מראיין: אנו רואים בשנים האחרונות את הבינה המלאכותית מתפשטת ומעצבת ענפים רבים, כולל ענף הביטוח. איך היית מתאר את ההשפעה של הבינה המלאכותית על הענף בכללותו?
מרואיין: הבינה המלאכותית מחוללת שינויים עמוקים ומשמעותיים כמעט בכל תחום אפשרי – מעולמות הבריאות, הכלכלה והתחבורה ועד שירותים פיננסיים וממשל. היא מכניסה לכל ענף תהליכים אוטומטיים, יכולות ניתוח מתקדמות ותובנות מבוססות דאטה שלא היו זמינות קודם. בכלכלה, למשל, היא מסייעת לייעל שרשראות אספקה ולהקטין בזבוז משאבים, בעוד שבתחבורה היא מאפשרת פיתוח כלי רכב אוטונומיים. בעולם הבריאות, היא מסייעת באבחונים מדויקים יותר, הדמיות ותחזיות תוך ניתוח כמויות עצומות של מידע רפואי לשיפור הטיפול. התחזיות מראות כי ההשפעה הכלכלית של הבינה המלאכותית תגיע לכדי טריליוני דולרים בעשור הקרוב. לפי חברת alphatarget ההשפעה של הבינה המלאכותית בעולם תייצר 30% צמיחה בשנה עד 2030 ( מצורף גרף)
כאשר אנחנו מתמקדים בענף הביטוח, השפעת הבינה המלאכותית היא לא פחות ממהפכה. ענף הביטוח הינו אחד הענפים הראשונים שיושפעו ממהפכת הבינה המלאכותית אשר תשפיע על הלקוחות ועל העובדים. הבינה המלאכותית מאפשרת פעילויות מבוססות דאטה שקריטיים בענף הביטוח שלא היו אפשריים לפני כן. ההשפעה תתחיל בשירות הלקוחות, מענה מקצועי, תפעול,תביעות ועד לשיווק ומכירות. חשוב לציין כי יש הבדל כרגע בהשפעה של בינה מלאכותית על חברת ביטוח לעומת סוכנויות וסוכנים ולו בגלל ההשקעות והצרכים השונים. הבינה המלאכותית מאפשרת לחברות הביטוח להעריך סיכונים בצורה מדויקת יותר, לתמחר פוליסות באופן אופטימלי ולספק ללקוחות שירות מהיר ומדויק יותר. לדוגמה, מחקר של מקינזי מעריך כי השילוב של כלים מבוססי בינה מלאכותית יכול להוסיף עד 1.1 טריליון דולר לשווי הגלובלי של ענף הביטוח בעשור הקרוב. המשמעות היא שתהליכים שבעבר דרשו זמן ומשאבים רבים, כמו חיתום וניהול תביעות, נעשים מהירים ואוטומטיים יותר, והתוצאה היא שירות לקוחות משופר ואפקטיביות תפעולית גבוהה הרבה יותר.
מראיין: איך הבינה המלאכותית משפיעה על הלקוחות עצמם? האם הם מרגישים בשינוי?
מרואיין: בהחלט. לקוחות היום רגילים לשירותים מותאמים אישית ומהירים, כפי שהם חווים באפליקציות ובאתרים אחרים. בביטוח, זה מתבטא ביכולת להציע פוליסות המותאמות באופן אישי, שירותי ייעוץ פרואקטיביים וגם במענה מהיר ומדויק לשאלות באמצעות צ'אטבוטים מתקדמים. דוגמה טובה לכך היא השימוש של חברת הביטוח האמריקאית Lemonade, המפעילה צ'אטבוט בשם "ג'ים" שמטפל בתביעות פשוטות ומסיים את התהליך תוך 3 דקות בלבד! דוגמאות כאלה ממחישות כיצד AI מקצר משמעותית את זמני ההמתנה ומעניק ללקוחות מענה יעיל ושקוף. ככול שאנחנו פועלים מול לקוחות צעירים יותר ככה נושא החווית לקוח מבוססת בינה מלאכותית הופכת לקריטית, הצעירים כבר מצפים שהכול יהיה סביבם ובמהירות ואין להם סבלנות.
מראיין: מה היתרונות של הבינה המלאכותית דווקא עבור סוכני ביטוח? איך הם יכולים להפיק ממנה תועלת?
