ຄຳຕອບສັ້ນໆ: AI ກຳລັງເຮັດໃຫ້ວຽກງານປະກັນໄພສ່ວນໃຫຍ່ເປັນອັດຕະໂນມັດແລ້ວ - ການຮັບ, ການສະເໜີລາຄາ, ການບໍລິການປົກກະຕິ, ແລະ ສ່ວນໜຶ່ງຂອງການຮຽກຮ້ອງ - ສະນັ້ນບົດບາດຂອງຕົວແທນທີ່ເຮັດທຸລະກຳຢ່າງດຽວຈະຫຼຸດລົງເມື່ອຂໍ້ໄດ້ປຽບຫຼັກຂອງພວກເຂົາແມ່ນຄວາມໄວໃນນະໂຍບາຍມາດຕະຖານ. ແຕ່ຕົວແທນຈະບໍ່ຫາຍໄປ: ຄົນຍັງຄົງມີຄວາມສຳຄັນເມື່ອຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ຄວາມສ່ຽງທີ່ສັບສົນ, ແລະ ກໍລະນີການຮຽກຮ້ອງທີ່ເຄັ່ງຄັດເກີດຂຶ້ນ.
ບົດຮຽນຫຼັກ:
ລະບົບອັດຕະໂນມັດ : ການຮັບຖ່າຍໂອນຂໍ້ມູນ, ການປຽບທຽບ, ການຕໍ່ອາຍຸ ແລະ ການປ່ຽນແປງພື້ນຖານເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນເວລາໃນການບໍລິຫານ.
ຄວາມຮັບຜິດຊອບ : ໃຫ້ບຸກຄົນທີ່ຖືກລະບຸໄວ້ຮັບຜິດຊອບເມື່ອຄໍາແນະນໍາ ຫຼື ຄໍາອະທິບາຍການຄຸ້ມຄອງສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບ.
ຄວາມຊັບຊ້ອນ : ສຸມໃສ່ຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງມະນຸດໃສ່ການຕັດສິນໃຈດ້ານການຄ້າ, ມູນຄ່າສຸດທິສູງ, ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຫຼາຍຊັ້ນ.
ການຮຽກຮ້ອງ : ໃຊ້ AI ສຳລັບການຄັດເລືອກ ແລະ ການສະກັດເອົາເອກະສານ, ຍົກລະດັບການເຈລະຈາ ແລະ ຂໍ້ຍົກເວັ້ນໃຫ້ແກ່ຜູ້ຄົນ.
ການປະຕິບັດຕາມ : ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການອະທິບາຍ, ການຄວບຄຸມອະຄະຕິ, ແລະ ເສັ້ນທາງການກວດສອບສຳລັບການຕັດສິນໃຈ ແລະ ຄຳແນະນຳແບບອັດຕະໂນມັດ.
ການເຫັນໃບສະເໜີລາຄາປະກັນໄພປາກົດຂຶ້ນພາຍໃນວິນາທີສາມາດກະຕຸ້ນຄວາມຄິດທີ່ວ່າ: "ເອີ... ເທົ່ານັ້ນແຫຼະ, ຕົວແທນກຳລັງດີ້ນລົນ." ຫຼາຍຄົນມາຮອດຈຸດນັ້ນ. ຄວາມເປັນຈິງແມ່ນບິດເບືອນຫຼາຍກວ່າ - ແລະໃນຄວາມເປັນຈິງ, ໜ້າສົນໃຈຫຼາຍກວ່າ. AI ກຳລັງທຳລາຍພາກສ່ວນຕ່າງໆຂອງຂະບວນການເຮັດວຽກປະກັນໄພ - ສ່ວນທີ່ໜ້າເບື່ອ, ສ່ວນທີ່ຊ້ຳໆ, ສ່ວນທີ່ເຮັດໃຫ້ຄົນຫາວນອນກາງປະໂຫຍກ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການທົດແທນຕົວແທນປະກັນໄພແບບຕົ້ນທາງຫາທ້າຍແມ່ນຢູ່ໃນໝວດໝູ່ການຮຽກຮ້ອງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ມັນຄ້າຍຄືກັບການເວົ້າວ່າເຄື່ອງຄິດເລກໄດ້ທົດແທນນັກບັນຊີ. ມັນບໍ່ໄດ້ເປັນແບບນັ້ນ. ມັນໄດ້ປ່ຽນແປງສິ່ງທີ່ການເປັນນັກບັນຊີຮຽກຮ້ອງ. ( McKinsey ; Reuters )
ສະນັ້ນເລື່ອງນີ້ຈຶ່ງຖືກສົນທະນາຄືກັບຜູ້ໃຫຍ່ທີ່ບາງຄັ້ງຍັງຕື່ນຕົກໃຈເລື່ອນເບິ່ງຕອນທ່ຽງຄືນ 😅.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 AI ຈະທົດແທນນັກບັນຊີບໍ?
ວິທີການອັດຕະໂນມັດປ່ຽນແປງວຽກງານບັນຊີ ແລະ ໂອກາດການເຮັດວຽກໃນອະນາຄົດ.
🔗 AI ຈະທົດແທນນັກວິທະຍາສາດດ້ານລັງສີບໍ?
ສຳຫຼວດເຄື່ອງມືການຖ່າຍພາບ AI, ຂໍ້ຈຳກັດຄວາມແມ່ນຍຳ ແລະ ການປ່ຽນແປງກຳລັງແຮງງານດ້ານລັງສີວິທະຍາ.
🔗 AI ຈະທົດແທນນັກທະນາຄານລົງທຶນບໍ?
ແບ່ງແຍກຂະບວນການເຮັດວຽກກ່ຽວກັບການຕໍ່ລອງ, ຈຸດແຂງຂອງ AI, ແລະ ທັກສະຂອງພະນັກງານທະນາຄານທີ່ຍັງຈຳເປັນ.
🔗 ວຽກທີ່ AI ບໍ່ສາມາດທົດແທນໄດ້ ແລະ ວຽກທີ່ມັນຈະທົດແທນໄດ້
ທັດສະນະທົ່ວໂລກກ່ຽວກັບບົດບາດທີ່ທົນທານຕໍ່ກັບ AI ແລະວຽກງານທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ.
ຄຳຖາມທີ່ທຸກຄົນຖາມ (ເຖິງແມ່ນວ່າເຂົາເຈົ້າບໍ່ໄດ້ເວົ້າມັນກໍຕາມ) 😬
ເມື່ອຄົນເວົ້າວ່າ “AI ຈະທົດແທນຕົວແທນປະກັນໄພບໍ?” ພວກເຂົາບໍ່ຄ່ອຍຈະສະເໜີການກະຕຸ້ນທີ່ສະອາດ ແລະ ເປັນກາງ. ເນື້ອໃນຍ່ອຍມັກຈະເປັນ:
-
"ຂ້ອຍຍັງມີວຽກເຮັດຢູ່ບໍ?"
-
"ຂ້ອຍຈະໄດ້ຮັບຂໍ້ຕົກລົງທີ່ດີກວ່າໂດຍບໍ່ມີມະນຸດບໍ?"
-
"ຂ້ອຍຈະຖືກຫຼອກລວງໂດຍ chatbot ທີ່ຟັງແລ້ວໝັ້ນໃຈແຕ່... ຜິດບໍ?"
-
"ຖ້າມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງເກີດຂຶ້ນຂ້າງໆ, ຂ້ອຍຄວນຮ້ອງໃສ່ໃຜ?" (ຂໍໃຫ້ຊື່ສັດ.)
