बीमा उद्योग में प्रबंधित एआई के साथ एआई-संचालित समाधान: बीमा उद्योग अपने सबसे बड़े मोड़ का सामना क्यों कर रहा है।

डिजिटल पक्षाघात का अंत: प्रबंधित एआई बीमा उद्योग को कैसे बचा रहा है

जोखिम एकत्रीकरण और क्रमिक नवाचार पर आधारित एक स्थिर व्यावसायिक मॉडल के रूप में दशकों तक सुचारू रूप से चलने वाला यह मॉडल अब तकनीकी ऋण, बढ़ती लागत और नियामक दबाव के गंभीर संकट का सामना कर रहा है। आंकड़े स्वयं ही इसकी गवाही देते हैं: जहां विश्व स्तर पर बीमा धोखाधड़ी के दावों में सालाना लगभग 122 अरब डॉलर का नुकसान होता है, वहीं विडंबना यह है कि पारंपरिक कंपनियों द्वारा आईटी निवेश का 90 प्रतिशत तक हिस्सा केवल पुराने सिस्टमों के रखरखाव पर खर्च किया जाता है - एक ऐसा "डिजिटल पक्षाघात" जो नवाचार को अवरुद्ध करता है।

लेकिन ठहराव की कीमत अब केवल दक्षता में कमी तक सीमित नहीं है; यह अस्तित्व का खतरा बनता जा रहा है। ऐसे युग में जहां धोखाधड़ी के तरीके अधिक गतिशील होते जा रहे हैं और ग्राहक वास्तविक समय के अनुभव की अपेक्षा करते हैं, केवल पॉलिसियों का प्रबंधन करना अब पर्याप्त नहीं है। उद्योग का समाधान प्रबंधित एआई समाधानों के रणनीतिक कार्यान्वयन में निहित है। ये प्रौद्योगिकियां अब कोई वैकल्पिक दिखावा नहीं हैं, बल्कि विशाल "पुरानी प्रणालियों के जाल" से उबरने, दावों के निपटान जैसी प्रक्रियाओं को तेजी से आगे बढ़ाने और जोखिमों का पहले से कहीं अधिक सटीक आकलन करने का महत्वपूर्ण साधन हैं।

निम्नलिखित विश्लेषण इस परिवर्तन के अर्थशास्त्र का विस्तारपूर्वक अध्ययन करता है। एलियांज जैसी उद्योग जगत की दिग्गज कंपनियों में आईटी क्षेत्र की विशाल इकाइयों के ऐतिहासिक कारणों से लेकर नए यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम की चुनौतियों तक: हम इस बात की पड़ताल करते हैं कि बीमा कंपनियां सख्त विनियमन और आवश्यक स्वचालन के बीच संतुलन कैसे बना रही हैं। जानिए क्यों प्रबंधित एआई सिर्फ सॉफ्टवेयर से कहीं अधिक है – यह भविष्य की प्रतिस्पर्धात्मकता का आधारभूत ढांचा है – और कौन सी रणनीतियां आने वाले दशक के विजेताओं और हारने वालों का निर्धारण करेंगी।

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बीमा कंपनियां किस प्रकार अपने भविष्य को स्वचालन के माध्यम से नष्ट कर रही हैं या उसे चतुराई से आकार दे रही हैं

बीमा उद्योग एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है जहाँ तकनीकी, आर्थिक और नियामक शक्तियाँ मिलकर मूलभूत परिवर्तन ला रही हैं। दशकों से मैन्युअल प्रक्रियाओं, विकेंद्रीकृत डेटा संरचनाओं और क्रमिक नवाचारों पर आधारित बीमा व्यवसाय मॉडल पर दबाव बढ़ता जा रहा है। वास्तविकता स्पष्ट है: बीमा क्षेत्र को वर्तमान में संपत्ति और दुर्घटना बीमा धोखाधड़ी के कारण प्रतिवर्ष लगभग 122 अरब डॉलर का नुकसान हो रहा है, जिसमें अकेले जर्मनी को प्रति वर्ष 6 अरब यूरो से अधिक का नुकसान हो रहा है। साथ ही, बीमा कंपनियों के आईटी बजट का 70 प्रतिशत हिस्सा उन पुराने सिस्टमों के रखरखाव में खर्च हो रहा है जो अपनी जटिलता के कारण तेजी से चरमरा रहे हैं। विश्व स्तर पर दो-तिहाई बीमा प्रदाता अब तक कृत्रिम बुद्धिमत्ता को पायलट परियोजनाओं से आगे बढ़ाने और इसे अपने दैनिक कार्यों में एकीकृत करने में विफल रहे हैं।

