کیا AI انشورنس ایجنٹوں کو بدل دے گا؟

انشورنس کے پاس طویل عرصے سے تقسیم کے دو وسیع ماڈل ہیں۔ براہ راست مصنفین ویب سائٹس، ایپس اور کال سینٹرز کے ذریعے صارفین کو فروخت کرتے ہیں۔ GEICO اور Progressive کے براہ راست کاروبار کی قائم کردہ مثالیں ہیں، اور Lemonade جیسے نئے ڈیجیٹل بیمہ کنندگان نے اپنے برانڈز کو ایپ پر مبنی خریداری اور آسان کیسز کے لیے خودکار دعووں پر بنایا ہے۔ ایجنٹ چینلز میں قیدی ایجنٹ، جو ایک کمپنی کی نمائندگی کرتے ہیں، اور آزاد ایجنٹ اور بروکرز شامل ہوتے ہیں، جو کئی کیریئرز کے ساتھ کاروبار کرتے ہیں۔ AI ان پروڈکٹس کے براہ راست ماڈل کو مضبوط کرتا ہے جو معیاری، کم پریمیم اور موازنہ کرنے میں آسان ہیں، جیسے ذاتی آٹو، کرایہ دار اور کچھ مالکان کی پالیسیاں۔ حوالہ، شناخت کی جانچ، بنیادی سوالات اور نقصان کا پہلا نوٹس خودکار ہو سکتا ہے۔ ایمبیڈڈ انشورنس، جہاں کسی اور خریداری کے موقع پر کوریج پیش کی جاتی ہے، ایجنٹ کو کچھ لین دین سے بھی ہٹا دیتی ہے۔ جہاں خطرات پیچیدہ ہوں یا نتائج بڑے ہوں وہاں مشورہ مرکزی ہوتا ہے۔ کمرشل انشورنس میں بہت سی کوریجز، گفت و شنید کی شرائط اور نمائش کا تجزیہ شامل ہوتا ہے۔ لائف انشورنس، سالانہ اور طویل مدتی نگہداشت میں موزوں ذمہ داریاں اور طویل افق شامل ہیں۔ زیادہ مالیت والے کلائنٹس کے پاس غیر معمولی اثاثے ہوتے ہیں۔ دعووں کے تنازعات اور کوریج کے فرق اکثر ایک مشیر کی قدر کو ظاہر کرتے ہیں جس نے پالیسی کی پہلے وضاحت کی تھی۔ امریکہ میں انشورنس بیچنے یا بات چیت کرنے کے لیے ریاستی پروڈیوسر لائسنس کی ضرورت ہوتی ہے، اور چیٹ بوٹ اسے نہیں رکھ سکتا۔ ڈیجیٹل بیمہ کنندگان باقاعدہ سرگرمیوں کے لیے لائسنس یافتہ عملے کو ملازمت دیتے ہیں۔ ایک عام غلط فہمی یہ ہے کہ تبدیلی سب یا کچھ بھی نہیں ہے۔ عملی طور پر بہت سے لوگ براہ راست آٹو انشورنس خریدتے ہیں اور پھر بھی کاروبار یا زندگی کی کوریج کے لیے ایجنٹ کا استعمال کرتے ہیں۔ ایک اور غلط فہمی یہ ہے کہ AI کو اپنانے والے ایجنٹ صرف کم کام کرتے ہیں۔ سروس کے کاموں کے لیے AI کا استعمال کرنے والی ایجنسیاں اکثر مشورہ اور نئے کاروبار کے لیے وقت نکالتی ہیں۔ ملازمت کا نقطہ نظر کردار پر منحصر ہے۔ ایجنسیوں کے اندر کسٹمر سروس اور ڈیٹا انٹری کے کاموں کو سب سے زیادہ آٹومیشن دباؤ کا سامنا کرنا پڑتا ہے، جب کہ پروڈیوسر جو پیچیدہ کوریج کے بارے میں مشورہ دیتے ہیں انہیں کم سامنا کرنا پڑتا ہے۔ سرکاری ملازمت کے تخمینے کو موجودہ اعداد و شمار کے لیے براہ راست چیک کیا جانا چاہیے نہ کہ سیکنڈ ہینڈ دعووں سے۔