมินอาจมีการใช้มาตรฐานในการประเมินที่แตกต่างกัน

7.ยกระดับการให้บริการลูกค้า

การนำ Machine learning มาประยุกต์ใช้กับการให้บริการลูกค้าสามารถลดการใช้จำนวนพนักงานในการบริการได้เป็นอย่างมาก ซึ่งช่วยให้ประหยัดเวลา และต้นทุนได้เป็นอย่างมากเช่นกัน ยกตัวอย่างเช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือ NLP ที่ถูกนำมาใช้กันอย่างกว้างขวางในการแยกลักษณะของอีเมล์ และส่งไปยังหน่วยงานที่รับผิดชอบโดยตรงได้อย่างถูกต้อง ในขณะเดียวกันการดึงข้อมูลที่เกี่ยวกับการเคลมประกัน และการวิเคราะห์อารมณ์ของลูกค้า ทำให้ตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว และยกระดับความพึงพอใจของลูกค้า

การนำแชทบอท และ Conversational AI มาใช้งานได้กลายเป็นแนวทางปฏิบัติมาตรฐานเช่นกัน ในขณะที่เมื่อหลายปีก่อนแชทบอทอาจจะดูเป็นเรื่องที่เกินจริง แต่ในปัจจุบันแชทบอทได้ถูกนำไปใช้กันอย่างแพร่หลาย โดยลูกค้าคาดหวังที่จะโต้ตอบหรือพูดคุยกับแชทบอทได้แบบทันที และคาดหวังให้ผู้ช่วยเสมือนนี้ตอบคำถามทั่วไปขั้นพื้นฐานได้ รวมถึงการส่งข้อมูล หรือช่วยติดตามความคืบหน้าของการเคลมให้ หากมองในมุมของบริษัทประกันเองนั้น การนำแชทบอทมาใช้ทำให้พนักงานมีเวลาที่จะจัดการกับคำถามที่มีความซับซ้อนได้มากขึ้น และช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการให้กับศูนย์บริการลูกค้า

8.ระบบให้คำแนะนำแบบรายบุคคล

ลูกค้าแต่ละคนมีความต้องการ ความชื่นชอบ และไลฟ์สไตล์ที่แตกต่างกันไป ลูกค้าคาดหวังนโยบาย โปรแกรมสมาชิก และคำแนะนำแบบรายบุคคลโดยพิจารณาจากความชื่นชอบ และคุณลักษณะของลูกค้าแต่ละคน

บริษัทประกันหลายบริษัทเริ่มที่จะนำเครื่องมือมาใช้งานเพื่อนำเสนอแผนประกันแบบรายบุคคล โดยใช้โมเดล Machine learning ที่ถูกเทรนด้วยข้อมูลความชื่นชอบของลูกค้าแต่ละบุคคล เครื่องมือนี้สามารถให้คำแนะนำได้แบบอัตโนมัติ เพื่อให้แน่ใจว่าลูกค้าได้รับการคุ้มครองที่เพียงพอ

สำหรับประกันสุขภาพ Wearable devices ต่างๆได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการติดตามข้อมูลสุขภาพ โดยสามารถสร้างรายงานสุขภาพได้แบบอัตโนมัติเพื่อที่จะให้คำแนะนำด้านสุขภาพ และความเสี่ยงต่างๆที่อาจจะเกิดขึ้นได้

9.การวิเคราะห์การตลาด และแนวโน้ม

ในการทำการตลาดนั้น การวิเคราะห์แนวโน้มถึงสิ่งที่จะเกิดขึ้นทำให้เกิดการนำข้อมูลมาใช้ในการคาดการณ์ถึงพฤติกรรมของลูกค้าที่จะเกิดขึ้นได้ เช่น สั่งซื้อสินค้า หรือรับข้อเสนอ การวิเคราะห์แนวโน้มอาจจะสามารถนำมาใช้ในการหาผู้ที่น่าจะสนใจในสินค้า และบริการใหม่ ทำให้ความพยายามในการขายและการทำการตลาดไปในทิศทางที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