ການປະກັນໄພແມ່ນອາລົມເຖິງແມ່ນວ່າມັນຈະແກ້ງເຮັດເປັນແບບອື່ນ. ມັນແມ່ນເງິນ, ຄວາມສ່ຽງ, ຄວາມຢ້ານກົວ, ແລະເອກະສານທີ່ປອມຕົວເປັນການຈ່າຍເງິນລາຍເດືອນທີ່ເປັນລະບຽບ. AI ເຮັດເອກະສານໄດ້ດີ. ຄວາມຢ້ານກົວ... ໜ້ອຍກວ່ານັ້ນ.
ສິ່ງທີ່ AI ເຮັດໄດ້ດີກ່ວາມະນຸດແລ້ວ (ແມ່ນແລ້ວ, ຂ້ອຍເວົ້າມັນແລ້ວ) ⚡🤖
ໃນບາງພື້ນທີ່, AI ແມ່ນໄວ ແລະ ສອດຄ່ອງກວ່າຕົວແທນຂອງມະນຸດໃນມື້ທີ່ດີທີ່ສຸດຫຼັງຈາກດື່ມກາເຟສອງຈອກ:
-
ການຮັບຂໍ້ມູນ ແລະ ການກວດສອບຄຸນສົມບັດກ່ອນ : ການດຶງເອົາລາຍລະອຽດພື້ນຖານ, ການກວດພົບຂໍ້ມູນໃນຊ່ອງຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ການຊຸກຍູ້ທ່ານໃຫ້ແກ້ໄຂ.
-
ການປຽບທຽບໃບສະເໜີລາຄາ : ການກັ່ນຕອງຕາມຄ່າຫັກ, ຂໍ້ຈຳກັດການຄຸ້ມຄອງ, ສ່ວນເສີມ, ແລະ ແຖບລາຄາ.
-
ການບໍລິການນະໂຍບາຍປົກກະຕິ : ການອັບເດດທີ່ຢູ່, ບັດປະຈຳຕົວ, ການເຕືອນການຈ່າຍເງິນ, ການຮັບຮອງຂັ້ນພື້ນຖານ.
-
ການກວດຈັບຮູບແບບການສໍ້ໂກງ : ບໍ່ສົມບູນແບບ, ແຕ່ AI ເກັ່ງໃນການເວົ້າແບບ “ສິ່ງນີ້ເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ຖືກຕ້ອງຕາມສະຖິຕິ”.
-
ການຈັດລຽງການໂທ/ການສົນທະນາ : ການສົ່ງທ່ານໄປຫາພະແນກທີ່ຖືກຕ້ອງໂດຍບໍ່ມີການໂອນສິບຫ້າຄັ້ງ (ບາງຄັ້ງ).
ຖ້າການພົວພັນຂອງທ່ານກັບຕົວແທນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນ "ຂໍໃບສະເໜີລາຄາໄວໆ", AI ກຳລັງແຊກແຊງໜ້າທີ່ວຽກນັ້ນແລ້ວ. ບໍ່ແມ່ນວຽກທັງໝົດ - ແຕ່ເປັນວຽກທີ່ໜັກໜ່ວງ, ແລະມັນເປັນວຽກທີ່ໜັກໜ່ວງ. ( McKinsey ; Deloitte )
ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ຕົວແທນປະກັນໄພເປັນຮຸ່ນທີ່ດີ 🧠🧾
ນີ້ແມ່ນສ່ວນທີ່ຜູ້ຄົນຂ້າມ, ແລ້ວສົງໄສວ່າເປັນຫຍັງການສົນທະນາຈຶ່ງສັບສົນໃນພາຍຫຼັງ.
ຕົວແທນປະກັນໄພທີ່ “ດີ” ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນນັກພິມໃບສະເໜີລາຄາທີ່ມີສຽງທີ່ໜ້າພໍໃຈເທົ່ານັ້ນ. ຕົວແທນປະກັນໄພລຸ້ນທີ່ດີມີທັກສະປະສົມປະສານທີ່ແຂງກະດ້າງຂອງມະນຸດຄື:
-
ການແປຄວາມສ່ຽງ : ການປ່ຽນ “ເງື່ອນໄຂການຄຸ້ມຄອງ” ໄປເປັນ “ສິ່ງທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນຖ້າຫລັງຄາຂອງທ່ານຮົ່ວ ແລະ ເພດານຂອງເພື່ອນບ້ານຂອງທ່ານກາຍເປັນນ້ຳຕົກຕາດ.”
-
ການຄົ້ນພົບ : ການຖາມຄຳຖາມທີ່ເຈົ້າບໍ່ຮູ້ນັ້ນມີຄວາມສຳຄັນ, ເຊັ່ນວ່າ “ເຈົ້າດຳເນີນທຸລະກິດຢູ່ເຮືອນບໍ?” ຫຼື “ໃຜເປັນຄົນຂັບລົດຄັນນັ້ນແທ້?”
-
ການຝຶກສອນການແລກປ່ຽນ : ຊ່ວຍທ່ານເລືອກລະຫວ່າງຄ່າປະກັນໄພທຽບກັບຄ່າຫັກສ່ວນຫຼຸດໂດຍບໍ່ຕ້ອງແກ້ຕົວວ່າມີອາຫານທ່ຽງຟຣີທີ່ມະຫັດສະຈັນ.
-
ການນຳທາງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ : ຮູ້ວ່າບໍລິສັດປະກັນໄພໃດມັກຈະບໍ່ມີບັນຫາໃນການຮຽກຮ້ອງ, ບໍລິສັດໃດເລືອກຫຼາຍ, ແລະ ບໍລິສັດໃດທີ່ບໍ່ມັກຄວາມສ່ຽງບາງຢ່າງ.
-
ການສະໜັບສະໜູນເມື່ອມັນຮ້າຍແຮງຂຶ້ນ : ການຂັດແຍ້ງກ່ຽວກັບການຮຽກຮ້ອງ, ຄວາມສັບສົນ, ການປະຕິເສດ, ກໍລະນີທີ່ແປກປະຫຼາດ.
ນີ້ແມ່ນຄຳປຽບທຽບທີ່ບໍ່ໝັ້ນຄົງທີ່ຍັງໃຊ້ໄດ້ຜົນຢູ່: AI ເປັນເຄື່ອງສະແກນເຄື່ອງຂາຍເຄື່ອງແຫ້ງທີ່ໄວຫຼາຍ 🛒. ຕົວແທນທີ່ດີແມ່ນເພື່ອນທີ່ຢຸດທ່ານຈາກການຊື້ສ່ວນປະກອບທີ່ບໍ່ເຂົ້າກັນ ແລະ ຈາກນັ້ນຊ່ວຍທ່ານແຕ່ງກິນເມື່ອເຮືອນຄົວເກີດໄຟໄໝ້. ເປັນເລື່ອງທີ່ໜ້າຕື່ນເຕັ້ນໜ້ອຍໜຶ່ງ - ແຕ່ບໍ່ໄກເກີນໄປ.
