AI युग में, बीमा एजेंसी की मूल्य कहाँ है? जापान में भी परामर्श में बदलाव की निकटता

"AI ने ऐसा कहा" बीमा परामर्श में बदलाव, मानव एजेंट के लिए बचा काम क्या है

"AI ने कहा कि यह बीमा प्रीमियम बहुत महंगा है"

बीमा परामर्श केंद्रों में ऐसी बातचीत हो रही है। विदेशी सोशल मीडिया पर, ChatGPT के उत्तरों के आधार पर अनुमान पर संदेह करने वाले ग्राहकों को कैसे समझाया जाए, इस पर उलझन भरी पोस्टें हैं। दूसरी ओर, उपयोगकर्ताओं की ओर से, कठिन अनुबंधों को समझने के लिए AI का उपयोग करने की आवाजें भी सुनाई देती हैं।

बीमा कंपनियां और एजेंट न केवल AI को अपना रहे हैं, बल्कि परामर्श करने वाले ग्राहक भी AI का उपयोग कर रहे हैं। यह बदलाव बीमा चुनने के तरीके और एजेंट से अपेक्षित भूमिका को बदल सकता है।

जर्मनी के बीमा उद्योग में चल रही चर्चाओं के माध्यम से, हम जापान के बीमा परामर्श से संबंधित मुद्दों पर विचार करना चाहते हैं।

जर्मनी में चल रही चर्चा है "बीमा कार्य को कैसे पुनर्गठित किया जाए"

20 अक्टूबर 2026 को, जर्मनी के विशेषज्ञ मीडिया AssCompact ने AI द्वारा बीमा मध्यस्थता कार्यों में बदलाव पर एक लेख प्रकाशित किया। इसे bbg Betriebsberatungs के टोबियास क्नेलर और SureIn और Modus के संस्थापक डैनियल डियाकेस ने लिखा था।

लेख में उद्योग कार्यक्रम "DKM 2026" में AI पर एक विशेष सम्मेलन "KI-Navigator" की स्थापना की शुरुआत की गई है।

यह ध्यान देने योग्य है कि मूल लेख उद्योग के पेशेवरों द्वारा दृष्टिकोण और सम्मेलन परिचय का एक लेख है। यह कोई अनुसंधान नहीं है जिसने साबित किया हो कि "AI को शामिल करने से बिक्री निश्चित रूप से बढ़ेगी"।

इस समस्या की जागरूकता स्पष्ट है। जबकि ग्राहक तेजी से और व्यक्तिगत प्रतिक्रिया की मांग करते हैं, वहीं कार्यस्थल में जानकारी का प्रबंधन और प्रशासनिक कार्य शेष रहते हैं। AI का उपयोग करके, यह देखा जा सकता है कि लोग परामर्श के लिए कैसे जगह बना सकते हैं। हालांकि, मौजूदा सिस्टम के साथ कनेक्शन, डेटा की गुणवत्ता, गोपनीय जानकारी का प्रबंधन आदि, कार्यान्वयन में चुनौतियां भी हैं।

यूरोप में जनरेटिव AI का विस्तार हो रहा है, लेकिन "पूर्ण स्वचालन" से दूरी है

उद्योग की अपेक्षाओं और कार्यान्वयन की वास्तविकता को अलग से देखना आवश्यक है।

यूरोपीय बीमा और व्यवसाय पेंशन प्राधिकरण (EIOPA) द्वारा फरवरी 2026 में प्रकाशित एक सर्वेक्षण में 25 देशों की 347 बीमा कंपनियों के उत्तरों को संकलित किया गया। उत्तर देने वाली कंपनियों में से लगभग दो-तिहाई ने जनरेटिव AI का उपयोग किया था, लेकिन अधिकांश अभी भी परीक्षण चरण में थे।

रिपोर्ट किए गए उपयोगों में से 64% आंतरिक कार्यों की उत्पादकता बढ़ाने के लिए थे, जैसे कि दस्तावेज़ों से जानकारी निकालना और लेखन करना। 36% ग्राहक-उन्मुख उपयोगों के लिए थे, जैसे कि चैटबॉट। यह उपयोग का विवरण है और इसका मतलब यह नहीं है कि "ग्राहक सेवा का 36% AI द्वारा प्रतिस्थापित किया गया"।