यह स्थिति मात्र कार्यकुशलता में कमी नहीं, बल्कि अस्तित्व का संकट है। इसलिए बीमा उद्योग के लिए प्रबंधित एआई समाधान कोई तकनीकी दिखावा या वैकल्पिक आधुनिकीकरण नहीं, बल्कि एक रणनीतिक आवश्यकता है जो बीमा कंपनियों की प्रतिस्पर्धात्मकता, लाभप्रदता और अंततः दीर्घकालिक बाजार स्थिरता को निर्धारित करती है। यह रिपोर्ट इस परिवर्तन प्रक्रिया के पीछे के आर्थिक कारकों, संस्थागत हितधारकों और बाजार तंत्रों का विश्लेषण करती है। यह दर्शाती है कि एकीकृत समाधान प्लेटफॉर्म के रूप में प्रबंधित एआई प्रणालियाँ बीमाकर्ताओं को पुरानी प्रणालियों से छुटकारा पाने, वास्तविक समय में धोखाधड़ी का पता लगाने और उसे रोकने, दावों की प्रक्रिया को गति देने और व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव प्रदान करने में कैसे सक्षम बनाती हैं।

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विद्युतयांत्रिकीय डेटा प्रसंस्करण से लेकर डिजिटल पक्षाघात तक

बीमा उद्योग की वर्तमान स्थिति को समझने के लिए, इसके तकनीकी विकास पर गौर करना आवश्यक है। उदाहरण के लिए, एलियांज़ यूरोप की पहली बीमा कंपनी थी जिसने 1956 में आईबीएम 650 मेनफ्रेम कंप्यूटर को पेश किया। यह एक अभूतपूर्व उपलब्धि थी जिसने डेटा प्रोसेसिंग में क्रांति ला दी और बीमा कंपनियों को लाखों पॉलिसियों का कुशलतापूर्वक प्रबंधन करने में सक्षम बनाया। अगले दशकों में, इन प्रणालियों का लगातार विस्तार किया गया और नई आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए इन्हें अनुकूलित किया गया। प्रत्येक नया कार्य एकीकृत नहीं था, बल्कि स्तरित था: बीमा प्रशासन, दावों का प्रसंस्करण, बिलिंग और ग्राहक प्रबंधन ऐसी प्रणालियों के रूप में उभरे जो आंशिक रूप से पृथक और आंशिक रूप से परस्पर जुड़ी हुई थीं।

यह ऐतिहासिक दृष्टि से तर्कसंगत और आर्थिक दृष्टि से उचित था। 20वीं शताब्दी के अंत तक, इस प्रकार की एकात्मक प्रणालियाँ न केवल बीमा क्षेत्र में बल्कि लगभग सभी प्रमुख वित्तीय संस्थानों में मानक व्यावसायिक मॉडल थीं। उस समय, इनसे विस्तारशीलता और लाभप्रदता संभव हो पाती थी। हालाँकि, ये प्रणालियाँ मुख्य रूप से लचीलेपन, तीव्र पुनरावृति या बाहरी एकीकरण के लिए डिज़ाइन नहीं की गई थीं। इन्हें स्थिर और पूर्वानुमानित प्रक्रियाओं के लिए अनुकूलित किया गया था।