ບ່ອນທີ່ AI ສາມາດທົດແທນໜ້າວຽກຂອງຕົວແທນໄດ້ (ບໍ່ແມ່ນຕົວແທນ, ໜ້າວຽກຕ່າງໆ) 🧩🤖
ນີ້ແມ່ນການປ່ຽນແປງທີ່ສຳຄັນ: ວຽກເຮັດງານທຳແມ່ນການລວມຕົວຂອງວຽກງານ . AI ມັກຈະແຍກວຽກງານເຫຼົ່ານັ້ນອອກ. ( McKinsey )
ໜ້າວຽກທີ່ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເປັນອັດຕະໂນມັດຍາກ
-
ການສະເໜີລາຄາພື້ນຖານສຳລັບຄວາມສ່ຽງມາດຕະຖານ
-
ການກວດສອບການຮັບປະກັນຜ່ານຄັ້ງທຳອິດ
-
ການປະມວນຜົນເອກະສານ (ໃບສະໝັກ, ຫຼັກຖານການປະກັນໄພ, ການຕໍ່ອາຍຸ)
-
ການສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າລະດັບ FAQ
-
ການປ່ຽນແປງການຄຸ້ມຄອງງ່າຍໆ (ເພີ່ມຍານພາຫະນະ, ລຶບຄົນຂັບ, ອັບເດດທີ່ຢູ່)
ໜ້າວຽກທີ່ AI ຈະຊ່ວຍເຫຼືອແຕ່ບໍ່ໄດ້ເປັນເຈົ້າຂອງຢ່າງເຕັມທີ່ (ຢ່າງໜ້ອຍກໍ່ບໍ່ໜ້າເຊື່ອຖື)
-
ການຈັດວາງປະກັນໄພການຄ້າທີ່ສັບສົນ
-
ສາຍສ່ວນຕົວທີ່ມີມູນຄ່າສຸດທິສູງທີ່ມີຄຸນສົມບັດຫຼາຍຢ່າງ, ມີຂອງສະສົມ, ມີຊັ້ນສິນຄ້າທີ່ເນັ້ນຄວາມຮັ່ງມີ
-
ການສະໜັບສະໜູນ ແລະ ການຍົກລະດັບການຮຽກຮ້ອງ
-
ການໃຫ້ຄຳປຶກສາດ້ານການຄຸ້ມຄອງດ້ວຍຄວາມຮັບຜິດຊອບຕົວຈິງ
ສະນັ້ນ, ຖ້າປຶ້ມທຸລະກິດຂອງທ່ານສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນນະໂຍບາຍສິນຄ້າ ແລະ “ມູນຄ່າ” ແມ່ນຄວາມໄວ… ແຮງກົດດັນນັ້ນແມ່ນແທ້ຈິງ 😬.
ເປັນຫຍັງການປ່ຽນແທນທັງໝົດຈຶ່ງຍາກກວ່າທີ່ຄິດ 🧍♀️⚖️
ເຖິງແມ່ນວ່າ AI ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ 80%, ແຕ່ 20% ສຸດທ້າຍແມ່ນສ່ວນທີ່ກໍ່ໃຫ້ເກີດຄະດີຟ້ອງຮ້ອງ, ການຍົກເລີກ, ແລະ ຄວາມເສຍຫາຍຕໍ່ຊື່ສຽງ. ການປະກັນໄພມີຄວາມເປັນຈິງສາມຢ່າງຄື:
1) ເລື່ອງຄວາມຮັບຜິດຊອບ
ຖ້າ AI ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາທີ່ບໍ່ດີ, ໃຜເປັນເຈົ້າຂອງມັນ? ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ? ແພລດຟອມ? ລູກຄ້າທີ່ໄວ້ວາງໃຈມັນ? ນັ້ນບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນປັດຊະຍາເທົ່ານັ້ນ - ມັນຍັງເປັນການດໍາເນີນການອີກດ້ວຍ. ( NAIC )
2) ຜູ້ຄົນບໍ່ໄດ້ອະທິບາຍຄວາມສ່ຽງຢ່າງຈະແຈ້ງ
ມະນຸດລືມສິ່ງຕ່າງໆ, ເຂົ້າໃຈຄຳຖາມຜິດ, ຫຼື ໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ຜິດຢ່າງໝັ້ນໃຈ. AI ສາມາດຊ່ວຍຈັບຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງໄດ້, ແນ່ນອນ, ແຕ່ມັນຍັງຂຶ້ນກັບການປ້ອນຂໍ້ມູນ. ຂີ້ເຫຍື້ອເຂົ້າ, ຂີ້ເຫຍື້ອອອກ 😵💫.
3) ກໍລະນີຂອບແມ່ນເກມທັງໝົດ
ຊ່ວງເວລາທີ່ທ່ານຕ້ອງການປະກັນໄພຫຼາຍທີ່ສຸດແມ່ນເວລາທີ່ມີເຫດການຜິດປົກກະຕິເກີດຂຶ້ນ. ຄວາມເສຍຫາຍຕໍ່ຊັບສິນທີ່ແປກປະຫຼາດ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ຜິດປົກກະຕິ, ອຸບັດຕິເຫດຫຼາຍຝ່າຍ, ການຢຸດຊະງັກທາງທຸລະກິດ. ກໍລະນີທີ່ເປັນອັນຕະລາຍແມ່ນບ່ອນທີ່ມະນຸດຍັງຫາເງິນໄດ້.
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ຕົວເລືອກອັນດັບຕົ້ນໆທີ່ລູກຄ້າໃຊ້ແທ້ໆ 🧾🔍
ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນມຸມມອງຕົວຈິງກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ "ຕົວແທນທົດແທນ" ມີລັກສະນະແນວໃດໃນທຳມະຊາດ. ລັກສະນະແປກປະຫຼາດຂອງການຈັດຮູບແບບເລັກນ້ອຍລວມຢູ່ນຳ ເພາະວ່າຄວາມເປັນຈິງແລ້ວແມ່ນແປກປະຫຼາດ.
| ເຄື່ອງມື / ທາງເລືອກ | ຜູ້ຊົມ | ລາຄາ | ເປັນຫຍັງມັນເຮັດວຽກ |
|---|---|---|---|
| AI ອ້າງອີງ chatbot 🤖 | ຜູ້ຊື້ “ພຽງແຕ່ບອກລາຄາໃຫ້ຂ້ອຍ” | ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວໃຊ້ໄດ້ໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າ | ໄວ, ມີແຮງສຽດທານຕ່ຳ, ເໝາະສຳລັບຄວາມຕ້ອງການພື້ນຖານ - ແຕ່ອາດຈະຮູ້ສຶກລື່ນຖ້າທ່ານຖາມຄຳຖາມທີ່ລະອຽດອ່ອນ.. |
| ປະຕູອອນໄລນ໌ໂດຍກົງຫາຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ🏢 | ຄົນທີ່ຮູ້ວ່າຕົນເອງຕ້ອງການຫຍັງ | ຝັງຢູ່ໃນພຣີມຽມ | ຂັ້ນຕອນການຊື້ງ່າຍດາຍ, ຜູ້ໃຊ້ໜ້ອຍລົງ; ບາງຄັ້ງການຊີ້ນຳມີຈຳກັດ (ທ່ານກຳລັງຂັບລົດເມຢູ່) |
| ຕົວແທນປະສົມ + AI CRM 🧠📲 | ຄອບຄົວສ່ວນໃຫຍ່ + ທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍ | ຄ່ານາຍໜ້າ, ຄ່າທຳນຽມດຽວກັນ | ດີທີ່ສຸດຂອງທັງສອງຢ່າງ - AI ຊ່ວຍເລັ່ງຄວາມໄວໃນການຈັດການ, ຕົວແທນຈັດການການຕັດສິນໃຈ ແລະ ອະທິບາຍການແລກປ່ຽນ |
| ຕົວແທນຝ່າຍມະນຸດ, ບໍລິການຄົບວົງຈອນ 🧍♂️📞 | ຄວາມສ່ຽງທີ່ສັບສົນ, “ຂ້ອຍຕ້ອງການຄົນ” | ຄ່ານາຍໜ້າ, ບາງຄັ້ງຄວາມພະຍາຍາມສູງກວ່າ | ການສະໜັບສະໜູນສ່ວນຕົວ, ຄວາມສຳພັນ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບ - ບາງຄັ້ງຊ້າລົງ, ແຕ່ສະຫງົບລົງເມື່ອມັນສຳຄັນ |
| ແພລດຟອມສະຫວັດດີການພະນັກງານທີ່ມີລະບົບອັດຕະໂນມັດ 📊 | ນາຍຈ້າງ | ຄ່າທຳນຽມຕໍ່ພະນັກງານ / ຄ່າທຳນຽມແພລດຟອມ | ປັບປຸງການລົງທະບຽນ + ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ; ຍັງຕ້ອງການມະນຸດສຳລັບການອອກແບບແຜນການ (ແລະ ລະຄອນ) |
ສັງເກດເຫັນບາງຢ່າງບໍ? "ຜູ້ຊະນະ" ແມ່ນຂຶ້ນກັບສິ່ງທີ່ເຈົ້າໃຫ້ຄຸນຄ່າ: ຄວາມໄວ, ຄວາມລຽບງ່າຍ, ການຄວບຄຸມ, ຄວາມໝັ້ນໃຈ, ຫຼື ຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງທີ່ຄວນຕຳນິ. ແມ່ນແລ້ວ, ບາງຄັ້ງການຕຳນິກໍ່ເປັນລັກສະນະໜຶ່ງ 😅.