यह सर्वेक्षण उपयोग के विस्तार और सावधानीपूर्वक संचालन के सह-अस्तित्व को दर्शाता है। ध्यान दें कि यह बीमा कंपनियों पर केंद्रित है और एजेंटों की अपनाने की दर को सीधे संकेतित नहीं करता है।

सोशल मीडिया की उम्मीदें: "बीमा दस्तावेज़ों से प्रश्न पूछने" की मूल्य

तो, उपयोगकर्ता इसे कैसे देख रहे हैं?

इस बार जो पुष्टि की जा सकती है, वह मूल लेख पर सीधा प्रतिक्रिया नहीं है, बल्कि बीमा और AI के संबंध में विदेशी मंच Reddit पर संबंधित पोस्ट हैं। ये व्यक्तिगत अनुभव और राय हैं और समाज की समग्र स्वीकृति या अस्वीकृति को नहीं दर्शाते हैं।

एक पोस्टर ने बताया कि उन्हें आवश्यक कवरेज की जानकारी नहीं थी और उन्होंने अधिक कवरेज वाले उत्पादों को चुना। इसके बाद उन्होंने अनुबंध दस्तावेज़ों को ChatGPT में अपलोड किया और प्रश्न पूछना शुरू कर दिया।

बाद में, दस्तावेज़ों को बार-बार अपलोड करने की असुविधा के कारण, उन्होंने बीमा दस्तावेज़ों से प्रश्न पूछने के लिए एक ऐप विकसित किया। यह एक व्यक्तिगत ऐप के प्रचार सहित पोस्ट है, इसलिए इसे प्रभाव का वस्तुनिष्ठ प्रमाणित उदाहरण नहीं माना जा सकता। फिर भी, यह बताता है कि उपयोगकर्ता किन समस्याओं का सामना कर रहे हैं।

"दस्तावेज़ मेरे पास हैं, लेकिन मैं जानना चाहता हूं कि उत्तर क्या है"

यदि इस असुविधा को हल किया जा सकता है, तो AI का मतलब होगा।

जापान के बीमा परामर्श में भी, बैठक से पहले शब्दावली को समझने या पूछने के लिए प्रश्नों को तैयार करने की स्थिति की कल्पना की जा सकती है। यदि प्रश्नों की तैयारी हो जाती है, तो सीमित परामर्श समय को अपनी परिस्थितियों के अनुसार बातचीत में उपयोग करना आसान हो जाएगा।

सोशल मीडिया की उलझन: "AI के उत्तर" और वास्तविक अनुमान में अंतर

दूसरी ओर, बीमा एजेंटों के लिए Reddit पर एक अलग समस्या पर चर्चा की जा रही थी।

पोस्टर ने बताया कि जब उन्होंने फ्लोरिडा, अमेरिका में गृह बीमा के लिए छत की पुरानी स्थिति आदि को ध्यान में रखते हुए अनुमान प्रस्तुत किया, तो ग्राहक ने कहा, "ChatGPT ने कहा कि यह एक अच्छा अनुमान नहीं है"।

टिप्पणियों में AI के उत्तरों को बिना सोचे-समझे मानने के प्रति चिंता और प्रतिस्पर्धी के अनुमान पत्र को वास्तव में देखकर तुलना की शर्तों की पुष्टि करने की सलाह दी गई।

हालांकि, इस पोस्ट से यह तय नहीं किया जा सकता कि एजेंट का अनुमान सही था या ग्राहक का दूसरा विकल्प बेहतर था। परामर्श की सामग्री या अनुबंध की शर्तों का पूरा विवरण सार्वजनिक नहीं है।

फिर भी, एक समस्या स्पष्ट है।AI के उत्तर परामर्श का प्रारंभिक बिंदु बन सकते हैं और साथ ही, स्पष्टीकरण में अंतर भी पैदा कर सकते हैं।

