नई दिल्ली 

 

मैकिन्से की एक रिपोर्ट के मुताबिक, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) इंश्योरेंस कंपनियों को सेल्स बेहतर बनाने, कस्टमर ऑनबोर्डिंग कॉस्ट कम करने और क्लेम को ज़्यादा सही तरीके से प्रोसेस करने में मदद कर रहा है। रिपोर्ट में कहा गया है कि डोमेन-बेस्ड AI स्ट्रैटेजी अपनाने वाली इंश्योरेंस कंपनियों ने नए एजेंट की सक्सेस रेट और सेल्स कन्वर्ज़न रेट में 10-20 परसेंट का सुधार दर्ज किया है, साथ ही प्रीमियम ग्रोथ में 10-15 परसेंट की बढ़ोतरी हुई है। कस्टमर ऑनबोर्डिंग कॉस्ट में 20-40 परसेंट की कमी आई है, जबकि क्लेम प्रोसेसिंग एक्यूरेसी में 3-5 परसेंट का सुधार हुआ है।

 

मैकिन्से ने कहा कि इंश्योरेंस कंपनियां सेल्स और डिस्ट्रीब्यूशन, अंडरराइटिंग, क्लेम और पॉलिसी सर्विसिंग जैसे कोर बिज़नेस फंक्शन में AI लगाने पर फोकस कर रही हैं। पूरे ऑर्गनाइज़ेशन में एक साथ AI लगाने के बजाय, बड़ी इंश्योरेंस कंपनियां खास बिज़नेस फंक्शन को बदल रही हैं ताकि ऐसे नतीजे मिल सकें जिन्हें मापा जा सके।

 

रिपोर्ट में कहा गया है, "बड़ी इंश्योरेंस कंपनियां AI को सिर्फ़ एक और एफिशिएंसी टूल के तौर पर नहीं देखतीं - वे इसे बदलाव का एक बुनियादी ड्राइवर और ग्रोथ, कस्टमर के साथ रिश्ते और प्रोडक्टिविटी को बेहतर बनाने के मौके के तौर पर पहचानती हैं।" इसमें आगे कहा गया, "यह बदलाव बिज़नेस वैल्यू पर आधारित होना चाहिए और नतीजे ऐसे होने चाहिए जिन्हें मापा जा सके।" रिपोर्ट के मुताबिक, इंश्योरेंस कंपनियों को कुछ ज़्यादा असर वाले बिज़नेस एरिया को प्राथमिकता देनी होगी और AI अपनाने को ऐसे ऑपरेशनल सुधारों से जोड़ना होगा जिन्हें मापा जा सके, जैसे कि कस्टमर का जाना कम करना।

 

मैकिन्से ने यह भी कहा कि इन-हाउस डिजिटल क्षमताएं बनाना बहुत ज़रूरी है, बड़ी इंश्योरेंस कंपनियों का लक्ष्य है कि उनके 70-80 प्रतिशत डिजिटल टैलेंट को कंपनी के अंदर ही काम पर लगाया जाए, साथ ही AI एजेंट के साथ काम करने के लिए एक्सपर्टाइज़ को मज़बूत किया जाए। रिपोर्ट में इस बात पर ज़ोर दिया गया है कि इंश्योरेंस ऑपरेशन में AI को बढ़ाने के लिए मज़बूत डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर और दोबारा इस्तेमाल होने वाले AI सिस्टम ज़रूरी हैं। 

 

मैकिन्से ने कहा, "AI में बेहतरीन इंश्योरेंस कंपनियां दोबारा इस्तेमाल होने वाले मल्टीएजेंट सिस्टम से चलने वाले एक लचीले AI क्षमताओं के स्टैक पर भरोसा करती हैं। एक इंश्योरेंस कंपनी के लिए मॉडर्न AI टेक स्टैक बहुत ज़्यादा मॉड्यूलर और तेज़ी से बदलती टेक्नोलॉजी से निपटने के लिए लचीला है।" इसमें आगे कहा गया, "AI के अंदरूनी हिस्सों और क्षमताओं का दोबारा इस्तेमाल बहुत ज़रूरी है, जैसा कि एक एजेंटिक AI मेश आर्किटेक्चर है। यह कम्पोज़ेबल, डिस्ट्रिब्यूटेड और वेंडर-एग्नोस्टिक आर्किटेक्चरल पैराडाइम कई एजेंट्स को कई सिस्टम, टूल्स और लैंग्वेज मॉडल्स पर सुरक्षित और बड़े पैमाने पर तर्क करने, सहयोग करने और अपने आप काम करने में मदद करता है।"

 

रिपोर्ट में इस बात पर भी ज़ोर दिया गया कि AI को सफलतापूर्वक अपनाने के लिए टेक्नोलॉजी जितना ही ऑर्गनाइज़ेशनल बदलाव में भी उतना ही निवेश करना पड़ता है।

 

"अपनाना उतना ही ज़रूरी है जितना डेवलपमेंट। एक नियम के तौर पर, डिजिटल और AI सॉल्यूशन डेवलप करने पर खर्च किए गए हर डॉलर के लिए, पूरे एंटरप्राइज़ में यूज़र द्वारा पूरी तरह से अपनाए जाने और स्केलिंग को पक्का करने के लिए कम से कम एक और डॉलर खर्च करने का प्लान बनाएं। चेंज मैनेजमेंट, AI के बेकार पड़े रहने और AI द्वारा ऑपरेशन्स को बदलने के बीच मुख्य अंतर है," मैकिन्से ने कहा।