AI dla agenta ubezpieczeniowego: zastosowania, granice i dane klientów

Praca agenta ubezpieczeniowego to w dużej mierze praca z tekstem. Polisy, ogólne warunki ubezpieczenia, zestawienia z towarzystw, wiadomości od klientów, notatki z rozmów, dokumenty wymagane przy dystrybucji. To dokładnie ten rodzaj pracy, w którym modele językowe dają dziś wyraźny efekt.

Jednocześnie agent pracuje na danych, które wymagają ostrożności, i wykonuje pracę doradczą, za którą odpowiada osobiście. Dlatego wdrożenie AI w agencji wymaga jasnych zasad: co AI robi, czego nie robi i jakie dane może dostać. W tym artykule opisujemy, jak to wygląda w praktyce.

Odczyt danych z polis

Klient przynosi polisę z innej agencji albo przesyła zdjęcie dokumentu. Agent musi przepisać okres ubezpieczenia, sumy, zakres, składkę i towarzystwo do swojej bazy, żeby wiedzieć, kiedy zaproponować ofertę. AI odczytuje te dane z PDF-a lub skanu i wpisuje je do odpowiednich pól. Agent sprawdza wynik, a pola, co do których model nie jest pewny, są oznaczone.

To zastosowanie jest mało efektowne, ale bardzo praktyczne. Każda polisa konkurencji w bazie to okazja do oferty przy jej końcu. Bez odczytu z AI takie polisy często zostają w skrzynce agenta. O budowie bazy piszemy na stronie baza polis i klientów.

Porównanie warunków ubezpieczeń

Porównanie ochrony z kilku towarzystw wymaga czytania długich dokumentów: zakresów, wyłączeń, limitów, franszyz. AI może przygotować zestawienie różnic jako punkt wyjścia: w tym towarzystwie kradzież roweru jest objęta do takiej kwoty, w tamtym wymaga dodatkowej opcji. Agent sprawdza zestawienie z dokumentami i decyduje, co z niego przedstawić klientowi.

To zastosowanie wymaga szczególnej ostrożności. Model może pominąć wyłączenie zapisane w nietypowym miejscu albo źle zrozumieć definicję. Dlatego zestawienie z AI zawsze jest materiałem roboczym, a nie dokumentem dla klienta. Jak przygotować porównanie, które klient zrozumie, opisujemy w artykule porównanie ofert ubezpieczeń dla klienta.

Notatki z rozmów

Po spotkaniu z klientem agent nagrywa krótką notatkę głosową. AI zamienia ją na uporządkowany wpis: sytuacja klienta, jego potrzeby, obawy, następne kroki. Taka notatka przydaje się przy odnowieniu, przy zastępstwie innego agenta i przy dokumentowaniu rozpoznania potrzeb. Agent zatwierdza wpis, zanim trafi do bazy.

Wiadomości do klientów

Prośba o aktualne dane przed odnowieniem, informacja o brakującym dokumencie przy szkodzie, odpowiedź na pytanie o termin płatności raty. AI przygotowuje szkic w tonie agencji, agent poprawia i wysyła. W bardziej rozbudowanej wersji szablony z AI trafiają do automatycznych wiadomości, które wychodzą bez udziału agenta, ale tylko w sprawach organizacyjnych, nigdy doradczych.

Asystent wiedzy dla agentów

Agenci często pytają się nawzajem o produkty i procedury: jak zgłosić szkodę w tym towarzystwie, jaki jest limit wieku pojazdu w tamtym, gdzie jest aktualny wzór pełnomocnictwa. Asystent AI odpowiada na takie pytania na podstawie dokumentów agencji i towarzystw, ze wskazaniem źródła. Nowy agent szybciej się wdraża, a doświadczeni nie odpowiadają na te same pytania po raz dziesiąty. O takich asystentach piszemy na stronie usługi asystent AI na firmowej wiedzy.

