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GenAI ने दुनिया में तूफान ला दिया है। GenAI के चर्चा में शामिल हुए बिना आप किसी उद्योग सम्मेलन में भाग नहीं ले सकते, किसी उद्योग बैठक में भाग नहीं ले सकते, या भविष्य की योजना नहीं बना सकते। एक उद्योग के रूप में, हम व्यवधान, उभरते बाजार कारकों – अक्सर हमारे नियंत्रण से बाहर (उदाहरण के लिए, उपभोक्ता अपेक्षाएं, पूंजी बाजार के प्रभाव, निरंतर एम एंड ए) – और उनके समाधान के सबसे इष्टतम तरीके के बारे में लगातार चर्चा में रहते हैं। इसमें नवीनतम संपत्ति/उपकरण/क्षमता का उपयोग शामिल है जिसमें अधिक विकास, बेहतर मार्जिन, बढ़ी हुई दक्षता, बढ़ी हुई कर्मचारी संतुष्टि आदि का वादा किया गया है। हालांकि, इनमें से कुछ समाधानों ने राजस्व उत्पन्न करने वाली भूमिकाओं के लिए बड़े पैमाने पर बदलाव लाने में सफलता हासिल की है। उद्योग…अब तक।
प्रौद्योगिकी को बड़े पैमाने पर दक्षता बढ़ाने के लिए विकसित किया गया है, और यदि इसे ठीक से अपनाया जाए, तो उपलब्धियां भी हासिल हुई हैं; हालाँकि, जिन व्यक्तियों को प्रौद्योगिकी का उपयोग करने या उस डेटा को दर्ज करने की आवश्यकता होती है जो दक्षताओं को चलाने के लिए अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, अक्सर वे लोग होते हैं जिन्हें समाधान से बहुत कम या कोई लाभ नहीं मिलता है। इसके मूल में, GenAI ने अंतर्दृष्टि की पहुंच में वृद्धि की है, और राजस्व उत्पन्न करने वाली भूमिकाओं द्वारा व्यापक रूप से अपनाई जाने वाली पहली तकनीक बनने की क्षमता है क्योंकि यह ग्राहकों और वाहकों के साथ जैविक विकास के अवसरों में कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती है। यकीनन, यह अपनी तरह का पहला है जो यह स्पष्ट रूप से प्रदान करता है कि “इसमें मेरे लिए क्या है?” बीमा मूल्य श्रृंखला के भीतर राजस्व उत्पन्न करने वाली भूमिकाओं के लिए उन्हें अधिक डेटा नहीं, बल्कि कार्य करने के लिए अंतर्दृष्टि प्रदान की जाती है।
हमारा मानना है कि पांच प्रमुख उपयोग के मामले हैं जो दलालों और एजेंटों के लिए GenAI के वादे को दर्शाते हैं:
- कार्रवाई योग्य “आपके जैसे ग्राहक” विश्लेषण: ब्रोकरेज व्यवसायों में जो अधिग्रहण के समामेलन के माध्यम से बड़े पैमाने पर विकसित हुए हैं, अक्सर समान ग्राहक पोर्टफोलियो की पहचान करना मुश्किल होता है जो अधिग्रहित एजेंसियों को क्रॉस-सेल और अप-सेल के अवसर प्रदान कर सकते हैं। GenAI के साथ, विभिन्न भौगोलिक क्षेत्रों, अधिग्रहणों आदि में अधिग्रहीत एजेंसियों के व्यवसाय के बही-खातों की तुलना की जा सकती है, ताकि ऐसे ग्राहकों की पहचान की जा सके जिनकी प्रोफाइल समान है लेकिन बीमा समाधान अलग-अलग हैं, जिससे उत्पादकों के लिए अपने ग्राहकों के लिए बीमा कार्यक्रमों को फिर से देखने और खोलने के लिए सामग्री अंतर्दृष्टि खुलती है। कहाँ कार्य करना है इस पर अंतर्दृष्टि द्वारा संचालित अधिक से अधिक जैविक विकास के अवसर।