מרואיין: סוכני ביטוח יכולים להנות מהבינה המלאכותית בכמה מישורים. ראשית, היעילות התפעולית שלהם משתפרת – אוטומציה של תהליכים כמו חידושי פוליסות או ניהול תביעות חוסכת להם זמן יקר ומשאבים. למשל, שימוש בכלים לניהול תביעות יכול לחסוך עד 30% מזמן הטיפול בתביעות, וכך להוריד את העלויות התפעוליות. בנוסף, הבינה המלאכותית מאפשרת לסוכנים לקבל תובנות על הלקוחות שלהם, מה שמאפשר התאמה אישית גבוהה יותר ודיוק רב יותר בהמלצות. לבסוף, שימוש בכלים מבוססי AI כמו צ'אטבוטים משפר את המענה ללקוחות וזמינות השירות גם מחוץ לשעות העבודה – יתרון משמעותי במיוחד עבור סוכנויות קטנות. אפשר להגיד שהמהפכה מתחילה להשפיע בעיקר על הסוכנויות ומאפשרת להם לבצע פעילויות שקודם היו בלתי אפשריים או יקרים או שלקחו הרבה זמן. סוכנים שיתחילו להתנסות בכלים יוכלו להוביל את הענף בעתיד.
מראיין: האם ישנם הבדלים בצרכים בין סוכנויות ביטוח לחברות ביטוח מבחינת בינה מלאכותית, השקעה ואבטחת מידע?
מרואיין: בהחלט ישנם הבדלים. חברות ביטוח, בשל גודלן והיקף הפעילות שלהן, נדרשות להשקיע בצורה משמעותית יותר בכלי בינה מלאכותית לצורך ניהול דאטה רחב היקף, התאמה למסגרות רגולציה מורכבות ושמירה קפדנית על אבטחת מידע. מנגד, סוכנויות ביטוח מתמקדות לרוב בהטמעת פתרונות ממוקדים יותר שמיועדים לשיפור התקשורת עם הלקוח ולייעול תהליכים פנימיים כמו ניהול תביעות וחידושי פוליסות. לדוגמה, סוכנויות קטנות יותר עשויות להסתמך על פתרונות "מדף" כמו Google Analytics ו-AI לצ'אטבוטים פשוטים, המאפשרים ניתוח נתונים בסיסי בלי צורך בתשתיות כבדות. מצד שני, חברות הביטוח הגדולות יידרשו להשקיע בטכנולוגיות אבטחה מתקדמות ולנהל דאטה בסטנדרטים גבוהים ביותר בהתאם לתקנות כגון GDPR באירופה.
מראיין: עד כמה כלים מבוססי בינה מלאכותית יכולים לעזור בסוגיית הציות לרגולציה?
מרואיין: כלים מבוססי AI מסייעים מאוד בציות לרגולציה על ידי יצירת תהליכים שקופים וברורים, שמבוססים על נהלים מוגדרים וניתנים למעקב. הם יכולים לנטר שיחות ולזהות מילים שמחייבות התערבות אנושית, לעקוב אחרי עמידה בדרישות הרגולטוריות ולספק דוחות אוטומטיים על פעולות שדורשות בקרה. למשל, מערכות לניתוח שיחות טלפון מסוגלות לבדוק האם המידע שנמסר ללקוחות תואם את הרגולציה, לזהות מילים כמו "ויתור" או "פיצוי" ולהוציא דוחות אוטומטיים לאנשי הרגולציה. זהו יתרון עצום בסביבה בה ישנה דרישה מוגברת לעמידה בסטנדרטים מחמירים.
מראיין: ישנם אתגרים מיוחדים שהבינה המלאכותית מביאה עמה לסוכנויות ביטוח?
מרואיין: האתגר הראשון הוא בכלל להבין מה זו הטכנולוגיה וכיצד היא תורמת לעסק שלי. לאחר ההתנסות האתגר המרכזי הוא ההתמודדות עם כמות הנתונים העצומה שנוצרת ושמירה על פרטיותם. מחקרים מצביעים על כך שכ-70% מהפרצות הגדולות בביטוח קשורות לבעיות בניהול הדאטה והמערכות הנילוות. על סוכנויות הביטוח לא רק ללמוד להשתמש בנתונים, אלא גם לדאוג לאבטחתם ולעמידה בתקני אבטחת המידע. בנוסף, יש את אתגר ההסתגלות הטכנולוגית – לא כל סוכן ביטוח רגיל לעבוד עם כלים כאלו, וחשוב להקנות הכשרה מתאימה כדי שיידעו להפיק מהם את המירב. ככול שהסוכנות גדולה יותר ועם מספר רב של עובדים, ככה הלמידה וההטמעה חייבות להיות שקופות ומשולבת עם כול העובדים.
מראיין: כיצד סוכנויות קטנות ובינוניות יכולות להשתלב במגמה הזו ולשמור על תחרותיות?
