სადაზღვევო სექტორი ციფრული ტრანსფორმაციის რთულ გზას გადის. მიუხედავად იმისა, რომ კომპანიები უზარმაზარ მონაცემებს ფლობენ და ანალიტიკურ გადაწყვეტილებებში გაწაფული კადრები ჰყავთ, ინდუსტრიამ საპილოტე პროგრამებს თავი ვერ დააღწია. კვლევები აჩვენებს, რომ მზღვეველების მხოლოდ 7%-მა შეძლო ამ ინიციატივების ეფექტურად მასშტაბირება მთელი ორგანიზაციის დონეზე. პრობლემა ინტერესის ნაკლებობა როდია. მთავარი შემაფერხებელი ფაქტორი მოძველებული ინფრასტრუქტურა და ფრაგმენტული მონაცემთა არქიტექტურაა, რაც ინტეგრაციას საწყის ეტაპზევე აჩერებს. ტექნიკურ სირთულეებს ფინანსური წნეხიც ემატება – სექტორი ზედიზედ ექვსი წელია, ყოველწლიურად 100 მილიარდ დოლარზე მეტ ზარალს ითვლის. ქონების ხშირი დაზიანებები სტრუქტურულ პრობლემად იქცა, რასაც სტანდარტული ოპერაციული ცვლილებები ვეღარ აგვარებს.
როგორ ატომატებს Agentic AI რთულ პროცესებს?
სწორედ აქ შემოდის „აგენტური ხელოვნური ინტელექტი“ (Agentic AI), რომელიც ამ ჩიხიდან გამოსავალს გვთავაზობს. პასიური ანალიტიკური ხელსაწყოებისგან განსხვავებით, ეს „ჭკვიანი აგენტები“ ავტონომიურ ამოცანებს ასრულებენ და ადამიანის ზედამხედველობით გადაწყვეტილებებსაც იღებენ. ამ აგენტების სამუშაო პროცესში ჩართვა კომპანიებს საშუალებას აძლევს, მოძველებულ სისტემებსა და კადრების დეფიციტს გვერდი აუარონ.
სამუშაო ძალის გაძლიერება ამ ტექნოლოგიის ერთ-ერთი მთავარი გამოყენებაა. ამის კარგი მაგალითია კომპანია Sedgwick-ისა და Microsoft-ის კოლაბორაცია. მათ დანერგეს Sidekick Agent, რათა ზარალის რეგულირების სპეციალისტებს დახმარებოდნენ. სისტემამ რეალურ დროში გაწეული კონსულტაციებით განაცხადების დამუშავების ეფექტიანობა 30%-ზე მეტით გაზარდა.
ოპერაციული სარგებელი მომხმარებელთა მხარდაჭერასაც ეხება. თუ სტანდარტული ჩატბოტები მხოლოდ კითხვებს პასუხობენ ან მომხმარებელს ცოცხალ ოპერატორთან ამისამართებენ, აგენტური გადაწყვეტა პროცესს თავიდან ბოლომდე მართავს. ეს მოიცავს ზარალის პირველადი შეტყობინების მიღებას, დოკუმენტების მოთხოვნას, სისტემების განახლებასა და კლიენტის ინფორმირებას შემდეგი ნაბიჯების შესახებ.
შიდა წინააღმდეგობების დაძლევა
თუმცა, ტექნოლოგიის დანერგვა შიდა წინააღმდეგობების გარეშე არ ხდება. იზოლირებული გუნდები და გაურკვეველი პრიორიტეტები პროცესს ანელებს. აქტუარული ანალიზისა თუ ანდერრაიტინგის მიმართულებით ტალანტების დეფიციტი მონაცემების ეფექტურ გამოყენებას ზღუდავს. Agentic AI-ს სწორედ ამ ხარვეზების შევსება შეუძლია.
წარმატებისთვის აუცილებელია ტექნოლოგიის ბიზნეს-მიზნებთან თანხვედრა. „AI-ს საუკეთესო პრაქტიკის ცენტრის“ (AI Center of Excellence) შექმნა უზრუნველყოფს იმ მმართველობასა და ტექნიკურ ექსპერტიზას, რაც ფრაგმენტულ დანერგვას შეაჩერებს. გუნდებმა მუშაობა მაღალი მოცულობისა და განმეორებადი ამოცანებით უნდა დაიწყონ, რათა მოდელები უკუკავშირის საფუძველზე დახვეწონ. პროცესის დაჩქარება ინდუსტრიული აქსელერატორებითაცაა შესაძლებელი – ბევრი პლატფორმა უკვე გვთავაზობს წინასწარ გამზადებულ ჩარჩოებს, რაც იმპლემენტაციის დროს ამცირებს.
წყარო: artificialintelligence-news; www.marketer.ge
