נקודת הכשל של ה-AI: החריג צריך להיות לעיתים חלק מהנורמה
נקודת הכשל של ה-AI: החריג צריך להיות לעיתים חלק מהנורמה
מודלים מתקדמים של בינה מלאכותית צריכים לדעת לזהות לא רק דפוסים כלליים, אלא גם מקרי קצה יוצאי דופן ולהכיל אותם כדי למנוע קיפוח ואובדן של לקוחות פוטנציאלים
מה תעשו אם הביטוח שלכם נדחה על ידי אלגוריתם? ברוכים הבאים לשלב החדש של עולם הפינטק, שבו הבינה המלאכותית היא זו שמקבלת את ההחלטות ולעיתים עשויה לטעות בשיקול הדעת. ה-AI משנה את כללי המשחק בעולם הפינטק, הביטוח והפיננסיים. תהליכים שבעבר נדרשו לניהול אנושי מורכב, כמו ניתוח סיכונים וקבלת החלטות בנוגע לכיסוי ביטוחי, עוברים כיום לידיהם של אלגוריתמים מתקדמים.
הבינה המלאכותית יכולה גם לשפר את הדיוק והמהירות בקבלת ההחלטות, להקטין טעויות אנוש ולהציע שירותים מותאמים אישית ללקוחות בצורה יעילה יותר. אולם השימוש בה מעלה שאלות כבדות משקל: האם הבינה המלאכותית תמיד צודקת, איך ניתן להבטיח שהיא תשרת את הלקוחות בצורה הטובה ביותר וכמה באמת ניתן לסמוך עליה.
אחד היתרונות הגדולים ביותר של ה- AI הוא היכולת לבצע ניתוחי סיכונים בצורה מדויקת ומהירה יותר מבני אדם. האלגוריתמים המתקדמים מסוגלים לעבד כמויות אדירות של נתונים, לנתח דפוסים ולהסיק מסקנות במהירות שיא, מה שמאפשר לחברות ביטוח להציע שירותים טובים יותר ולנהל סיכונים בצורה מתוחכמת. יתרון נוסף הוא היכולת לתרום להכלה וגיוון אמיתי, שכן האלגוריתמים מתייחסים לכלל האוכלוסייה בצורה שוויונית וללא אפליה. לדוגמה, אלגוריתם AI עשוי לזהות אוכלוסיות שבעבר נדחו על ידי מערכות הביטוח המסורתיות ולהציע להן כיסוי ביטוחי מותאם, בזכות ניתוח מדויק של רמת הסיכון האמיתית שלהן ולא על בסיס הכללות.
עם זאת, השימוש ב-AI מציב גם אתגרים. כדי לממש את הפוטנציאל של הטכנולוגיה, יש צורך להשקיע בבניית אלגוריתמים מתקדמים שלא מסתמכים רק על דפוסים כלליים, אלא גם על מודלים מורכבים המסוגלים לזהות חריגים ומקרי קצה ולהתייחס אליהם כחלק מהנורמה במידת הצורך. בבניית האלגוריתמים חשוב לשים דגש על יעילות ודיוק, כדי להימנע מטעויות שנובעות מהסתמכות יתר על דפוסים מבלי לקחת בחשבון את ההקשר הייחודי של כל מקרה. לדוגמה, מסעדה שמגישה אלכוהול אחרי חצות עלולה להיות מסומנת כ"מסוכנת" רק בגלל שהאלגוריתם הכללי זיהה קשר בין הגשת אלכוהול בשעות מאוחרות לבין סיכון ביטוחי מוגבר. יישום של אלגוריתם מתקדם שמתחשב גם במקרי הקצה משפר את יכולות הזיהוי וניהול הסיכונים של כלל האוכלוסיה בצורה מיטבית. הסתמכות על מידע כללי בלבד עלולה להוביל לאובדן לקוחות פוטנציאליים.