सहस्राब्दी के प्रारंभ और उसके बाद के दो दशकों में इन निर्णयों के नकारात्मक पहलू सामने आए। विलय, नए नियमों और इंश्योरटेक के उदय के कारण विश्व स्तर पर वित्तीय सेवाओं पर दबाव बढ़ने से बीमाकर्ता उन प्रणालियों पर अधिकाधिक निर्भर हो गए जिन्हें वे स्वयं पूरी तरह से नहीं समझते थे। कुछ मामलों में, तकनीकी निर्भरताएँ अब इतनी जटिल हो गई हैं कि बीमा कंपनी में किसी के पास भी अपने सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर का पूर्ण अवलोकन नहीं है। कुछ ऐसे बदलाव जो देखने में मामूली लगते हैं, जैसे कि सिस्टम में दूसरा ईमेल पता जोड़ना, लाखों यूरो की लागत का कारण बनते हैं क्योंकि इसके लिए सिस्टम के सैकड़ों स्थानों पर समायोजन की आवश्यकता होती है।

आईटी में निवेश इस समस्या की भयावहता को दर्शाता है। अकेले जर्मन बीमा कंपनियों ने 2024 में अपने आईटी निवेश को रिकॉर्ड 6.2 अरब यूरो तक बढ़ा दिया, जिसका मुख्य उद्देश्य भविष्य के नवाचार में निवेश करने के बजाय मौजूदा समस्याओं का समाधान करना था। इन निधियों का एक बड़ा हिस्सा, लगभग 70 से 90 प्रतिशत, केवल पुरानी प्रणालियों के रखरखाव पर खर्च किया जाता है। यह आर्थिक अक्षमता का एक उत्कृष्ट उदाहरण है: कंपनियां समान कार्यक्षमता बनाए रखने के लिए लगातार बढ़ती रकम खर्च कर रही हैं, जबकि उनकी प्रतिस्पर्धात्मकता घटती जा रही है। तकनीकी ऋण तेजी से बढ़ रहा है, जबकि नवाचार और विकास में निवेश अवरुद्ध हो रहा है।

प्रमुख कारकों का विश्लेषण: प्रणालीगत अक्षमताएं और परिवर्तन की प्रोत्साहन संरचनाएं

बीमा व्यवसाय असममित जानकारी, जोखिम एकत्रीकरण और प्रीमियम तर्क पर आधारित है। बीमाकर्ता जोखिमों से संबंधित डेटा एकत्र करते हैं, इन जोखिमों का आकलन करते हैं और इस आकलन के आधार पर प्रीमियम की गणना करते हैं। इस आकलन के लिए, वे ऐतिहासिक डेटा, बाहरी जानकारी और स्थापित गणना मॉडलों का संयोजन करते हैं। परंपरागत रूप से, ये प्रक्रियाएँ मैन्युअल या अर्ध-स्वचालित थीं। इन आकलनों को लगातार करने के लिए एक अंडरराइटर को वर्षों के अनुभव की आवश्यकता होती थी। दावों का निपटान भी इसी प्रकार था: एक दावा समायोजक को दस्तावेज़ पढ़ने, तथ्यों की पॉलिसी से तुलना करने, धोखाधड़ी के संभावित संकेतकों की पहचान करने और फिर निर्णय लेने की आवश्यकता होती थी।

इस संदर्भ में, प्रबंधित एआई समाधान एक उत्प्रेरक ट्रांसफार्मर की तरह काम करते हैं। वे इन संज्ञानात्मक कार्यों को न केवल तेज़ी से, बल्कि अधिक सटीकता से और अधिक स्केलेबल तरीके से संभालने में सक्षम बनाते हैं। लेकिन आर्थिक लाभ इससे कहीं अधिक गहरा है:

सबसे पहले, धोखाधड़ी की रोकथाम सर्वोपरि है। वैश्विक स्तर पर संपत्ति और दुर्घटना बीमा (P&C) में धोखाधड़ी के कारण होने वाले नुकसान का अनुमान लगभग 122 अरब डॉलर प्रति वर्ष है। जर्मनी में, यह अनुमान 6 अरब यूरो प्रति वर्ष से अधिक है, और यह आंकड़ा लगातार बढ़ रहा है। धोखाधड़ी का पता लगाने की पारंपरिक विधियाँ नियमों के समूह पर आधारित होती हैं: संदिग्ध पैटर्न विशेषज्ञों द्वारा परिभाषित किए जाते हैं और फिर सिस्टम में स्थायी रूप से दर्ज किए जाते हैं। समस्या यह है कि धोखेबाज ज्ञात पैटर्न के अनुसार खुद को ढाल लेते हैं, नई तकनीकें विकसित करते हैं और अधिक रचनात्मक हो जाते हैं। मशीन लर्निंग आधारित धोखाधड़ी का पता लगाने की विधि अलग तरह से काम करती है: यह उन असामान्य पैटर्न को पहचानती है जिनका वर्णन मनुष्यों द्वारा पहले कभी नहीं किया गया है। मैककिन्से के विश्लेषण से पता चलता है कि अत्याधुनिक धोखाधड़ी का पता लगाने की विधि से पता लगाने की दर में 15 से 20 प्रतिशत की वृद्धि होती है, जबकि साथ ही गलत पहचान की दर में 20 से 50 प्रतिशत की कमी आती है। इसके तत्काल आर्थिक परिणाम होते हैं: कम धोखाधड़ी का मतलब है कम दावों का भुगतान। कम गलत पहचान का मतलब है कम अनावश्यक जांच और ईमानदार पॉलिसीधारकों के लिए तेजी से सत्यापन।

दूसरा, दावों के प्रसंस्करण में दक्षता में भारी वृद्धि हुई है। एक प्रमुख डच बीमा कंपनी जिसने एआई-आधारित दावा प्रसंस्करण को लागू किया, उसने सभी पात्र मोटर दावों के 91 प्रतिशत का स्वचालन हासिल किया। प्रति दावा औसत प्रसंस्करण समय में 46 प्रतिशत की कमी आई और ग्राहक संतुष्टि (नेट प्रमोटर स्कोर के रूप में मापी गई) में 9 अंकों की वृद्धि हुई। एक नॉर्डिक बीमा कंपनी जिसने दस्तावेज़ इंटेलिजेंस समाधान पेश किए, उसने आने वाले 70 प्रतिशत दस्तावेजों के लिए वास्तविक समय में सही डेटा निष्कर्षण और व्याख्या हासिल की, जो पहले मैन्युअल रूप से और देरी से की जाती थी। यह न केवल तकनीकी रूप से महत्वपूर्ण था बल्कि आर्थिक रूप से भी परिवर्तनकारी था: दावा समायोजक नियमित कार्यों से मुक्त हो गए और इसके बजाय जटिल, उच्च-मूल्य वाले मामलों पर ध्यान केंद्रित कर सके जहां मानवीय विशेषज्ञता वास्तव में मूल्य जोड़ती है।

तीसरा, एआई के माध्यम से गतिशील जोखिम मूल्यांकन मूल्य निर्धारण की सटीकता में क्रांतिकारी सुधार लाता है। जहां पारंपरिक अंडरराइटिंग कुछ ही कारकों (आयु, ड्राइविंग इतिहास, पोस्टकोड) पर आधारित थी, वहीं एआई मॉडल सैकड़ों या हजारों डेटा बिंदुओं का वास्तविक समय में विश्लेषण और संयोजन कर सकते हैं। इससे अधिक सटीक प्रीमियम निर्धारित किए जा सकते हैं जो वास्तविक जोखिम को दर्शाते हैं, न कि औसत प्रीमियम जो ग्राहकों के एक बड़े हिस्से को रियायत देते हैं। एलियांज के एक केस स्टडी से पता चलता है कि कैसे एआई सिस्टम ब्रियान (अंडरराइटर गाइडेंस टूल) डेटा एकीकरण और सिमेंटिक विश्लेषण का उपयोग करके जोखिम-आधारित अनुशंसाएं प्रदान करता है जो अंडरराइटरों को तेजी से और अधिक प्रभावी ढंग से जानकारी देती हैं।

चौथा, एआई-आधारित वैयक्तिकरण से ग्राहक अधिग्रहण और प्रतिधारण में ज़बरदस्त सुधार होता है। जनरेटिव एआई और बड़े भाषा मॉडल बीमा ग्राहकों से स्वाभाविक भाषा में संवाद करना, स्वचालित स्व-सेवा समाधान प्रदान करना और व्यक्तिगत उत्पाद अनुशंसाएँ देना संभव बनाते हैं। एक ग्राहक सलाहकार जो सामान्यतः प्रतिदिन 100 पूछताछ संभालता है, एआई सहायकों की मदद से अपनी क्षमता को दोगुना या तिगुना कर सकता है, साथ ही सलाह की गुणवत्ता में भी सुधार कर सकता है।