ການຂາຍ ແລະ ການແຈກຢາຍ: ປະຕູໜ້າກຳລັງປ່ຽນແປງ 🚪🤖
ການຂາຍແມ່ນບ່ອນທີ່ AI ເບິ່ງຄືວ່າຈະສ້າງຄວາມວຸ້ນວາຍຫຼາຍທີ່ສຸດເພາະມັນສາມາດວັດແທກໄດ້. ມີລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງເຂົ້າມາ, ແບບຟອມຖືກຕື່ມ, ມີໃບສະເໜີລາຄາຖືກສົ່ງອອກ, ແລະ ມີການຕິດຕາມອັດຕາການປິດການຂາຍ. AI ມັກຊ່ອງທາງການຂາຍ. ມະນຸດ... ບາງຄັ້ງກໍ່ລືມຕິດຕາມເພາະວ່າໝາຂອງເຂົາເຈົ້າເຈັບປ່ວຍ. ມັນເກີດຂຶ້ນ.
ມີຫຍັງປ່ຽນແປງໃນການຂາຍ
-
AI ສາມາດກວດສອບລາຍຊື່ຜູ້ມີທ່າແຮງໄດ້ທັນທີ
-
AI ສາມາດດໍາເນີນການສະຖານະການສະເຫນີລາຄາໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ (ຄ່າຫັກລົບເພີ່ມຂຶ້ນ, ຄ່າປະກັນໄພຫຼຸດລົງ; ຄ່າຫັກລົບຫຼຸດລົງ, ຄ່າປະກັນໄພເພີ່ມຂຶ້ນ)
-
AI ສາມາດປັບແຕ່ງຂໍ້ຄວາມໃຫ້ເປັນສ່ວນຕົວໄດ້ໃນຂະໜາດໃຫຍ່ (ບາງຄັ້ງກໍ່ໜ້າຢ້ານ, ບາງຄັ້ງກໍ່ເປັນປະໂຫຍດ) ( McKinsey )
ສິ່ງທີ່ບໍ່ຫາຍໄປ
-
ການສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈສຳລັບການຊື້ທີ່ມີຄວາມໝາຍ
-
ການອະທິບາຍຂໍ້ຍົກເວັ້ນໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ຕາຂອງຄົນອື່ນມົວໄປມາ
-
ການກວດສອບເວລາທີ່ລູກຄ້າເຂົ້າໃຈຜິດກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ເຂົາເຈົ້າກຳລັງຊື້
ໜຶ່ງໃນຄວາມສ່ຽງທີ່ງຽບສະຫງົບທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ: AI ສາມາດ "ເພີ່ມປະສິດທິພາບ" ສຳລັບການປ່ຽນໃຈເຫລື້ອມໃສ. ສິ່ງນັ້ນສາມາດຊຸກຍູ້ໃຫ້ຜູ້ຄົນໄປສູ່ການປະກັນໄພທີ່ບໍ່ພຽງພໍເພາະວ່າມັນມີລາຄາຖືກກວ່າ ແລະ ງ່າຍກວ່າທີ່ຈະເວົ້າວ່າແມ່ນ. ຕົວແທນມະນຸດທີ່ມີຄ່າຄວນບາງຄັ້ງຈະເວົ້າໃຫ້ທ່ານອອກຈາກທາງເລືອກທີ່ລາຄາຖືກທີ່ສຸດ. ສິ່ງນັ້ນມີບົດບາດບໍ່ດີໃນແຜງຄວບຄຸມການເຕີບໂຕ, ແຕ່ມັນເປັນການບໍລິການທີ່ຈັບຕ້ອງໄດ້.
ການຮຽກຮ້ອງ: ບ່ອນທີ່ຄວາມໝັ້ນໃຈຂອງຫຸ່ນຍົນສາມາດກັບຄືນມາໄດ້ 😵💫🧯
ການຮຽກຮ້ອງແມ່ນບ່ອນທີ່ AI ສາມາດຊ່ວຍໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ - ແລະຍັງເປັນບ່ອນທີ່ມັນສາມາດສ້າງຄວາມເສຍຫາຍຫຼາຍທີ່ສຸດຖ້າບໍ່ໄດ້ຮັບການຈັດການທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.
ບ່ອນທີ່ AI ເກັ່ງໃນການຮຽກຮ້ອງ
-
ການຈັດຮຽງປະເພດການຮຽກຮ້ອງ (ລົດยนต์ ທຽບກັບ ຊັບສິນ ທຽບກັບ ໜີ້ສິນ)
-
ການສະກັດລາຍລະອຽດຈາກຮູບພາບ ແລະ ເອກະສານ
-
ການກວດພົບຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງ ແລະ ຮູບແບບການສໍ້ໂກງທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນ
-
ເລັ່ງການຈ່າຍເງິນປະຈຳວັນທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນຕ່ຳ ( ສາມາດຈ່າຍໄດ້ ; ມີສາຍ )
ບ່ອນທີ່ມະນຸດຍັງຄອບງຳຢູ່
-
ການເຈລະຈາເມື່ອຄວາມຮັບຜິດຊອບສັບສົນ
-
ການຕີຄວາມໝາຍພາສານະໂຍບາຍໃນສະຖານະການຊາຍແດນ
-
ການຄຸ້ມຄອງລູກຄ້າທາງດ້ານອາລົມ (ການໂທ “ຊີວິດຂ້ອຍກຳລັງລຸກໄໝ້”)
-
ການຍົກລະດັບ ແລະ ຂໍ້ຍົກເວັ້ນ
ການຮຽກຮ້ອງບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ຂໍ້ມູນເທົ່ານັ້ນ. ມັນເປັນອາທິດທີ່ເສຍຫາຍຂອງຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງ, ບາງຄັ້ງກໍ່ເປັນເດືອນ. ຖ້າປະສົບການ AI ຮູ້ສຶກເຢັນຊາ ຫຼື ສັບສົນ, ລູກຄ້າຈະຫັນໄປຫາມະນຸດຢູ່ແລ້ວ - ແລະດຽວນີ້ມະນຸດຕ້ອງເຮັດຄວາມສະອາດສິ່ງທີ່ຮົ່ວໄຫຼ. ຄືກັບການຈ້າງເຄື່ອງດູດຝຸ່ນຫຸ່ນຍົນທີ່ເປື້ອນຂີ້ເຫຍື້ອທົ່ວພື້ນ. ເປັນປະໂຫຍດຈົນກວ່າມັນຈະຫາຍໄປ.