Pomoc przy szkodach

Klient zgłasza szkodę i opisuje zdarzenie w kilku zdaniach. AI może na tej podstawie przygotować listę dokumentów, które zwykle są potrzebne przy takiej szkodzie, i szkic wiadomości do klienta z instrukcją, co zrobić dalej. Agent sprawdza listę, uzupełnia ją o wymagania konkretnego towarzystwa i wysyła. Przy dużych szkodach firmowych AI może też streścić długą korespondencję z likwidatorem, tak żeby agent szybko wiedział, na jakim etapie jest sprawa. Opisujemy to na stronie wsparcie klientów przy szkodach.

Nowi agenci

Wdrożenie nowego agenta w multiagencji trwa długo, bo musi poznać produkty kilkunastu towarzystw, ich procedury i zasady agencji. Asystent wiedzy i biblioteka sprawdzonych poleceń skracają ten czas. Nowy agent może zapytać asystenta o procedurę, zamiast przerywać pracę doświadczonym kolegom, a przygotowane przez agencję polecenia pomagają mu pisać wiadomości do klientów w tonie agencji od pierwszego dnia.

Czego AI nie robi

Najważniejsza granica dotyczy doradztwa. AI nie rozpoznaje potrzeb klienta, nie rekomenduje produktu i nie przedstawia oferty. To praca agenta, który zna klienta, rozumie jego sytuację i odpowiada za rekomendację. Przepisy o dystrybucji ubezpieczeń wiążą tę odpowiedzialność z osobą pośrednika, a klient oczekuje rozmowy z człowiekiem, któremu ufa.

Druga granica dotyczy pewności. Model językowy brzmi pewnie także wtedy, gdy się myli. Dlatego wszystko, co AI przygotowuje, a co trafia do klienta albo do bazy, sprawdza agent.

Dane klientów

Agent przetwarza dane osobowe klientów, w tym dane finansowe, a przy ubezpieczeniach na życie i zdrowotnych także dane o zdrowiu. Kilka zasad porządkuje korzystanie z AI:

• AI tylko na kontach firmowych, w planach, w których dane nie służą do trenowania modeli,
• do modelu trafia tylko to, co potrzebne do zadania, np. warunki ubezpieczenia bez danych klienta,
• ankiety medyczne i informacje o stanie zdrowia nie trafiają do AI,
• agencja ma spisane zasady i szkoli z nich agentów.

Wiele zastosowań w ogóle nie wymaga danych osobowych. Porównanie warunków ubezpieczeń dotyczy dokumentów towarzystw. Asystent wiedzy odpowiada na podstawie procedur. Więcej o zasadach piszemy w artykule RODO a automatyzacja procesów.

Okno czatu czy AI w procesach

Większość agentów zaczyna od okna czatu: wkleja tekst, dostaje odpowiedź, kopiuje wynik. To dobry początek, ale ma ograniczenia. Dane trzeba kopiować ręcznie, wyniki nie trafiają do bazy, a każdy agent pisze polecenia po swojemu. Następnym krokiem jest AI w procesach: odczyt polis trafia prosto do bazy, szkice wiadomości powstają przy zadaniu odnowienia, asystent wiedzy jest dostępny tam, gdzie agent pracuje.

Takie rozwiązania budujemy na narzędziach, z których agencja już korzysta, z połączeniami w n8n. Szersze spojrzenie na AI w tej branży znajdziecie na stronie AI w pośrednictwie ubezpieczeniowym.

Porównanie zastosowań

Jak wprowadzić AI w agencji

Najlepiej zacząć od trzech kroków:

1. 1Wybrać dwa lub trzy zastosowania, np. odczyt polis i notatki z rozmów.
2. 2Spisać zasady: jakie dane wolno przesyłać, jak sprawdzać wyniki, czego AI nie robi.
3. 3Przeszkolić agentów na prawdziwych zadaniach i po miesiącu zebrać ich uwagi.

Po kilku tygodniach widać, które zastosowania przyjęły się w codziennej pracy, a które wymagają zmian. Wtedy warto zdecydować o kolejnych krokach, np. o połączeniu AI z bazą polis. O tym, jak AI zmienia codzienną pracę zespołów, piszemy w artykule AI w codziennej pracy zespołu.