ยุค AI คุณค่าของตัวแทนประกันภัยอยู่ที่ไหน? การเปลี่ยนแปลงในการให้คำปรึกษาที่กำลังใกล้เข้ามาในญี่ปุ่น

"AI บอกว่าอย่างนั้น" การปรึกษาประกันภัยมีการเปลี่ยนแปลง งานที่เหลืออยู่สำหรับผู้ดูแลมนุษย์คืออะไร

"AI บอกว่าค่าประกันนี้แพงเกินไป"

มีการสนทนาเช่นนี้เกิดขึ้นที่จุดให้คำปรึกษาประกันภัย ในโซเชียลมีเดียต่างประเทศมีโพสต์ที่แสดงความสับสนว่าจะอธิบายอย่างไรกับลูกค้าที่สงสัยในใบเสนอราคาตามคำตอบของ ChatGPT ในทางกลับกัน จากฝั่งผู้ใช้ก็มีเสียงที่บอกว่าใช้ AI เพื่อทำความเข้าใจสัญญาที่ยาก

ไม่เพียงแต่บริษัทประกันภัยและตัวแทนที่นำ AI มาใช้ แต่ลูกค้าที่มาปรึกษาก็ใช้ AI ด้วย การเปลี่ยนแปลงนี้อาจเปลี่ยนวิธีการเลือกประกันภัยและบทบาทที่คาดหวังจากผู้ดูแล

เราต้องการพิจารณาปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการปรึกษาประกันภัยในญี่ปุ่น โดยใช้การอภิปรายในอุตสาหกรรมประกันภัยของเยอรมันเป็นแนวทาง

การอภิปรายที่กำลังดำเนินอยู่ในเยอรมนีคือ "จะปรับโครงสร้างงานประกันภัยอย่างไร"

เมื่อวันที่ 20 ตุลาคม 2026 สื่อเฉพาะทางของเยอรมัน AssCompact ได้เผยแพร่บทความที่กล่าวถึงการเปลี่ยนแปลงในงานนายหน้าประกันภัยโดย AI ผู้เขียนคือ Tobias Kneller จาก bbg Betriebsberatungs และ Daniel Diakes ผู้ก่อตั้ง SureIn และ Modus

บทความนี้แนะนำว่าที่งานอุตสาหกรรม "DKM 2026" จะมีการจัดประชุมผู้เชี่ยวชาญด้าน AI "KI-Navigator" เป็นครั้งแรก

สิ่งที่ควรทราบคือ บทความต้นฉบับเป็นบทความที่ผสมผสานการมองการณ์ไกลของผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมและการแนะนำการประชุม ไม่ใช่การศึกษาที่พิสูจน์ว่า "การนำ AI เข้ามาจะเพิ่มยอดขายเสมอ"

ปัญหานี้มีความชัดเจน ลูกค้าต้องการการตอบสนองที่รวดเร็วและเฉพาะเจาะจง ในขณะที่ยังมีการจัดการข้อมูลและงานเอกสารที่เหลืออยู่ในสถานที่ การใช้ AI เพื่อสร้างพื้นที่ให้มนุษย์สามารถเผชิญหน้ากับการปรึกษาได้อย่างไร อย่างไรก็ตาม การเชื่อมต่อกับระบบที่มีอยู่ คุณภาพของข้อมูล และการจัดการข้อมูลลับยังคงเป็นปัญหาในการดำเนินการ

ในยุโรป AI ที่สร้างขึ้นกำลังแพร่หลาย แต่ยังห่างไกลจาก "การอัตโนมัติเต็มรูปแบบ"

ความคาดหวังของอุตสาหกรรมและความเป็นจริงของการนำไปใช้ต้องถูกมองแยกกัน

การสำรวจที่เผยแพร่โดย EIOPA ในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 รวบรวมคำตอบจากบริษัทประกันภัย 347 แห่งใน 25 ประเทศ ประมาณสองในสามของบริษัทที่ตอบแบบสอบถามใช้ AI ที่สร้างขึ้น แต่ส่วนใหญ่ยังอยู่ในขั้นตอนการทดลอง