ด้วยโมเดลของ Machine learning อาจจะสามารถนำมาใช้ในการคาดการณ์ว่าเวลาไหนที่เป็นเวลาที่เหมาะสมที่สุดในการที่จะติดต่อหาลูกค้า เช่น หลังเวลาเลิกงาน หรือระหว่างพักกลางวัน เป็นต้น

10.การคาดการณ์ลูกค้าที่กำลังจะยกเลิกการใช้บริการ (Churn prediction)

ต้นทุนในการหาลูกค้าใหม่สำหรับธุรกิจประกันมีต้นทุนที่ค่อนข้างสูงเมื่อเทียบกับธุรกิจในอุตสาหกรรมอื่นๆ ดังนั้นการรักษาลูกค้าเก่าจึงใช้เงินน้อยกว่าเทียบกับการหาลูกค้าใหม่เข้ามา

บริษัทประกันมักจะใช้ประโยชน์จากการคาดการณ์ลูกค้าที่กำลังจะยกเลิกการใช้บริการเพื่อคาดการณ์ว่าเมื่อไหร่ที่ลูกค้ามีแนวโน้มจะยกเลิกการใช้บริการเพื่อที่จะวางแผนเชิงรุกในการรักษาลูกค้าเอาไว้ อัลกอริทึ่มของ Machine learning สามารถเลือกตัวชี้วัดในการตรวจจับพฤติกรรมได้ เช่น การเปลี่ยนแปลงการใช้แอปพลิเคชั่น และโปรแกรมการสะสมแต้ม การเปลี่ยนแปลงเรื่องจำนวนความถี่ในการติดต่อเข้ามาที่ศูนย์บริการลูกค้า รายได้ที่เปลี่ยนแปลงไป หรือสถานการณ์ในชีวิตที่เปลี่ยนแปลงไป เช่นกำลังตั้งครรภ์ หรือกำลังจะแต่งงาน เป็นต้น 

เช่นเดียวกันกับเคสของการติดตามพฤติกรรมของพนักงาน อัลกอริทึ่มของ Machine learning สามารถคาดการณ์คุณลักษณะของพนักงานแต่ละคนได้โดยการติดต่อพฤติกรรมการทำงาน และความพึงพอใจของพนักงาน 

ส่งท้ายบทความ…

ธุรกิจประกันเป็นธุรกิจที่มีโอกาสในการนำเทคโนโลยี AI ไปใช้ได้ในหลากหลายด้าน รวมถึงเป็นธุรกิจที่มีข้อมูลพร้อมใช้งาน ซึ่งข้อมูลถือเป็นจุดเริ่มต้นสำคัญในการนำ AI มาใช้งานให้เกิดประโยชน์สูงสุด รวมถึงการนำระบบการทำงานแบบอัตโนมัติมาใช้งานทำให้ลดค่าใช้จ่าย ประหยัดเวลา เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน และยกระดับการให้บริการลูกค้า หรือพูดง่ายๆก็คือเทคโนโลยี AI ทำให้บริษัทประกันทำงานได้รวดเร็วมากขึ้น ต้นทุนถูกลง และมีความแม่นยำมากขึ้นนั่นเอง และเพื่อที่จะเพิ่มความสามารถในการแข่งขัน เทคโนโลยี AI เป็นทางเลือกที่น่าสนใจสำหรับบริษัทประกันที่ต้องรักษา และเพิ่ม Market share ในธุรกิจนี้

หากคุณสนใจที่จะเริ่มนำเทคโนโลยี AI ไปใช้กับธุรกิจประกันของคุณในปี 2022 และต้องการที่ปรึกษา และพาร์ทเนอร์คู่คิดให้กับธุรกิจของคุณ ปรึกษาพวกเรา AI GEN (ไอเจ็น) ได้ที่นี้เลยค่ะ