Zal AI verzekeringsagenten vervangen?

Verzekeringen kennen lange tijd twee brede distributiemodellen. Direct writers verkopen aan consumenten via websites, apps en callcenters; De directe activiteiten van GEICO en Progressive zijn gevestigde voorbeelden, en nieuwere digitale verzekeraars zoals Lemonade hebben hun merken gebouwd op app-gebaseerd kopen en geautomatiseerde claims voor eenvoudiger gevallen. Agentkanalen omvatten captive agenten, die één bedrijf vertegenwoordigen, en onafhankelijke agenten en makelaars, die zaken doen met verschillende vervoerders. AI versterkt het directe model voor producten die gestandaardiseerd zijn, een lage premie hebben en gemakkelijk te vergelijken zijn, zoals polissen voor persoonlijke auto's, huurders en sommige huiseigenaren. Offertes, identiteitscontroles, basisvragen en eerste aangifte van verlies kunnen worden geautomatiseerd. Ingebouwde verzekeringen, waarbij dekking wordt geboden op het moment van een andere aankoop, verwijderen ook de agent van sommige transacties. Advies blijft centraal staan ​​daar waar risico’s complex zijn of de gevolgen groot. Commerciële verzekeringen omvatten veel dekkingen, onderhandelde voorwaarden en blootstellingsanalyses. Levensverzekeringen, lijfrentes en langdurige zorg brengen geschiktheidsverplichtingen en een lange horizon met zich mee. Vermogende klanten hebben bijzondere bezittingen. Claimgeschillen en hiaten in de dekking onthullen vaak de waarde van een adviseur die de polis vooraf heeft uitgelegd. Voor het verkopen of onderhandelen van verzekeringen in de VS is een producentenlicentie van de staat vereist, en een chatbot kan er geen hebben; digitale verzekeraars hebben voor gereguleerde activiteiten gelicentieerd personeel in dienst. Een veel voorkomende misvatting is dat de verschuiving alles of niets is. In de praktijk kopen veel mensen rechtstreeks een autoverzekering en gebruiken ze nog steeds een tussenpersoon voor zakelijke of levensverzekeringen. Een andere misvatting is dat agenten die AI adopteren simpelweg minder werk doen. Bureaus die AI gebruiken voor servicetaken besteden hun tijd vaak aan advies en nieuwe opdrachten. Baanvooruitzichten zijn afhankelijk van de rol. Klantenservice- en gegevensinvoertaken binnen bureaus worden met de meeste automatiseringsdruk geconfronteerd, terwijl producenten die advies geven over complexe dekking met minder te maken krijgen. De werkgelegenheidsprojecties van de overheid moeten rechtstreeks worden gecontroleerd op basis van actuele cijfers, in plaats van te worden afgeleid uit tweedehands claims.