"महंगा या सस्ता" प्रश्न का उत्तर देने के लिए, यह जानना आवश्यक है कि अनुबंध क्या और कितना कवर करता है और तुलना के लिए शर्तों को समान करना आवश्यक है। एजेंट को AI के उत्तर को सीधे खारिज करने के बजाय, उन शर्तों की पुष्टि करने के लिए एक साथ काम करने की आवश्यकता होती है जिन पर वह उत्तर आधारित है।

जापान में पूछा जा रहा है "क्या स्पष्टीकरण का आधार स्पष्ट है"

जापान में भी, वित्तीय क्षेत्र में AI के उपयोग पर चर्चा हो रही है।

वित्तीय सेवा एजेंसी ने 3 मार्च 2026 को "AI चर्चा पत्र" का संस्करण 1.1 प्रकाशित किया। यह पिछले वर्ष आयोजित AI सार्वजनिक-निजी मंच की अंतर्दृष्टियों को दर्शाता है और वित्तीय संस्थानों के उपयोग और जोखिम प्रबंधन के मुद्दों को अद्यतन करता है।

यदि इस आंदोलन को जापान के बीमा परामर्श में लागू किया जाए, तो मूल्यांकन करने योग्य यह है कि "AI को शामिल किया गया है" यह दावा करने के बजाय, उत्तरों की पुष्टि करने की प्रणाली है।

उदाहरण के लिए, यदि AI कहता है "यह मामला कवरेज के अंतर्गत आता है", तो क्या यह पुष्टि किया जा सकता है कि यह किस अनुबंध की किस धारा पर आधारित है। यदि जानकारी अपर्याप्त है, तो क्या अतिरिक्त पुष्टि की मांग की जा सकती है। क्या जटिल मामलों को मानव को सौंपा जा सकता है।

ये इस लेख के सेवा मूल्यांकन के दृष्टिकोण हैं।

स्पष्टीकरण का प्रवाहमय होना और व्यक्तिगत अनुबंध पर लागू होना अलग बातें हैं। सुविधाजनक स्क्रीन के पीछे, आधार और पुष्टि की प्रक्रिया कितनी अच्छी तरह से स्थापित है, यह महत्वपूर्ण होगा।

"AI इसलिए निष्पक्ष है" यह मान लेना भी आवश्यक नहीं है

एक और बात जो विचार करने योग्य है वह है प्रस्ताव की सीमा।

भले ही AI कई उत्पादों को सूचीबद्ध करता है, यह जरूरी नहीं है कि यह बाजार के सभी उत्पादों की तुलना का परिणाम हो। उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण से, यदि यह स्पष्ट नहीं है कि क्या तुलना की गई है और क्या नहीं, तो प्रस्ताव का अर्थ समझना मुश्किल हो सकता है।

यह केवल AI तक सीमित नहीं है, बल्कि बीमा परामर्श से संबंधित समस्या है। AI का उपयोग करते समय, उत्तरों की स्पष्टता के कारण, तुलना की सीमा और शर्तें अस्पष्ट हो सकती हैं।

व्यक्तिगत जानकारी के बारे में भी यही बात लागू होती है। अनुबंध दस्तावेज़ों को पढ़ने की सुविधा बाहरी सेवा को दस्तावेज़ में शामिल जानकारी सौंपने के साथ जुड़ी होती है। यह समझने योग्य स्पष्टीकरण आवश्यक होगा कि कौन सी जानकारी संभाली जा रही है और किस उद्देश्य के लिए संग्रहीत की जा रही है।

मानव एजेंट का मूल्य AI के बाद के परामर्श अनुभव से तय होता है

AI का कार्यान्वयन सफल हुआ या नहीं, यह केवल उत्पन्न किए गए दस्तावेजों की संख्या से नहीं मापा जा सकता।

क्या उत्तर प्राप्त करने का समय कम हुआ है। क्या स्पष्टीकरण में त्रुटियां या पुनरावृत्ति कम हुई हैं। क्या ग्राहक समझकर चयन कर सके। और जब दुर्घटना या बीमारी जैसी समस्याएं आती हैं, तो क्या वे आवश्यक परामर्श के लिए जुड़ सकते हैं।