हालांकि, ये उपाय केवल विशिष्ट संस्थागत स्थितियों में ही कारगर होते हैं। अधिकांश बीमा कंपनियां इन लाभों को हासिल नहीं कर पाई हैं क्योंकि उनके पुराने सिस्टम तेजी से एकीकरण को समर्थन देने के लिए पर्याप्त लचीले नहीं हैं। एक पारंपरिक बीमा कंपनी में एआई परियोजना में वर्षों लग सकते हैं क्योंकि प्रत्येक नया इंटरफ़ेस सैकड़ों मौजूदा निर्भरताओं को जन्म देता है। यही मुख्य कारण है कि दुनिया भर की दो-तिहाई बीमा कंपनियां अभी तक पायलट परियोजनाओं से आगे एआई का विस्तार नहीं कर पाई हैं।

वर्तमान स्थिति: डेटा-आधारित इन्वेंट्री और चुनौतियाँ

बीमा क्षेत्र में वैश्विक एआई बाजार असाधारण गति से बढ़ रहा है। 2024 में, बीमा क्षेत्र में एआई बाजार का मूल्य स्रोत के आधार पर लगभग 6.44 बिलियन डॉलर से 11.33 बिलियन डॉलर था। आने वाले दशक के लिए पूर्वानुमान बेहद चौंकाने वाले हैं: अनुमान है कि 2031-2035 तक यह बाजार 45.74 बिलियन डॉलर से 246 बिलियन डॉलर के बीच पहुंच जाएगा, जिसकी औसत वार्षिक वृद्धि दर 32 से 33 प्रतिशत होगी।

ये आंकड़े केवल गणितीय अवधारणाएं नहीं हैं, बल्कि वास्तविक आर्थिक परिवर्तनों की अभिव्यक्ति हैं। दुनिया भर की बीमा कंपनियां एआई तकनीक, प्रतिभा अधिग्रहण और परिवर्तन परियोजनाओं में भारी निवेश कर रही हैं। एलियांज, म्यूनिख री और ज्यूरिख जैसी सबसे बड़ी बीमा कंपनियों ने निवेश इकाइयां, प्रयोगशालाएं और अनुसंधान साझेदारियां स्थापित की हैं। ज्यूरिख ने सेंट गैलेन विश्वविद्यालय और ईटीएच ज्यूरिख के सहयोग से 2025 में एक नई एआई प्रयोगशाला खोलने की घोषणा की है, जिसका उद्देश्य बीमा व्यवसाय मॉडल को ही बदलना है। एलियांज एक उद्यम-व्यापी डेटा प्लेटफॉर्म का निर्माण कर रही है ताकि सभी स्रोतों से डेटा को एकीकृत किया जा सके और इस प्रकार एआई अनुप्रयोगों को सक्षम बनाया जा सके।

लेकिन ये निवेश असीमित नहीं हैं। संसाधन आमतौर पर पुराने सिस्टमों में ही लगे रहते हैं। जर्मन बीमा कंपनियां आईटी पर सालाना लगभग 5.9 से 6.2 अरब यूरो खर्च करती हैं, लेकिन इसका 70 से 90 प्रतिशत हिस्सा मौजूदा बुनियादी ढांचे के रखरखाव में ही खर्च हो जाता है। इसका मतलब है कि इस राशि का केवल 10 से 30 प्रतिशत ही वास्तविक नवाचार और भविष्य के निवेश के लिए उपलब्ध है। छोटे और मध्यम आकार की बीमा कंपनियों के पास तो और भी कम संसाधन होते हैं। इसलिए, एक ही स्रोत से एआई समाधानों की तीव्र और एकीकृत डिलीवरी एक बहुत बड़ा लाभ है।