64% ของการใช้งานที่รายงานคือการเพิ่มประสิทธิภาพงานภายใน เช่น การดึงข้อมูลจากเอกสารหรือการเขียนบทความ 36% เป็นการใช้งานที่มุ่งเน้นลูกค้า เช่น แชทบอท นี่คือการแบ่งประเภทการใช้งาน ไม่ได้หมายความว่า "36% ของการตอบสนองลูกค้าถูกแทนที่ด้วย AI"

การสำรวจนี้แสดงถึงการแพร่หลายของการใช้งานและการดำเนินการอย่างระมัดระวัง อย่างไรก็ตาม เป้าหมายคือบริษัทประกันภัย ไม่ได้แสดงอัตราการนำไปใช้ของตัวแทนโดยตรง

ความคาดหวังใน SNS: มูลค่าของ "การถามคำถามเกี่ยวกับเอกสารประกันภัย"

แล้วผู้ใช้รับรู้เรื่องนี้อย่างไร

สิ่งที่สามารถยืนยันได้ในครั้งนี้ไม่ใช่การตอบสนองโดยตรงต่อบทความต้นฉบับ แต่เป็นโพสต์ที่เกี่ยวข้องกับประกันภัยและ AI ในกระดานสนทนาต่างประเทศ Reddit เป็นประสบการณ์และความคิดเห็นส่วนบุคคล ไม่ได้แสดงถึงการยอมรับหรือปฏิเสธของสังคมทั้งหมด

ผู้โพสต์คนหนึ่งอธิบายว่าเขาไม่รู้ว่าต้องการการคุ้มครองอะไร และเลือกสินค้าที่ดูเหมือนมีการคุ้มครองมาก เขาจึงเริ่มใช้ ChatGPT เพื่ออ่านสัญญาและถามคำถาม

หลังจากนั้น เขาได้พัฒนาแอปที่สามารถถามคำถามเกี่ยวกับเอกสารประกันภัยได้ เนื่องจากความไม่สะดวกในการอัปโหลดเอกสารทุกครั้ง โพสต์นี้รวมถึงการโฆษณาแอปที่เขาพัฒนาเอง ดังนั้นจึงไม่สามารถถือว่าเป็นกรณีที่พิสูจน์ประสิทธิภาพได้อย่างเป็นกลาง อย่างไรก็ตาม มันแสดงให้เห็นว่าผู้ใช้มีปัญหาอะไร

"เอกสารอยู่ในมือ แต่ไม่สามารถหาคำตอบที่ต้องการได้"

หากสามารถแก้ปัญหานี้ได้ AI ก็มีความหมาย

ในญี่ปุ่น การปรึกษาประกันภัยก็อาจมีสถานการณ์ที่ต้องทำความเข้าใจคำศัพท์ก่อนการสนทนา หรือจัดเตรียมคำถาม หากสามารถเตรียมคำถามได้ เวลาที่จำกัดในการปรึกษาก็จะถูกใช้ในการพูดคุยเกี่ยวกับสถานการณ์ส่วนตัวได้ง่ายขึ้น

ความสับสนใน SNS: "คำตอบของ AI" และใบเสนอราคาที่แท้จริงไม่ตรงกัน

ในทางกลับกัน ใน Reddit ที่รวบรวมผู้ที่เกี่ยวข้องกับตัวแทนประกันภัย มีการพูดถึงปัญหาที่แตกต่างกัน

ผู้โพสต์กล่าวว่าเมื่อเสนอใบเสนอราคาสำหรับประกันภัยบ้านในรัฐฟลอริดาของสหรัฐอเมริกา โดยคำนึงถึงความเก่าของหลังคา ลูกค้ากลับโต้แย้งว่า "ChatGPT บอกว่าไม่ใช่ใบเสนอราคาที่ดี"

ในความคิดเห็นมีความกังวลเกี่ยวกับการเชื่อคำตอบของ AI อย่างไม่คิด และมีความคิดเห็นว่าควรตรวจสอบเงื่อนไขการเปรียบเทียบโดยดูใบเสนอราคาของคู่แข่งจริงๆ