भले ही प्रशासनिक कार्य कम हो जाएं, लेकिन यदि इसके कारण मामलों की संख्या बढ़ जाती है और परामर्श जल्दी-जल्दी होता है, तो यह उपयोगकर्ता की सुरक्षा से नहीं जुड़ता। इसके विपरीत, यदि पुष्टि और संगठन का बोझ कम हो जाता है और परिस्थितियों को सुनने का समय बढ़ता है, तो AI का प्रभाव ग्राहकों तक पहुंच सकता है।

विदेशी पोस्टों में दिखाई देने वाली उम्मीदें और उलझनें बीमा परामर्श के दोनों पहलुओं को दर्शाती हैं। उपयोगकर्ता स्पष्टता की मांग करते हैं, जबकि कार्यस्थल व्यक्तिगत शर्तों के आधार पर समझ की मांग करता है।

आने वाले बीमा परामर्श में आवश्यक है कि इस अंतर को पाटने की प्रणाली हो। AI के उत्तरों की पुष्टि करते हुए, यह सुनिश्चित करना कि व्यक्ति समझकर चयन कर सके। मानव एजेंट का मूल्य भी वहां पुनः मूल्यांकित होगा।

स्रोत और संदर्भ सामग्री

1. FinanzNachrichten.de:
   20 अक्टूबर 2026 की तारीख।
   https://www.finanznachrichten.de/nachrichten-2026-10/69881384-so-grundlegend-veraendert-ki-die-versicherungsvermittlung-031.htm

2. AssCompact: बीमा मध्यस्थता कार्यों में AI का उपयोग और DKM विशेष सम्मेलन पर मूल लेख
   उद्योग पेशेवरों द्वारा लेख। कार्य परिवर्तन की संभावनाएं, कार्यान्वयन की चुनौतियां, KI-Navigator की स्थिति की पुष्टि।
   https://www.asscompact.de/nachrichten/so-grundlegend-veraendert-ki-die-versicherungsvermittlung?page=kompasscompact.de

3. EIOPA: यूरोपीय बीमा कंपनियों के जनरेटिव AI उपयोग सर्वेक्षण
   25 देशों की 347 कंपनियों पर केंद्रित सर्वेक्षण। उपयोग की स्थिति, परीक्षण चरण की अधिकता, आंतरिक और ग्राहक-उन्मुख उपयोगों की पुष्टि।
   https://www.eiopa.europa.eu/eiopa-survey-generative-ai-shows-swift-cautious-adoption-among-europes-insurers-2026-02-02_eneiopa.europa.eu

4. वित्तीय सेवा एजेंसी: AI चर्चा पत्र का संस्करण 1.1 का प्रकाशन
   3 मार्च 2026 को प्रकाशित। जापान के वित्तीय क्षेत्र में AI के उपयोग और जोखिम प्रबंधन पर चर्चा की पुष्टि।
   https://www.fsa.go.jp/news/r7/sonota/20260303/aidp.htmlfsa.go.jp

5. Reddit: बीमा दस्तावेज़ों की समझ में AI का उपयोग करने वाली पोस्ट
   बीमा दस्तावेज़ों पर प्रश्न पूछने और व्यक्तिगत ऐप विकास की प्रेरणा की व्याख्या करने वाली व्यक्तिगत पोस्ट। प्रचार शामिल है, प्रभाव का वस्तुनिष्ठ प्रमाण नहीं।
   https://www.reddit.com/r/SideProject/comments/1rfw5lo/i_kept_uploading_my_insurance_pdfs_into_chatgpt/reddit.com

6. Reddit: ChatGPT के उत्तर के आधार पर अनुमान पर आपत्ति जताने वाले ग्राहक के बारे में पोस्ट
   बीमा एजेंटों के अनुभव और टिप्पणियाँ। व्यक्तिगत अनुबंध की वैधता को साबित करने वाला दस्तावेज़ नहीं, बल्कि कार्यस्थल की धारणा को जानने के लिए संदर्भ के रूप में उपयोग।
   https://www.reddit.com/r/InsuranceAgent/comments/1uivg80/customers_using_chatgpt/