ການປະຕິບັດຕາມ ແລະ ລະບຽບການ: ກຳແພງ AI ສືບຕໍ່ຕຳເຂົ້າ 🧱⚖️
ການປະກັນໄພແມ່ນຖືກຄວບຄຸມຢ່າງເຂັ້ມງວດ. ສິ່ງນັ້ນຢ່າງດຽວກໍ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມຝັນທີ່ວ່າ "AI ແທນທີ່ທຸກຄົນ" ຊ້າລົງ. ( FCA ; NAIC )
AI ສາມາດຊ່ວຍໃນການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບໄດ້ໂດຍການ:
-
ການເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນມາດຕະຖານ
-
ຮັບປະກັນວ່າແບບຟອມທີ່ຕ້ອງການຈະຖືກສົ່ງໃຫ້
-
ການບັນທຶກການສົນທະນາ ແລະ ການປ່ຽນແປງນະໂຍບາຍ
ແຕ່ AI ຍັງນຳສະເໜີບັນຫາໃໝ່ກ່ຽວກັບການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຄື:
-
ການອະທິບາຍການຕັດສິນໃຈແບບອັດຕະໂນມັດ
-
ການຈັດການກັບຄວາມລຳອຽງ ແລະ ຄວາມຍຸຕິທຳ
-
ການຮັກສາເສັ້ນທາງການກວດສອບທີ່ມີເຫດຜົນ
-
ການຫຼີກລ່ຽງຄຳອະທິບາຍກ່ຽວກັບການຄຸ້ມຄອງທີ່ “ມົວເມົາ” ( ICO ; EIOPA )
ນອກຈາກນັ້ນ, ແລະສິ່ງນີ້ມີຄວາມສຳຄັນ: ທ່ານບໍ່ສາມາດໃຫ້ຕົວແບບປະດິດຄຳຕອບກ່ຽວກັບການຄຸ້ມຄອງໄດ້. ແມ່ນແຕ່ຄວາມຜິດພາດເລັກນ້ອຍກໍ່ສາມາດກາຍເປັນເລື່ອງໃຫຍ່ໄດ້. ຕົວແທນສາມາດຜິດໄດ້ຄືກັນ, ແນ່ນອນ, ແຕ່ມີບຸກຄົນທີ່ຕ້ອງຖາມ, ຝຶກອົບຮົມຄືນໃໝ່, ລົງວິໄນ, ຫຼືຟ້ອງຮ້ອງ (ອີກເທື່ອໜຶ່ງ... ການຕຳນິແມ່ນລັກສະນະໜຶ່ງ, ໂອ້ຍ). ( NAIC )
AI ແລະ ຕົວແທນປະກັນໄພ: ຄຳຕອບທີ່ຊັດເຈນທີ່ສຸດ 😅
AI) ຈະທົດແທນຕົວ ບາງຄົນ , ແລະ ມັນຈະທົດແທນ ບາງສ່ວນຂອງວຽກງານຂອງຕົວແທນສ່ວນໃຫຍ່ . ມັນຈະບໍ່ລຶບລ້າງບົດບາດໃນທົ່ວກະດານ, ເພາະວ່າບົດບາດແບ່ງອອກເປັນສອງລຸ້ນ. ( ຣອຍເຕີ )
ລຸ້ນທີ່ຖືກບີບອັດ
-
ການຂາຍນະໂຍບາຍການເຮັດທຸລະກຳ
-
ການຕໍ່ອາຍຸທີ່ບໍ່ຄ່ອຍມີການສຳຜັດ
-
ການຮ້ອງຂໍການບໍລິການພື້ນຖານ
-
ການສະເໜີລາຄາງ່າຍໆສຳລັບຄວາມສ່ຽງມາດຕະຖານ
ລຸ້ນທີ່ເຂັ້ມແຂງຂຶ້ນ (ຖ້າເຮັດຖືກຕ້ອງ)
-
ທີ່ປຶກສາ, ທີ່ປຶກສາ, ນັກແປຄວາມສ່ຽງ
-
ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການຄ້າ
-
ຜູ້ສະໜັບສະໜູນການຮຽກຮ້ອງ / ຄູ່ຮ່ວມງານຍົກລະດັບ
-
ຜູ້ສ້າງປຶ້ມທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍສາຍພົວພັນ
“ຕົວແທນ” ກາຍເປັນເຄື່ອງສະເໜີລາຄາໜ້ອຍລົງ ແຕ່ກາຍເປັນຄູຝຶກຄວາມສ່ຽງຫຼາຍຂຶ້ນ. ນັ້ນແມ່ນວຽກທີ່ດີກວ່າ... ແຕ່ມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີທັກສະທີ່ຕົວແທນບາງຄົນບໍ່ເຄີຍຖືກຈ້າງມາຕັ້ງແຕ່ທຳອິດ. ການຫັນປ່ຽນນັ້ນອາດຈະເປັນອຸປະສັກ.
ຖ້າທ່ານເປັນຕົວແທນປະກັນໄພ, ສິ່ງທີ່ຕ້ອງເຮັດດຽວນີ້ 🧠📈
ບໍ່ແມ່ນ "ຄວາມຕົກໃຈ," ເປັນຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ. ຄວາມຕົກໃຈເຮັດໃຫ້ຄົນເຮັດສິ່ງທີ່ບໍ່ຄິດ, ເຊັ່ນການຊື້ຫຼັກສູດທີ່ເຂົາເຈົ້າຈະບໍ່ມີວັນຈົບ.
ການເຄື່ອນໄຫວປະຕິບັດທີ່ຊ່ວຍໄດ້:
-
ກາຍເປັນຜູ້ອະທິບາຍການລາຍງານຂ່າວ : ຝຶກປ່ຽນພາສານະໂຍບາຍໃຫ້ກາຍເປັນຄຳເວົ້າທີ່ລຽບງ່າຍ. ບັນທຶກສຽງຕົວເອງ. ຮູ້ສຶກອາຍໜ້ອຍໜຶ່ງ. ປັບປຸງ.
-
ພິຈາລະນາກໍລະນີທີ່ສັບສົນ : ການຄ້າຂະໜາດນ້ອຍ, ສາຍພິເສດ, ການວາງແຜນຊີວິດ + ຄວາມພິການ, ຍຸດທະສາດທີ່ກວມເອົາ, ຄົວເຮືອນຫຼາຍນະໂຍບາຍ.
-
ໃຊ້ AI ເປັນຜູ້ຊ່ວຍຂອງເຈົ້າ, ບໍ່ແມ່ນຜູ້ທົດແທນເຈົ້າ : ອັດຕະໂນມັດການຕິດຕາມ, ການປ້ອນຂໍ້ມູນ, ການແຈ້ງເຕືອນການຕໍ່ອາຍຸ ແລະ ການຮັບເອົາຂໍ້ມູນ. ( McKinsey )
-
ສ້າງຄູ່ມືການຮຽກຮ້ອງຄ່າຊົດເຊີຍ : ລູກຄ້າຈື່ປະສົບການການຮຽກຮ້ອງຫຼາຍກວ່າຄ່າປະກັນໄພ. ຈົ່ງເປັນຜູ້ທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອເມື່ອມີຄວາມเครียด.
-
ບັນທຶກຄຳແນະນຳໃຫ້ສະອາດ : ຖ້າທ່ານໃຫ້ຄຳແນະນຳ, ໃຫ້ຈົດບັນທຶກໄວ້. ມັນເປັນການປົກປ້ອງທ່ານ ແລະ ຄວາມຊັດເຈນສຳລັບພວກມັນ.
ອັນນີ້ອາດຟັງຄືວ່າເປັນເລື່ອງທີ່ໜ້າຕື່ນເຕັ້ນ, ແຕ່ມັນເປັນຄວາມຈິງ: ຕົວແທນທີ່ເຮັດຕົວຄືກັບທີ່ປຶກສາຈະຢູ່ລອດ. ຜູ້ທີ່ເຮັດຕົວຄືກັບຮູບຮ່າງມະນຸດຈະຖືກອັດຕະໂນມັດ.