อย่างไรก็ตาม จากโพสต์นี้เพียงอย่างเดียว ไม่สามารถตัดสินได้ว่าใบเสนอราคาของผู้ดูแลเหมาะสมหรือไม่ หรือว่าทางเลือกอื่นของลูกค้ามีประโยชน์มากกว่า เนื่องจากเนื้อหาการปรึกษาและเงื่อนไขสัญญาไม่ได้ถูกเปิดเผยทั้งหมด

อย่างไรก็ตาม มีปัญหาหนึ่งที่เห็นได้ชัดคำตอบของ AI อาจเป็นจุดเริ่มต้นของการปรึกษา แต่ก็อาจสร้างความขัดแย้งในการอธิบายได้เช่นกัน

การตอบคำถามว่า "แพงหรือถูก" ต้องมีการจัดเตรียมเงื่อนไขการเปรียบเทียบว่าอะไรจะคุ้มครองและคุ้มครองถึงไหน ผู้ดูแลต้องมีทัศนคติที่จะไม่ปฏิเสธคำตอบของ AI โดยทันที แต่ควรตรวจสอบร่วมกันว่าคำตอบนั้นตั้งอยู่บนเงื่อนไขใด

สิ่งที่ต้องถามในญี่ปุ่นคือ "เห็นหลักฐานของคำอธิบายหรือไม่"

ในญี่ปุ่น การอภิปรายเกี่ยวกับการใช้ AI ในด้านการเงินก็กำลังดำเนินไป

สำนักงานบริการทางการเงินได้เผยแพร่ "AI Discussion Paper" ฉบับที่ 1.1 เมื่อวันที่ 3 มีนาคม 2026 ซึ่งสะท้อนถึงความรู้ที่ได้จากฟอรั่ม AI ภาครัฐและเอกชนที่จัดขึ้นในปีก่อนหน้า และอัปเดตประเด็นเกี่ยวกับการใช้และการจัดการความเสี่ยงของสถาบันการเงิน

หากพิจารณาการเคลื่อนไหวนี้ในบริบทของการปรึกษาประกันภัยในญี่ปุ่น สิ่งที่ควรประเมินคือระบบที่สามารถตรวจสอบคำตอบได้มากกว่าแค่ป้ายที่บอกว่า "มี AI"

ตัวอย่างเช่น หาก AI ตอบว่า "กรณีนี้อยู่ในขอบเขตการคุ้มครอง" สามารถตรวจสอบได้หรือไม่ว่าอ้างอิงจากสัญญาใดและข้อใด หากข้อมูลไม่เพียงพอ สามารถขอการยืนยันเพิ่มเติมโดยไม่เร่งด่วนสรุปได้หรือไม่ และสามารถส่งต่อกรณีที่ยากต่อการตัดสินใจให้มนุษย์ได้หรือไม่

นี่คือมุมมองการประเมินบริการที่บทความนี้พิจารณา

ความคล่องแคล่วในการอธิบายและการใช้กับสัญญาเฉพาะบุคคลเป็นสิ่งที่แยกจากกัน สิ่งที่สำคัญคือเบื้องหลังหน้าจอที่สะดวก มีการจัดเตรียมหลักฐานและขั้นตอนการยืนยันมากน้อยเพียงใด

การไม่คิดว่า "AI เป็นกลาง" ก็จำเป็น

อีกสิ่งหนึ่งที่ควรพิจารณาคือขอบเขตของข้อเสนอ

แม้ว่า AI จะจัดเรียงสินค้าหลายรายการให้ แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าเป็นผลจากการเปรียบเทียบสินค้าทั้งหมดในตลาด จากมุมมองของผู้ใช้ หากไม่รู้ว่าเปรียบเทียบอะไรและไม่ได้เปรียบเทียบอะไร ก็ยากที่จะตัดสินความหมายของข้อเสนอ

นี่ไม่ใช่ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ AI เท่านั้น แต่เกี่ยวข้องกับการปรึกษาประกันภัยโดยรวม ในกรณีที่ใช้ AI ควรให้ความสนใจกับความเป็นไปได้ที่ขอบเขตและเงื่อนไขของการเปรียบเทียบอาจมองไม่เห็นเนื่องจากคำตอบที่ครบถ้วน