הרעיון שבינה מלאכותית תחליף בני אדם בקבלת החלטות עשוי לעורר חשש בקרב רבים. ההסתמכות עיוורת של AI על נתונים כדי לקבל החלטות יכולה להוות ״חרב פיפיות״. מצד אחד, שימוש ב AI עוזר לנתח נתונים במהירות ובאופן מקיף הרבה יותר מבני אדם, אך מצד שני לעיתים מחמיצים את הגורמים האישיים החשובים במקרים רבים. ה AI נועד להוות כלי משלים להעצמת תהליכי קבלת ההחלטות האנושיים. לדוגמה, ניתוח נתונים ראשוני על ידי AI יכול לעזור למיין מקרים, לאפיין אותם ולסווג במהירות את רמות הסיכון והנסיבות הייחודיות שמחייבות החלטה אנושית. השימוש ביכולות אלו מאפשר טיפול יעיל, מהיר ומדויק יותר, ובסופו של דבר מוביל לשירות טוב יותר ללקוח.
שימוש ב AI מאפשר לחברות לייעל את הקשר עם הלקוחות ולספק שירות מהיר ומותאם אישית. צ'אטבוטים, הודעות SMS ושירותים קוליים אוטומטיים מאפשרים ללקוחות לקבל מענה בזמן אמת, מה שמשפר את היעילות ומשאיר את הלקוחות מרוצים. עבור הדור הצעיר, זו דרך מצוינת לנהל את הקשר עם חברות הביטוח. מצד שני, ״למטבע יש שני צדדים״ – לקוחות מבוגרים עלולים למצוא את האינטראקציה עם מערכות אוטומטיות כקשה ומבלבלת, הם עשויים להרגיש מנותקים או אבודים כשהם מנסים לתקשר עם בוט ולהעדיף את התחושה האנושית שמגיעה בשיחה עם נציג שירות אמיתי. לדוגמה, לקוחות מבוגרים רבים עשויים להיתקל בקשיים בשימוש בצ'אטבוטים או במערכות קוליות אוטומטיות, במיוחד כאשר מדובר בנושאים מורכבים הדורשים הסבר מפורט. במקרים כאלה, שיחה עם נציג אנושי יכולה לספק להם תחושת ביטחון והבנה טובה יותר.
חשוב שחברות תדענה לשלב בין שירות אוטומטי ללקוחות שמעדיפים זאת, לבין מגע אנושי למי שמרגיש יותר בנוח בשיחה עם אדם אמיתי. כך ניתן להציע שירות שיתאים לכל פלחי האוכלוסייה בצורה אופטימלית.
השימוש בבינה המלאכותית מאפשר לחברות לחסוך בעלויות תפעוליות ולהפוך תהליכים לאוטומטיים ויעילים יותר. החיסכון הזה לא נשאר רק בתוך החברה, אלא מתורגם בסופו של דבר לתשלום נמוך יותר עבור הפוליסה לביטוח. בדרך זו, הלקוחות מקבלים שירות איכותי בעלות מופחתת. השילוב של טכנולוגיה מתקדמת עם יכולת ניתוח נתונים מאפשר לחברות להציע מוצרים גמישים יותר, מדויקים יותר, ולעיתים קרובות גם מותאמים אישית. כך הלקוחות נהנים מתהליכים מהירים יותר ומעלויות מופחתות, בזמן שחברות הביטוח מצליחות לשמור על רווחיות ויעילות.
הבינה המלאכותית משנה את עולם הביטוח והפינטק, מביאה עמה יעילות, חיסכון בעלויות, ויכולת ניתוח מדויקת יותר. חברות ביטוח שהטמיעו AI הצליחו לצמצם את זמני עיבוד התביעות באחוזים רבים, מה שמוביל לחוויית לקוח טובה יותר ולשיפור בשביעות הרצון. לצד היתרונות הברורים, ישנם גם אתגרים שדורשים התייחסות – כמו הצורך לשמור על המגע האנושי ועל שיקול דעת אמפתי. עם זאת, השילוב הנכון בין AI לבין שיקול דעת אנושי יכול להוביל לשירות טוב יותר, מדויק יותר והוגן יותר לכלל הלקוחות. העתיד שייך לחברות שישכילו לשלב בין החדשנות הטכנולוגית לבין הבנה עמוקה של הצרכים האנושיים, וייצרו את האיזון הנכון בין יעילות לדאגה אישית. הבינה המלאכותית כאן כדי להישאר, והפוטנציאל הגלום בה עצום – בתנאי שנדע איך להשתמש בה בצורה אחראית ונבונה.
אביב שפיר הוא VP of Engineering בחברת Next Insurance