सबसे अहम चुनौतियाँ निम्नलिखित हैं। पहली, एकीकरण की तकनीकी जटिलता: प्रत्येक बीमा कंपनी के पास विरासत प्रणालियों का एक अनूठा ढाँचा होता है, जिनमें से प्रत्येक की अपनी एपीआई, डेटा संरचनाएँ और व्यावसायिक तर्क होते हैं। एक सच्चा समाधान प्रदाता न केवल एआई एल्गोरिदम प्रदान करे, बल्कि एक ऐसा कॉन्फ़िगर करने योग्य कनेक्टर फ्रेमवर्क भी प्रदान करे जो इस विविधता के अनुकूल हो। दूसरी, नियामक जटिलता: यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम के साथ, जो अगस्त 2024 में लागू हुआ और मई 2026 से पूरी तरह से लागू होगा, उच्च जोखिम वाले एआई सिस्टम, विशेष रूप से जोखिम मूल्यांकन और मूल्य निर्धारण के लिए, शासन, प्रलेखन, पारदर्शिता और पूर्वाग्रह को कम करने के संबंध में सख्त आवश्यकताओं के अधीन हैं। तीसरी, डेटा सुरक्षा और विश्वास का मुद्दा: संवेदनशील ग्राहक डेटा, स्वास्थ्य जानकारी और वित्तीय विवरणों को उच्चतम स्तर की सुरक्षा के साथ संभाला जाना चाहिए। बीमाकर्ता नियामक जोखिमों के बिना इस डेटा को बाहरी क्लाउड प्रदाताओं को आउटसोर्स नहीं कर सकते। उन्हें ऐसे समाधानों की आवश्यकता है जो परिसर में या नियंत्रित वातावरण में चलें और ऑडिट ट्रेल और पूर्ण पारदर्शिता प्रदान करें।

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व्यवहारिक उदाहरण: विभिन्न परिवर्तन रणनीतियों का तुलनात्मक विश्लेषण

इस विश्लेषण के व्यावहारिक निहितार्थों को स्पष्ट करने के लिए, विभिन्न दृष्टिकोणों वाले केस स्टडी सहायक होते हैं।

नॉर्डिक बीमा कंपनी, जिसने एआई-आधारित दस्तावेज़ इंटेलिजेंस को लागू किया, ने अपने चरणबद्ध, प्रक्रिया-विशिष्ट कार्यान्वयन का उदाहरण प्रस्तुत किया। कंपनी को दावों के प्रसंस्करण में कागज़ी और डिजिटल दस्तावेज़ों के साथ दशकों का अनुभव था। मैन्युअल प्रक्रिया अत्यंत जटिल थी: एक दावा आता था, बाहरी दस्तावेज़ों की फोटो खींची जाती थी या उन्हें स्कैन किया जाता था, कर्मचारी उन्हें मैन्युअल रूप से पढ़ते थे और डेटा को विभिन्न प्रणालियों में कॉपी करते थे। त्रुटियों की दर काफी अधिक थी। EY फैब्रिक डॉक्यूमेंट इंटेलिजेंस के साथ, इस कार्यप्रवाह में पूर्ण परिवर्तन आया। अब 70 प्रतिशत दस्तावेज़ों की वास्तविक समय में सही व्याख्या की जाती है, और डेटा स्वचालित रूप से निकाला जाता है और बैकएंड सिस्टम में स्थानांतरित किया जाता है। यह समाधान पूरी तरह से नया विकास नहीं था, बल्कि मौजूदा दावा प्रबंधन प्रणालियों के ऊपर निर्मित एक एकीकृत घटक था। परिणाम: दावों का प्रसंस्करण काफी तेज़ हो गया, त्रुटियां कम हुईं, और कर्मचारी अधिक विश्लेषणात्मक, ग्राहक-उन्मुख कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सके।