เช่นเดียวกันกับข้อมูลส่วนบุคคล ความสะดวกในการให้ AI อ่านเอกสารสัญญาเกี่ยวข้องกับการให้ข้อมูลในเอกสารนั้นแก่บริการภายนอก การอธิบายที่ทำให้เข้าใจได้ว่าข้อมูลใดถูกจัดการและเพื่อวัตถุประสงค์ใดที่ถูกเก็บรักษาไว้จึงจำเป็น

คุณค่าของผู้ดูแลมนุษย์จะถูกกำหนดโดยประสบการณ์การปรึกษาหลังการนำ AI มาใช้

ความสำเร็จของการนำ AI มาใช้ไม่สามารถวัดได้เพียงแค่จำนวนบทความที่สร้างขึ้น

เวลาที่ใช้ในการตอบคำถามสั้นลงหรือไม่ มีข้อผิดพลาดหรือการทำซ้ำในการอธิบายลดลงหรือไม่ ลูกค้าเข้าใจและสามารถเลือกได้หรือไม่ และเมื่อเกิดอุบัติเหตุหรือเจ็บป่วย สามารถเชื่อมต่อกับที่ปรึกษาที่จำเป็นได้หรือไม่

แม้ว่างานเอกสารจะลดลง แต่หากจำนวนงานที่ต้องดูแลเพิ่มขึ้นและการปรึกษาเร่งรีบ ก็ไม่สามารถสร้างความมั่นใจให้กับผู้ใช้ได้ ในทางกลับกัน หากภาระในการยืนยันและจัดระเบียบลดลง และมีเวลามากขึ้นในการฟังสถานการณ์ AI ก็จะมีผลต่อผู้ใช้

ความคาดหวังและความสับสนที่เห็นในโพสต์ต่างประเทศสะท้อนถึงทั้งสองด้านของการปรึกษาประกันภัย ผู้ใช้ต้องการความเข้าใจง่าย ในขณะที่สถานที่ต้องการความเข้าใจที่คำนึงถึงเงื่อนไขเฉพาะ

สิ่งที่จำเป็นสำหรับการปรึกษาประกันภัยในอนาคตคือระบบที่เติมเต็มช่องว่างระหว่างสองสิ่งนี้ โดยการตรวจสอบคำตอบของ AI และทำให้ผู้ใช้สามารถเลือกได้อย่างมั่นใจ คุณค่าของผู้ดูแลมนุษย์ก็จะถูกถามอีกครั้งในที่นี้

แหล่งที่มาและเอกสารอ้างอิง

1. FinanzNachrichten.de:
   วันที่ 20 ตุลาคม 2026
   https://www.finanznachrichten.de/nachrichten-2026-10/69881384-so-grundlegend-veraendert-ki-die-versicherungsvermittlung-031.htm

2. AssCompact: บทความต้นฉบับเกี่ยวกับการใช้ AI ในงานนายหน้าประกันภัยและการประชุมผู้เชี่ยวชาญ DKM
   บทความที่เขียนโดยผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม ยืนยันถึงความเป็นไปได้ในการเปลี่ยนแปลงงานและปัญหาในการนำไปใช้ รวมถึงตำแหน่งของ KI-Navigator
   https://www.asscompact.de/nachrichten/so-grundlegend-veraendert-ki-die-versicherungsvermittlung?page=kompasscompact.de

3. EIOPA: การสำรวจการใช้ AI ที่สร้างขึ้นในบริษัทประกันภัยยุโรป
   การสำรวจที่ครอบคลุม 347 บริษัทใน 25 ประเทศ ยืนยันถึงสถานะการใช้งาน ความมากของขั้นตอนการทดลอง และการแบ่งประเภทการใช้งานภายในและภายนอก
   https://www.eiopa.europa.eu/eiopa-survey-generative-ai-shows-swift-cautious-adoption-among-europes-insurers-2026-02-02_eneiopa.europa.eu

4. สำนักงานบริการทางการเงิน: การเผยแพร่ AI Discussion Paper ฉบับที่ 1.1
   เผยแพร่เมื่อวันที่ 3 มีนาคม 2026 ยืนยันถึงการอภิปรายเกี่ยวกับการใช้ AI และการจัดการความเสี่ยงในด้านการเงินของญี่ปุ่น
   https://www.fsa.go.jp/news/r7/sonota/20260303/aidp.htmlfsa.go.jp