- सबमिशन की तैयारी और ग्राहक पोर्टफोलियो QA: ऐसे दलालों और/या एजेंटों के लिए जिनके पास राष्ट्रीय अभ्यास समूह या विशेष उद्योग टीमें नहीं हैं, उनके मुख्य स्ट्राइक जोन के बाहर के उद्योगों में बीमाधारक अक्सर एक्सपोज़र को समझने और कवरेज से मेल खाने के लिए सही प्रश्न पूछने के मामले में चुनौतियाँ पेश करते हैं। पर्याप्त कवरेज की पहचान करने और सबमिशन तैयार करने के लिए आवश्यक प्रयास को GenAI के माध्यम से नाटकीय रूप से कम किया जा सकता है। विशेष रूप से, यह तकनीक ब्रोकर/एजेंट को बीमाधारक के बारे में ज्ञात जानकारी, बीमाधारक द्वारा संचालित उद्योग, दूसरों की तुलना में बीमाधारक की कंपनी की जोखिम प्रोफ़ाइल और क्या उपलब्ध है, के आधार पर पूछे जाने वाले प्रश्नों के प्रकार बताने में मदद कर सकती है। 3 मेंतृतीय पार्टी डेटा स्रोत। इसके अलावा, GenAI संभावित रूप से नजरअंदाज किए गए अप-सेल या क्रॉस-सेल अवसरों की पहचान करने के साथ-साथ ई एंड ओ के शमन का समर्थन करने के लिए “स्पॉट चेक” के रूप में कार्य कर सकता है। ऐतिहासिक रूप से, पोर्टफोलियो कवरेज की गुणवत्ता और उसके बाद जमा करना खाते को संभालने वाले निर्माता और खाता टीम के विवेक पर निर्भर होगा। GenAI के साथ, पूछने के लिए सही प्रश्नों में वर्षों का ज्ञान और अनुभव ब्रोकर और/या एजेंट की उंगलियों पर हो सकता है, जो QA और क्रॉस-सेल और अप-सेल टूल के रूप में कार्य कर सकता है।
- बुद्धिमान प्लेसमेंट: प्रत्येक ग्राहक के लिए जोखिम प्लेसमेंट निर्णय काफी हद तक खाता प्रबंधकों और उत्पादकों द्वारा वाहक/हामीदार के साथ संबंधों के स्तर और ग्राहक के दिए गए जोखिम पोर्टफोलियो के लिए ज्ञात या अनुमानित वाहक भूख के आधार पर संचालित होते हैं। जबकि प्लेसमेंट में वर्षों के अनुभव से प्राप्त ज्ञान का खजाना उल्लेखनीय है, ग्राहकों के जोखिम प्रोफाइल में लगातार बदलाव के कारण वाहकों की बदलती जोखिम भूख एजेंसियों और दलालों के लिए इष्टतम प्लेसमेंट ढूंढना चुनौतीपूर्ण बनाती है। GenAI के समर्थन से, एजेंसियां और ब्रोकर सबमिशन सारांश तैयार करने के लिए वाहक की बताई गई भूख, ग्राहक के जोखिम और नीति अनुशंसाओं और एजेंसी या ब्रोकर के लिए वित्तीय संविदात्मक विवरणों की तुलना कर सकते हैं। यह खाता टीम को प्लेसमेंट अनुशंसाएं प्रदान करता है जो ग्राहक और एजेंसी या ब्रोकर के सर्वोत्तम हित में होती हैं, साथ ही मार्केटिंग पर खर्च होने वाले समय को कम करती हैं, इष्टतम बाजार खोजने और उन बाजारों से बचने के संदर्भ में जहां जोखिम स्वीकार नहीं किया जाएगा।
- राजस्व हानि से बचाव: चूंकि ग्राहक कमीशन के बजाय सलाहकार शुल्क का विकल्प चुनते हैं, जो शुल्क रिटेनर-विशिष्ट नहीं होते हैं, लेकिन एजेंसी या ब्रोकर द्वारा प्रदान किए जाने वाले विशिष्ट जोखिम प्रबंधन कार्यों के लिए जिम्मेदार होते हैं, वे अक्सर “अंडर” बिल में चले जाते हैं। एक क्षमता के रूप में GenAI सैद्धांतिक रूप से ग्राहक अनुबंधों को निगल सकता है, शुल्क-आधारित सेवा समझौतों का मूल्यांकन कर सकता है, और एक सारांश स्थापित कर सकता है जिसे खाते की सेवा करने वाले कर्मचारियों के लिए आंतरिक ज्ञान विनिमय जैसे उपकरण पर परोसा जा सकता है। यह ज्ञान प्रबंधन समाधान जरूरत के समय कर्मचारी को विशिष्ट मार्गदर्शन प्रदान कर सकता है कि संविदात्मक दायित्वों के आधार पर किस शुल्क का बिल दिया जाना चाहिए, जिससे उन एजेंसियों और दलालों के लिए राजस्व वृद्धि का अवसर मिलता है जिनके पास अज्ञात, असंग्रहीत प्राप्य हैं।