एक प्रमुख डच बीमा कंपनी इससे भी कहीं अधिक क्रांतिकारी दृष्टिकोण अपना रही है: पारंपरिक दावा निर्णयों का पूर्ण स्वचालन। इस कंपनी की परिकल्पना स्पष्ट थी: लगभग 91 प्रतिशत मोटर दावों में मानकीकृत निर्णय प्रक्रियाएं अपनाई जाती हैं और यदि कोई सिस्टम इस प्रक्रिया को सीख ले तो इन्हें पूरी तरह से स्वचालित किया जा सकता है। बीमा कंपनी ने एक एआई एजेंट को प्रशिक्षित किया जिसने अनुभवी दावा समायोजकों के निर्णय पैटर्न का अनुकरण किया। एजेंट को दावों का वर्गीकरण करने, दावा शर्तों की समीक्षा करने और सरल मामलों को स्वचालित रूप से स्वीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। यह कार्यान्वयन तकनीकी रूप से चुनौतीपूर्ण था क्योंकि इसके लिए दर्जनों पुराने सिस्टमों को जोड़ना आवश्यक था। लेकिन इसका व्यावसायिक लाभ इतना ठोस था कि निवेश उचित सिद्ध हुआ। पूर्ण कार्यान्वयन के बाद, औसत दावा प्रसंस्करण समय में 46 प्रतिशत की कमी आई, सभी पात्र मोटर दावों में से 91 प्रतिशत स्वचालित हो गए और ग्राहक संतुष्टि में 9 एनपीएस अंक की वृद्धि हुई। हालांकि, यह मानव श्रम का पूर्ण स्वचालन नहीं था, बल्कि श्रम का एक स्मार्ट विभाजन था: एजेंट ने नियमित कार्यों को संभाला, जबकि मनुष्यों ने जटिलताओं को हल किया।

वैश्विक स्तर पर अग्रणी कंपनी के रूप में, एलियांज़ कंपनी-व्यापी डेटा एकीकरण और एआई रणनीति अपना रही है। कंपनी ने यह माना है कि एआई परियोजनाएं तभी स्थायी रूप से सफल हो सकती हैं जब डेटा की गुणवत्ता उच्च हो और डेटा पूरे संगठन में सुलभ हो। इसलिए, एलियांज़ अपने एलियांज़ डेटा प्लेटफ़ॉर्म, डेटा गवर्नेंस और अपनी प्रत्येक परिचालन इकाई में मुख्य डेटा अधिकारी के पदों में भारी निवेश कर रही है। यह एक दीर्घकालिक परिवर्तन प्रक्रिया है, लेकिन यह मूल समस्या का समाधान करती है: अच्छे एआई के लिए अच्छे डेटा की आवश्यकता होती है, और अच्छे डेटा के लिए संगठनात्मक संरचना और संस्कृति की आवश्यकता होती है।

इसके विपरीत, ज्यूरिख अपने नए एआई लैब के माध्यम से अनुसंधान और नवाचार पर ज़ोर दे रहा है। ज्यूरिख ने यह महसूस किया है कि मौजूदा एआई तकनीकों को लागू करना ही वास्तविक व्यापार मॉडल परिवर्तन के लिए पर्याप्त नहीं है। कंपनी ने नई एआई तकनीकों और विधियों को विकसित करने के लिए अग्रणी विश्वविद्यालयों के साथ साझेदारी की है। यह लैब एजेंट-आधारित एआई प्रणालियों पर ध्यान केंद्रित करती है जो अधिक स्वायत्त रूप से कार्य करती हैं और जटिल निर्णय ले सकती हैं। यह भविष्य के लिए एक रणनीति है, न कि आज दक्षता में सुधार लाने के बारे में।

इस तुलना से कई महत्वपूर्ण बातें सामने आती हैं। पहली बात, कोई एक अचूक समाधान नहीं है। प्रक्रिया-विशिष्ट एआई समाधान (जैसे दस्तावेज़ इंटेलिजेंस), पूर्ण प्रक्रिया स्वचालन (जैसे डच बीमा कंपनी), उद्यम-व्यापी डेटा रणनीतियाँ (एलियांज़), और मौलिक अनुसंधान (ज़्यूरिख़) सभी मान्य हैं और विभिन्न आर्थिक चुनौतियों का समाधान करते हैं। दूसरी बात, कार्यान्वयन की गति एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धी कारक है। एक ऐसी प्रणाली जिसे वर्षों के बजाय महीनों में लागू किया जा सकता है, आर्थिक लाभ प्रदान करती है। तीसरी बात, मौजूदा प्रणालियों के साथ एकीकरण महत्वपूर्ण है। जो बीमा कंपनियाँ एआई को एक अलग परियोजना के रूप में अपनाती हैं, उन्हें सीमित सफलता मिलती है। जो बीमा कंपनियाँ एआई को अपने मौजूदा प्रौद्योगिकी परिदृश्य में एकीकृत करती हैं, वे अधिक प्रभावी ढंग से आगे बढ़ती हैं।