מרואיין: עבור סוכנויות קטנות ובינוניות, הבינה המלאכותית יכולה להיות מנוע צמיחה משמעותי. עלויות היישום וההכשרה נמוכות יותר מאי פעם, כך שגם סוכנויות עם משאבים מוגבלים יכולות להשתמש בכלים מתקדמים לשיפור השירות ולהתייעלות. לדוגמה, מערכת אוטומציה פשוטה שמרכזת נתוני לקוחות ויוצרת תזכורות לפוליסות חדשות, תסייע לסוכנויות לשמור על קשר רציף עם לקוחות ולחסוך זמן ניכר. אוטומציה של תהליכים רוטיניים מאפשרת לסוכנויות להתרכז יותר בבניית מערכות יחסים עם לקוחות ובמתן שירות אישי ואיכותי. היום גם הסוכן הקטן "נלחם" על כול לקוח והמשחק הוא לשמור על קשר מקצועי ואישי ולכן הסוכן חייב לייצר אוטומציות הן לרכישת לקוחות חדשים והן לשימורם.
מראיין: אילו מיומנויות חדשות סוכני ביטוח צריכים לרכוש כדי להצליח בשוק החדש?
מרואיין: לאחר שהסוכנים כבר מומחים לפנסיה, השקעות, סיכונים, מצב מערכת הבריאות ועוד הם צריכים להתחיל להכיר את הבינה המלאכותית וזה קשה. המיומנות הראשונה הינה "הנדסת פרומפטים" – היכולת להבין ולדעת לדבר עם הבינה המלאכותית. סוכני ביטוח צריכים לפתח הבנה טכנולוגית בסיסית, לדעת כיצד להשתמש בכלים הדיגיטליים החדשים, וללמוד כיצד לפרש את התובנות שמופקות מהם ולייצר אוטומציות. הכשרה בנושאים כמו עיבוד נתונים, פרומפטינג בכלי AI ושימוש בצ'אטבוטים יוכל להעצים אותם ולהפוך את תפקידם למתקדם ורלוונטי יותר. לדוגמה, סוכן ביטוח שמיומן בשימוש בצ'אטבוט יוכל לספק ללקוחות מענה מהיר ומידע מותאם אישית 24/7. בנוסף, המיומנות לשמור על קשר אישי עם הלקוחות ולהתמקד בצרכים שלהם היא זו שתשמור על הערך המוסף של הסוכן.
מראיין: מהו העתיד של שוק הביטוח לאור ההתפתחויות הטכנולוגיות האלה?
מרואיין: הייתי מפריד בין חברות הביטוח שכרגע לא נשקפת להן סכנה לעומת סוכני הביטוח שנשקפת להם סכנה. כפי שאמרתי בתחילה- ענף הביטוח הינו בין הראשונים שיושפעו מהמהפכה ולכן חייב להיערך לכך מראש. אנחנו בהחלט צועדים לעבר עתיד בו שירותים דיגיטליים ויכולות AI יהיו חלק בלתי נפרד מענף הביטוח. ייתכן מאוד שנראה חברות שמציעות שירותים מותאמים לכל לקוח, בממשק דיגיטלי מלא. יחד עם זאת, תמיד יהיה מקום לסוכני ביטוח מקצועיים ומנוסים שיידעו להעניק שירות אישי ומקצועי ולהוביל את הלקוחות בין כלים טכנולוגיים לשירות אישי. דמיינו שבעתיד, כל מבוטח יוכל לקבל עוזר אישי AI שמבין את הצרכים שלו, מציע פתרונות אופטימליים ומעדכן אותו בכל שינוי פוליסה רלוונטי. העתיד הקרוב ישלב בין הכלים לסוכנים ולחברת הביטוח וייעל את העבודה של כולם. בעתיד הרחוק אני צופה עוזרים אישיים מבוססי AI שינהלו עבורנו את מרבית ההתעסקויות היומיומית כולל רכישת ביטוח, לכן אני לא בטוח שהמוצרים ישתנו במהרה אבל המכירה והקשר מול הלקוחות ישתנו באופן דרסטי.
מראיין: איך אתה ממליץ לסוכני ביטוח שרוצים להתחיל לשלב בינה מלאכותית בעבודתם?
מרואיין: אני ממליץ להתחיל בצעדים קטנים, כמו למידת כלים בסיסיים והכרת יישומי AI לתקשורת עם לקוחות או לאוטומציה של תהליכים יומיומיים. אפשר להירשם לסדנאות ולהתנסות בכלים מבוססי AI כדי להבין את הערך שהם יכולים להביא. כול עובד ובוודאי סוכן חייב ללמוד ולהתמקצע על כלי הבינה המלאכותית כפי שלמדו את תוכנות האופיס ( מייל,וורד,אקסל ועוד) וככל שסוכני הביטוח ילמדו ויתנסו יותר, כך יהיה להם קל יותר להטמיע את הכלים בעבודה השוטפת ולהפיק מהם את המיטב.