- ग्राहक-विशिष्ट विपणन सामग्री गति से: ऐतिहासिक रूप से, यदि कोई एजेंट या ब्रोकर गैर-प्रमुख क्षमता (उदाहरण के लिए, डिजिटल मार्केटिंग) का विस्तार करना चाहता है, तो वे सही विशेषज्ञता और प्रयास पर सही रिटर्न प्राप्त करने के लिए क्षमता को किराए पर लेंगे या किराए पर लेंगे। हालांकि यह काम कर गया, इसके परिणामस्वरूप SG&A का विस्तार हुआ जिसे विकास के साथ कसकर नहीं बांधा जा सका। GenAI प्रकार के समाधान इसके लिए एक समाधान प्रदान करते हैं जिसमें वे एक एजेंट या ब्रोकर को निवेश और लागत के एक अंश और संभावित रूप से बेहतर परिणाम के लिए गैर-प्रमुख क्षमताओं (जैसे डिजिटल मार्केटिंग) तक स्केलेबल पहुंच की अनुमति देते हैं। उदाहरण के तौर पर, जेनएआई आउटपुट को त्वरित गति से अनुकूलित किया जा सकता है ताकि एजेंसियों और दलालों को मध्य बाजार के ग्राहकों के लिए उद्योग-विशिष्ट सामग्री उत्पन्न करने में सक्षम बनाया जा सके (उदाहरण के लिए, हम बाजार के एक्स% और आपके साथियों की जेड संख्या को कवर करते हैं) समय पर प्रयास के बिना एक-से-एक बिक्री संपार्श्विक बनाना।
जबकि हमने जो उपयोग के मामले निकाले हैं वे प्रोटोटाइप चरण में हैं, वे चित्रित करते हैं कि निकट भविष्य में मानव और मशीन राजस्व-सृजन गतिविधियों के लाभ के लिए कैसे दिख सकते हैं। तीन प्रमुख कार्य हैं जिन्हें हम अपने सभी ब्रोकर/एजेंट ग्राहकों को आगे करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं क्योंकि वे अपने स्वयं के वर्कफ़्लो में इस तकनीक के उपयोग का मूल्यांकन करते हैं:
- डेटा के एक सबसेट पर ध्यान दें: उपयोगी अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए GenAI का लाभ उठाने के लिए कुछ डेटा को अत्यधिक विश्वसनीय होना आवश्यक है। एक आम ग़लतफ़हमी यह है कि GenAI का लाभ उठाने के लिए यह सभी एजेंट या ब्रोकर का डेटा होना चाहिए, लेकिन वास्तविकता यह है कि छोटे से शुरू करें, निष्पादित करें, फिर विस्तार करें। आप जो जानकारी चाहते हैं उसके लिए सबसे महत्वपूर्ण डेटा तत्वों की पहचान करें और विस्तार करने से पहले उस डेटासेट को बेहतर बनाने के लिए डेटा गवर्नेंस और क्लीन-अप रणनीतियाँ स्थापित करें। ऐसा करने से निजी कंप्यूटिंग मॉडल को डेटा स्वच्छता प्रयासों का विस्तार करने से पहले, उद्यम के लिए मूल्य प्रदान करने के साथ काम करने के लिए एक डेटासेट मिलेगा।
- पायलट के लिए उपयोग के मामलों को प्राथमिकता दें: कई उभरती प्रौद्योगिकियों की तरह, उपयोग के मामलों को निष्पादित करने के माध्यम से दिए गए मूल्य का परीक्षण किया जा रहा है। दलालों और एजेंटों को मूल्यांकन करना चाहिए कि संभावित उच्च मूल्य उपयोग के मामले क्या हैं और फिर आवश्यक बदलावों और परिवर्तनों के लिए विकास टीम और राजस्व उत्पन्न करने वाली टीमों के बीच फीडबैक लूप के साथ उन क्षेत्रों में मूल्य का परीक्षण करने के लिए पायलट बनाएं।
- शासन कैसे करें और कैसे अपनाएँ, इसका मूल्यांकन करें: जैसा कि हमने चर्चा की, एक उद्योग के रूप में बीमा नई तकनीक को अपनाने में धीमा रहा है और इस प्रकार, दलालों और एजेंटों को परिवर्तन प्रबंधन और अपनाने की रणनीतियों में निवेश करने के लिए तैयार रहना चाहिए ताकि यह दिखाया जा सके कि यह तकनीक कैसे अपनी तरह की पहली हो सकती है। राजस्व उत्पन्न करने वाली टीमों के लिए सकारात्मक तरीके से राजस्व और जैविक विकास पर भौतिक प्रभाव डालना।
हालाँकि यह ब्लॉग पोस्ट इस बारे में एक गैर-विस्तृत दृष्टिकोण है कि GenAI वितरण को कैसे प्रभावित कर सकता है, हमारे पास इस मामले पर कई और विचार हैं, जिसमें वाहक और एमजीए दोनों के लिए अंडरराइटिंग और दावों पर प्रभाव शामिल हैं। कृपया संपर्क करें हीदर सुलिवान या बॉब बेसियो यदि आप आगे चर्चा करना चाहें।
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