ຖ້າທ່ານເປັນລູກຄ້າ, ໃຫ້ເລືອກລະຫວ່າງ AI ແລະຕົວແທນ 🧾🤔
ນີ້ແມ່ນການກວດສອບລຳໄສ້ແບບໄວໆ:
ໃຊ້ຕົວເລືອກ AI-first ຖ້າ:
-
ສະຖານະການຂອງເຈົ້າແມ່ນຊັດເຈນ
-
ທ່ານເຂົ້າໃຈພື້ນຖານການຄຸ້ມຄອງ
-
ເຈົ້າສະບາຍໃຈທີ່ການປ່ຽນແປງດ້ວຍຕົນເອງ
-
ເຈົ້າສົນໃຈຄວາມໄວ ແລະ ລາຄາເປັນຫຼັກ
ໃຊ້ຕົວແທນຂອງມະນຸດ (ຫຼື ປະສົມ) ຖ້າ:
-
ທ່ານມີຊັບສິນ, ພາຫະນະຫຼາຍອັນ, ຫຼື ຄົນຂັບລົດໃນຄົວເຮືອນທີ່ສັບສົນ
-
ເຈົ້າດໍາເນີນທຸລະກິດ ຫຼື ວຽກເສີມ
-
ເຈົ້າຕ້ອງການຄໍາແນະນໍາກ່ຽວກັບຄວາມຮັບຜິດຊອບ (ຄັນຮົ່ມ, ການເປີດເຜີຍວິຊາຊີບ, ສິ່ງຂອງເຈົ້າຂອງເຮືອນ)
-
ເຈົ້າເຄີຍມີການຮຽກຮ້ອງ ຫຼື ຄາດວ່າຈະມີຄວາມສ່ຽງຫຼາຍຂຶ້ນ
-
ເຈົ້າຕ້ອງການໃຫ້ຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງກວດສອບທາງເລືອກຂອງເຈົ້າຢ່າງມີສະຕິ
ຍຸດທະສາດທີ່ເໝາະສົມຢ່າງໜ້າປະຫຼາດໃຈແມ່ນແບບປະສົມປະສານ: ໄດ້ຮັບໃບສະເໜີລາຄາ AI ຢ່າງໄວວາ, ຈາກນັ້ນໃຫ້ມະນຸດທົບທວນສອງທາງເລືອກອັນດັບຕົ້ນໆສຳລັບຊ່ອງຫວ່າງການຄຸ້ມຄອງ. ດີທີ່ສຸດຂອງທັງສອງໂລກ - ເຊັ່ນ: ການໃຊ້ GPS ແລະຍັງເບິ່ງປ້າຍຈະລາຈອນຢູ່.
ສະພາບປົກກະຕິຕໍ່ໄປຈະເປັນແນວໃດ (ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງບໍ່ແມ່ນຄວາມຈິບຫາຍທັງໝົດ) 🌤️🤖
ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເປັນໄປໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດບໍ່ແມ່ນ "ມະນຸດຫາຍສາບສູນ". ມັນແມ່ນ:
-
ມີຕົວແທນໜ້ອຍລົງທີ່ເຮັດວຽກບໍລິຫານທີ່ມີມູນຄ່າຕໍ່າ
-
ອັດຕະໂນມັດຫຼາຍຂຶ້ນໃນການສະເໜີລາຄາ, ການບໍລິການ, ການຕໍ່ອາຍຸ
-
ເນັ້ນໜັກໃສ່ການຂາຍແບບໃຫ້ຄຳປຶກສາຫຼາຍຂຶ້ນ
-
ບົດບາດຜູ້ຊ່ຽວຊານເພີ່ມເຕີມ (ຊ່ອງທາງການຄ້າ, ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ, ການສະໜັບສະໜູນການຮຽກຮ້ອງ)
-
ໜ້າວຽກ “ຜູ້ຄວບຄຸມ AI” ໃໝ່: ການທົບທວນຜົນຜະລິດ, ການກວດຈັບຂໍ້ຜິດພາດ, ການຝຶກອົບຮົມຂະບວນການເຮັດວຽກ ( EIOPA ; NAIC )
ໃນທີ່ສຸດພວກເຮົາກໍ່ຈະມີຕົວກາງທີ່ເຮັດທຸລະກຳໜ້ອຍລົງ, ແລະ ມີທີ່ປຶກສາຫຼາຍຂຶ້ນທີ່ຮູ້ວ່າພວກເຂົາກຳລັງເຮັດຫຍັງ. ເຊິ່ງເວົ້າຕາມຕົງແລ້ວ, ອາດຈະດີຕໍ່ສຸຂະພາບຂອງລູກຄ້າເຊັ່ນກັນ.
ປັນຍາປະດິດບໍ່ໄດ້ທົດແທນຕົວແທນປະກັນໄພໃນຖານະເປັນຊະນິດພັນ. ມັນມີພຶດຕິກຳຄ້າຍຄືກັບວິວັດທະນາການຢ່າງວ່ອງໄວ. ບາງຄົນປັບຕົວ. ບາງຄົນບໍ່ປັບຕົວ. ສຽງສາລະຄະດີທຳມະຊາດ: “ແລະຢູ່ທີ່ນີ້ພວກເຮົາເຫັນຕົວແທນຜູ້ທີ່ປະຕິເສດທີ່ຈະຢຸດສົ່ງແຟັກແບບຟອມ…” 📠😬
ສະຫຼຸບ🧾✨
ປັນຍາປະດິດ (AI) ຈະທົດແທນຕົວແທນເຮັດວຽກຊ້ຳໆຫຼາຍຢ່າງ, ແລະ ມັນຈະທົດແທນຕົວແທນທີ່ມີບົດບາດໂດຍພື້ນຖານແລ້ວແມ່ນ "ການໂຕ້ຕອບຂອງມະນຸດສຳລັບແບບຟອມຕ່າງໆ." ແຕ່ການປະກັນໄພແມ່ນເຕັມໄປດ້ວຍກໍລະນີທີ່ໜ້າຢ້ານກົວ, ຊ່ວງເວລາທາງດ້ານອາລົມ, ແລະ ຄວາມຕ້ອງການຄວາມຮັບຜິດຊອບ - ແລະ ສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນຍັງເອື້ອອຳນວຍຕໍ່ມະນຸດ, ໂດຍສະເພາະໃນສະຖານະການທີ່ສັບສົນ. ( NAIC ; EIOPA )
ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້
-
ປັນຍາປະດິດຈະຄອບງຳການສະເໜີລາຄາ, ການຮັບ, ການບໍລິການປົກກະຕິ, ແລະ ສ່ວນໜຶ່ງຂອງການຮຽກຮ້ອງ 🧠⚡ ( McKinsey )
-
ມະນຸດຍັງຄົງມີຄວາມສຳຄັນຕໍ່ຄວາມສ່ຽງທີ່ສັບສົນ, ຄຳແນະນຳທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ແລະ ການສະໜັບສະໜູນ 🧍♀️⚖️
-
ອະນາຄົດແມ່ນແບບປະສົມປະສານ: AI ຈັດການກັບຄວາມໄວ, ຕົວແທນຈັດການກັບການຕັດສິນ🤝🤖 ( ຣອຍເຕີ )
-
ຕົວແທນທີ່ພັດທະນາໄປສູ່ທີ່ປຶກສາຈະເຮັດໄດ້ດີ - ອາດຈະດີກວ່ານີ້ອີກ 📈🙂
ຖ້າເຈົ້າຍັງຮູ້ສຶກບໍ່ສະບາຍໃຈຢູ່, ເຈົ້າກໍ່ບໍ່ຜິດ. ການປ່ຽນແປງອາດຮູ້ສຶກຄືກັບການຢືນຢູ່ເທິງທາງຍ່າງທີ່ເຄື່ອນທີ່ໃນຂະນະທີ່ມັດເກີບຂອງເຈົ້າ. ເຈົ້າສາມາດເຮັດໄດ້... ແຕ່ເຈົ້າຈະສັ່ນຄອນເລັກນ້ອຍ.
