Ha van terület, ahol az AI nem futurisztikus ígéretként, hanem napi fejfájásként jelenik meg, az a biztosítási kárrendezés. Itt nagyon gyorsan kiderül, hogy egy rosszul működő automatizmus nemcsak hibázik, hanem pluszmunkát, dühös ügyfeleket és bizalmi problémát is termel.

Mi történt

A Glassdoor friss kutatása szerint az amerikai biztosítási kárszakértők azok, akik a legnegatívabban beszélnek az AI-ról a munkahelyi értékelésekben: amikor megemlítik, az esetek 98 százalékában kritikus hangnemben teszik. A visszajelzések közös motívuma, hogy a vezetők erőltetik a technológiát, miközben a dolgozók szerint a rendszerek túl sokat hibáznak, és a következményeket végül nekik kell kezelniük.

A gyakorlatban ez többféleképpen jelenik meg. Az AI-t használják például a kárbejelentés első feldolgozására, dokumentumok összefoglalására, fotók és videók elemzésére, vagy akár kifizetési becslések előkészítésére. Elvben ez gyorsítja az egyszerű ügyeket, és több időt hagy az összetettebb esetekre. A panaszok szerint viszont a hibás besorolások, a "hallucinációk" — vagyis amikor a rendszer magabiztosan állít valami pontatlant vagy teljesen téveset — és a hiányos összefoglalók miatt az ügyeket újra kell osztani, javítani kell az adatokat, és az ügyfél felé is embernek kell elvinni a rossz hírt.

Közben a szakma munkaerőpiaci helyzete sem megnyugtató. Az amerikai statisztikák csökkenő foglalkoztatást jeleznek a következő évekre, és az entry-level, vagyis pályakezdő állások száma is jelentősen visszaesett. Ez fontos háttér: amikor egy technológiát egyszerre élnek meg hibás eszközként és lehetséges munkahelyi fenyegetésként, a vele szembeni ellenállás szinte törvényszerűen erősödik.

Miért fontos

Ez a történet jó emlékeztető arra, hogy az AI bevezetését nem érdemes pusztán hatékonysági diaként nézni. A biztosításban a döntések pénzről, kárról, egészségügyi dokumentumokról és sokszor krízishelyzetben lévő emberekről szólnak. Ilyenkor egy téves összefoglaló vagy rossz besorolás nem apró szoftverhiba, hanem könnyen félretájékoztatáshoz, rossz kifizetéshez vagy elhúzódó ügyintézéshez vezethet. Gondolj rá úgy, mint egy GPS-re, amely néha gyorsabb útvonalat ajánl, de ha rossz utcába küld, neked kell visszafordulni — csak itt az időveszteség mellett pénzügyi és emberi következmények is vannak. A Wired által megszólaltatott kárszakértők egyik legerősebb állítása épp az, hogy az ügyfél sokszor nem is érzékeli, hogy a zavar forrása egy AI-rendszer volt; a hibát annak az embernek tulajdonítja, akivel beszél.

Mire figyelj

  1. Az lesz a kulcskérdés, hogy az AI valóban kivált-e feladatokat, vagy csak átpakolja őket az emberekre. A két helyzet kívülről hasonlónak tűnhet, de működésben óriási a különbség.
  1. Érdemes figyelni, hol marad ember a folyamatban. A legegyszerűbb adminisztratív lépések automatizálása más kategória, mint amikor vitás, nagy értékű vagy érzelmileg terhelt káreseményeknél is háttérbe szorul a személyes ügyintézés.
  1. Az is sokat elárul majd, hogyan mérik a sikert a biztosítók. Ha csak a gyorsaságot nézik, az fél képet ad. A hibaarány, az újranyitott ügyek száma és az ügyfélpanaszok legalább ennyire fontos mutatók.
  1. Végül nem technológiai, hanem bizalmi kérdésről is szó van. Az AI akkor tud tartósan helyet találni ebben a munkában, ha eszköz marad a szakértő kezében, nem pedig olyan feketedoboz, amelynek a döntéseit utólag embereknek kell kimagyarázniuk.