ຄຳອະທິບາຍ Meta (ຕໍ່າກວ່າ 160 ຕົວອັກສອນ):
AI ແລະຕົວແທນປະກັນໄພ: ສິ່ງທີ່ AI ສາມາດອັດຕະໂນມັດໄດ້, ບ່ອນທີ່ມະນຸດຍັງຊະນະ, ແລະວິທີທີ່ຄຳແນະນຳປະກັນໄພແບບປະສົມພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. 🤖🧾
ແຮັດແທັກ:
#ປະກັນໄພ #ປັນຍາປະດິດ #ເທັກໂນໂລຢີປະກັນໄພ #ຕົວແທນປະກັນໄພ #ປະສົບການຂອງລູກຄ້າ #ການຮຽກຮ້ອງ #ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ #ລະບົບອັດຕະໂນມັດ #ອະນາຄົດຂອງການເຮັດວຽກ #ເທັກໂນໂລຢີການເງິນ 🤖📄
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
AI ຈະທົດແທນຕົວແທນປະກັນໄພໄດ້ໝົດບໍ?
ໜ້າວຽກ ຂອງຕົວແທນຫຼາຍຢ່າງແລ້ວ - ເຊັ່ນ: ການຮັບຂໍ້ມູນ, ການປຽບທຽບລາຄາ, ແລະ ການບໍລິການປົກກະຕິ - ແຕ່ການທົດແທນຢ່າງຄົບຖ້ວນແມ່ນຍາກກວ່າ. ການປະກັນໄພອີງໃສ່ຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ການປ້ອນຂໍ້ມູນຂອງມະນຸດທີ່ບໍ່ຄ່ອຍມາຮອດຢ່າງເປັນລະບຽບ, ແລະ ການແກ້ໄຂກໍລະນີທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນລະຫວ່າງການຮຽກຮ້ອງ ຫຼື ການຕັດສິນໃຈຄຸ້ມຄອງທີ່ສັບສົນ. ໃນທາງປະຕິບັດ, ບົດບາດແມ່ນແບ່ງແຍກ: ຕົວແທນການເຮັດທຸລະກຳຖືກບີບອັດ, ໃນຂະນະທີ່ຕົວແທນແບບທີ່ປຶກສາກາຍເປັນມີຄຸນຄ່າຫຼາຍຂຶ້ນ.
ດຽວນີ້ AI ກຳລັງໃຊ້ລະບົບອັດຕະໂນມັດໃນສ່ວນໃດຂອງວຽກງານຂອງຕົວແທນປະກັນໄພ?
AI ເກັ່ງໃນຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ຊ້ຳໆ: ການເກັບກຳຂໍ້ມູນພື້ນຖານ, ການລະບຸຊ່ອງຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ການປຽບທຽບໃບສະເໜີລາຄາໂດຍການຫັກລົບ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດ, ການຈັດການການຮັບຮອງແບບງ່າຍໆ, ແລະ ການສົ່ງຕໍ່ການສົນທະນາ ຫຼື ການໂທ. ມັນຍັງຊ່ວຍກວດຫາຮູບແບບການສໍ້ໂກງ ແລະ ເລັ່ງການດຳເນີນການຮຽກຮ້ອງທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນຕ່ຳ. ຖ້າຄຸນຄ່າຂອງຕົວແທນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຄວາມໄວສຳລັບນະໂຍບາຍມາດຕະຖານ, ແຮງກົດດັນຈາກ AI ແມ່ນເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ.
ການໃຊ້ AI chatbot ສຳລັບການຊື້ປະກັນໄພປອດໄພບໍ?
ມັນສາມາດປອດໄພສຳລັບສະຖານະການທີ່ງ່າຍດາຍເມື່ອທ່ານເຂົ້າໃຈພື້ນຖານການຄຸ້ມຄອງແລ້ວ ແລະ ສາມາດກວດສອບລາຍລະອຽດໄດ້. ຄວາມສ່ຽງຕົ້ນຕໍແມ່ນຄຳອະທິບາຍການຄຸ້ມຄອງທີ່ຟັງແລ້ວໜ້າເຊື່ອຖືແຕ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ຫຼື ລາຍລະອຽດທີ່ຂາດຫາຍໄປເຊັ່ນ: ການຍົກເວັ້ນ ແລະ ສະຖານະການທີ່ມີລັກສະນະຄ້າຍໆກັນ. ວິທີການທົ່ວໄປແມ່ນການໃຊ້ AI ສຳລັບການສະເໜີລາຄາໄວ, ຈາກນັ້ນໃຫ້ຕົວແທນມະນຸດກວດສອບທາງເລືອກອັນດັບຕົ້ນໆສຳລັບຊ່ອງຫວ່າງ.
ຂ້ອຍຄວນເລືອກຕົວແທນທີ່ເປັນມະນຸດແທນປະຕູອອນໄລນ໌ ຫຼື AI ເວລາໃດ?
ຕົວແທນທີ່ເປັນມະນຸດ (ຫຼື ແບບປະສົມ) ມັກຈະຊ່ວຍໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດເມື່ອຄວາມສ່ຽງມີຄວາມຊັບຊ້ອນ ຫຼື ມີຄວາມສ່ຽງສູງ: ຊັບສິນຫຼາຍຢ່າງ, ຕົວຂັບເຄື່ອນໃນຄົວເຮືອນທີ່ສັບສົນ, ວຽກເສີມ, ຄວາມຕ້ອງການທາງການຄ້າຂະໜາດນ້ອຍ, ການຕັດສິນໃຈຮັບຜິດຊອບທີ່ກວມລວມ, ຫຼື ປະຫວັດການຮຽກຮ້ອງກ່ອນໜ້ານີ້. ຕົວແທນເພີ່ມມູນຄ່າໂດຍການແປຄວາມສ່ຽງເປັນພາສາທີ່ງ່າຍດາຍ, ຖາມຄຳຖາມທີ່ “ເຈົ້າບໍ່ຮູ້ວ່າຈະຖາມ”, ແລະ ສະໜັບສະໜູນເມື່ອການຮຽກຮ້ອງມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ.
ເປັນຫຍັງການຈັດການການຮຽກຮ້ອງຈຶ່ງເປັນບ່ອນທີ່ AI ສາມາດສົ່ງຜົນຕອບແທນໄດ້?
ການຮຽກຮ້ອງບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ຂໍ້ມູນເທົ່ານັ້ນ - ພວກມັນມັກຈະເປັນທາງດ້ານອາລົມ ແລະ ເຕັມໄປດ້ວຍຂໍ້ຍົກເວັ້ນ. AI ສາມາດຄັດເລືອກ, ສະກັດລາຍລະອຽດຈາກຮູບພາບ ຫຼື ເອກະສານ, ແລະ ລາຍງານຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງ, ແຕ່ການເຈລະຈາ, ການຕີຄວາມນະໂຍບາຍຂອບເຂດ, ແລະ ການຍົກລະດັບຄວາມຂັດແຍ້ງຍັງເອື້ອອຳນວຍຕໍ່ມະນຸດ. ຖ້າປະສົບການຂອງ AI ຮູ້ສຶກເຢັນຊາ ຫຼື ສັບສົນ, ລູກຄ້າມັກຈະຮຽກຮ້ອງມະນຸດຢູ່ແລ້ວ, ເລື້ອຍໆຫຼັງຈາກສະຖານະການໄດ້ກາຍເປັນເລື່ອງສັບສົນຫຼາຍຂຶ້ນແລ້ວ.
ກົດລະບຽບຈຳກັດ AI ທີ່ຈະມາແທນຕົວແທນປະກັນໄພແນວໃດ?
ການປະກັນໄພແມ່ນຖືກຄວບຄຸມຢ່າງເຂັ້ມງວດ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຈິນຕະນາການ "ອັດຕະໂນມັດຢ່າງເຕັມທີ່" ຊ້າລົງ. AI ຕ້ອງສະໜັບສະໜູນການເປີດເຜີຍ, ຮ່ອງຮອຍການກວດສອບ, ຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມຍຸຕິທຳ, ແລະ ການອະທິບາຍກ່ຽວກັບການຕັດສິນໃຈແບບອັດຕະໂນມັດ. ບັນຫາຫຼັກແມ່ນຄວາມຮັບຜິດຊອບ: ຖ້າຄໍາແນະນໍາແບບອັດຕະໂນມັດຜິດພາດ, ຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງຍັງຕ້ອງເປັນເຈົ້າຂອງຜົນໄດ້ຮັບ. ຄວາມຂັດແຍ້ງດ້ານກົດລະບຽບນັ້ນເຮັດໃຫ້ມະນຸດຢູ່ໃນວົງຈອນ, ໂດຍສະເພາະສໍາລັບການພົວພັນທີ່ຄ້າຍຄືກັບຄໍາແນະນໍາ.
AI ຈະເຮັດໃຫ້ປະກັນໄພລາຄາຖືກລົງບໍຖ້າຂ້ອຍຂ້າມຕົວແທນ?
ບາງຄັ້ງ AI ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຂັດແຍ້ງ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການບໍລິຫານ, ເຊິ່ງອາດຈະຊ່ວຍໃນນະໂຍບາຍງ່າຍໆ. ແຕ່ "ລາຄາຖືກກວ່າ" ບໍ່ໄດ້ຮັບປະກັນ, ແລະ ຄວາມສ່ຽງທີ່ໃຫຍ່ກວ່າແມ່ນການປະກັນໄພບໍ່ພຽງພໍເພື່ອໃຫ້ໄດ້ລາຄາທີ່ຕໍ່າກວ່າ. ມະນຸດຜູ້ທີ່ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນທີ່ປຶກສາທີ່ແທ້ຈິງມັກຈະປ້ອງກັນຄວາມຜິດພາດໃນການຄຸ້ມຄອງທີ່ມີລາຄາແພງກວ່າຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຄ່າປະກັນໄພເລັກນ້ອຍ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອການຮຽກຮ້ອງທີ່ແທ້ຈິງເກີດຂຶ້ນ.
ຕົວແທນປະກັນໄພຄວນເຮັດແນວໃດໃນປັດຈຸບັນເພື່ອໃຫ້ຍັງຄົງມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງໃນຕະຫຼາດທີ່ມີ AI ຫຼາຍ?
ເສັ້ນທາງທີ່ປອດໄພທີ່ສຸດແມ່ນການປ່ຽນຈາກ "ຜູ້ພິມໃບສະເໜີລາຄາ" ໄປເປັນທີ່ປຶກສາດ້ານຄວາມສ່ຽງ. ສຸມໃສ່ການອະທິບາຍການຄຸ້ມຄອງໃນພາສາທີ່ງ່າຍດາຍ, ອີງໃສ່ກໍລະນີທີ່ສັບສົນ (ການຄ້າ, ຄວາມຊ່ຽວຊານ, ມູນຄ່າສຸດທິສູງ), ແລະ ການສ້າງຄູ່ມືສະໜັບສະໜູນການຮຽກຮ້ອງ. ໃຊ້ AI ເພື່ອອັດຕະໂນມັດການຕິດຕາມ, ການຮັບເອົາ, ແລະ ການຕໍ່ອາຍຸ, ໃນຂະນະທີ່ເຮັດໃຫ້ເອກະສານຂອງຄໍາແນະນໍາມີຄວາມເຂັ້ມງວດຂຶ້ນເພື່ອໃຫ້ຄໍາແນະນໍາຍັງຄົງຊັດເຈນແລະປ້ອງກັນໄດ້.
ອະນາຄົດ “ປະສົມ” ຂອງ AI ແລະ ຕົວແທນປະກັນໄພ ເປັນແນວໃດ?
ສັນຍານສ່ວນໃຫຍ່ຊີ້ບອກເຖິງຮູບແບບປະສົມ: AI ຈັດການກັບຄວາມໄວ - ການຮັບຂໍ້ມູນ, ການສະເໜີລາຄາ, ການບໍລິການ, ແລະ ສ່ວນໜຶ່ງຂອງການຮຽກຮ້ອງ - ໃນຂະນະທີ່ມະນຸດຈັດການກັບການຕັດສິນ, ການໃຫ້ຄຳປຶກສາ, ແລະ ການສະໜັບສະໜູນ. ສິ່ງນັ້ນສ້າງວຽກງານໃໝ່ໆເຊັ່ນກັນ, ເຊັ່ນ: ການຊີ້ນຳຜົນຜະລິດຂອງ AI, ການກວດຈັບຄວາມຜິດພາດ, ແລະ ການປັບປຸງຂະບວນການເຮັດວຽກ. ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຕົວກາງການເຮັດທຸລະກຳຢ່າງດຽວໜ້ອຍລົງ ແລະ ມີບົດບາດໃນການໃຫ້ຄຳປຶກສາທີ່ມີຄວາມຊ່ຽວຊານຫຼາຍຂຶ້ນ.
ຖ້າ AI ສາມາດເຮັດວຽກປະກັນໄພໄດ້ 80%, ເປັນຫຍັງ 20% ສຸດທ້າຍຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ?
ເນື່ອງຈາກວ່າ 20% ສຸດທ້າຍແມ່ນບ່ອນທີ່ການປະກັນໄພກາຍເປັນຂໍ້ຂັດແຍ່ງ, ການປະຕິເສດ, ຄວາມສ່ຽງທາງກົດໝາຍ, ແລະ ຄວາມເສຍຫາຍຕໍ່ຊື່ສຽງ. ຜູ້ຄົນບໍ່ໄດ້ອະທິບາຍຄວາມສ່ຽງຢ່າງຈະແຈ້ງ, ແລະ ກໍລະນີທີ່ຫຍຸ້ງຍາກມັກຈະມາຮອດໃນເວລາທີ່ແນ່ນອນທີ່ທ່ານຕ້ອງການການຄຸ້ມຄອງຫຼາຍທີ່ສຸດ. ເຖິງແມ່ນວ່າຄວາມຜິດພາດເລັກນ້ອຍໃນຄໍາອະທິບາຍການຄຸ້ມຄອງກໍສາມາດກາຍເປັນບັນຫາໃຫຍ່ໄດ້. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ມະນຸດຍັງຄົງມີຄວາມສໍາຄັນຕໍ່ຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ລາຍລະອຽດເລັກນ້ອຍ, ແລະ ການຍົກລະດັບຂຶ້ນເມື່ອສິ່ງຕ່າງໆໄປຂ້າງໆ.
ເອກະສານອ້າງອີງ
-
ສະມາຄົມຜູ້ຮັບຜິດຊອບປະກັນໄພແຫ່ງຊາດ (NAIC) - content.naic.org
-
ອົງການປະກັນໄພ ແລະ ເງິນບຳນານອາຊີບເອີຣົບ (EIOPA) - eiopa.europa.eu
-
ອົງການປະກັນໄພ ແລະ ເງິນບຳນານອາຊີບເອີຣົບ (EIOPA) - eiopa.europa.eu
-
ອົງການປະພຶດທາງດ້ານການເງິນ (FCA) - fca.org.uk
-
ຫ້ອງການຂອງຄະນະກຳມະການຂໍ້ມູນຂ່າວສານ (ICO) - ico.org.uk
-
McKinsey & Company - ອະນາຄົດຂອງ AI ໃນອຸດສາຫະກຳປະກັນໄພ - mckinsey.com
-
McKinsey & Company - ທ່າແຮງຂອງ Gen AI ໃນການປະກັນໄພ: ຫົກລັກສະນະຂອງຜູ້ນຳໜ້າ - mckinsey.com
-
ຣອຍເຕີ - reuters.com
-
Deloitte - deloitte.com
-
ແທດໄດ້ - tractable.ai
-
WIRED - wired.com