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भविष्य के विकास पथ और संभावित व्यवधान

अब तक किए गए विश्लेषण के आधार पर, विकास के कई संभावित रास्तों की रूपरेखा तैयार की जा सकती है।

सबसे संभावित परिदृश्य बीमा उद्योग का क्रमिक विखंडन है। एलियांज, म्यूनिख री और ज्यूरिख जैसी संसाधन संपन्न बड़ी कंपनियां एआई और डेटा एकीकरण को सफलतापूर्वक आगे बढ़ाएंगी, जिससे उनके प्रतिस्पर्धी लाभ और मजबूत होंगे। वे नियामक निगरानी के तहत भी नवोन्मेषी बनी रहेंगी क्योंकि उनके पास अनुपालन के लिए पर्याप्त संसाधन हैं। मध्यम आकार और छोटी बीमा कंपनियों के सामने दुविधा होगी: या तो वे एआई और आधुनिकीकरण में भारी निवेश करें (जिससे अल्पावधि में उनकी लाभप्रदता कम हो जाएगी), या वे तकनीकी रूप से पिछड़ जाएंगी और बाजार हिस्सेदारी खो देंगी। कई कंपनियां आउटसोर्सिंग या एआई प्लेटफॉर्म (जैसे प्रबंधित एआई समाधान प्रदाता) के साथ रणनीतिक साझेदारी का विकल्प चुनेंगी। इससे एकीकरण हो सकता है, जिसमें सबसे बड़ी बीमा कंपनियां सर्वश्रेष्ठ एआई प्रतिभाओं को आकर्षित करेंगी, जबकि छोटी बीमा कंपनियां वितरकों की ओर रुख करेंगी या विशिष्ट रणनीतियों का अनुसरण करेंगी।

दूसरा संभावित परिदृश्य एआई और डेटा एनालिटिक्स पर आधारित नए बीमा मॉडलों का उदय है। नई इंश्योरटेक कंपनियां, या बीमा क्षेत्र में प्रवेश करने वाली तकनीकी कंपनियां (जैसे बीमा क्षेत्र में गूगल), तकनीकी रूप से कम जटिल हैं और एआई को अपने ढांचे में शुरू से ही एकीकृत कर सकती हैं। वे विशिष्ट बाजारों पर शीघ्र ही हावी हो सकती हैं। इससे स्थापित बीमा कंपनियों पर न केवल अपनी मौजूदा प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने का दबाव पड़ता है, बल्कि अपने व्यावसायिक मॉडलों पर भी पुनर्विचार करना पड़ता है। ज्यूरिख ने इसे पहचान लिया है और नए व्यावसायिक मॉडलों पर शोध में निवेश कर रहा है।

तीसरा परिदृश्य एआई मानकों के क्रमिक विनियमन और औपचारिकरण से संबंधित है। वर्तमान यूरोपीय संघ एआई अधिनियम तो बस शुरुआत है। आगे और भी नियमन की उम्मीद है, चाहे वह व्याख्यात्मकता, पूर्वाग्रह को कम करने या एआई प्रणालियों की साख से संबंधित हो। इससे ऐसी स्थिति उत्पन्न हो सकती है जहां केवल विशिष्ट, उच्च विनियमित एआई समाधान प्रदाता, जिनके पास वास्तविक सुरक्षा और अनुपालन प्रमाणपत्र हों, ही सफल हो पाएंगे। तकनीकी दिग्गजों के सामान्य एआई उपकरण बीमा जैसे विनियमित उद्योगों के लिए अपर्याप्त साबित हो सकते हैं।

चौथा परिदृश्य, जिसकी संभावना कम है लेकिन असंभव नहीं, बीमा क्षेत्र में एआई स्वचालन के खिलाफ सार्वजनिक बहस के कारण उत्पन्न होने वाला विरोध है, जो नौकरी के नुकसान या भेदभाव से संबंधित है। इससे कुछ संदर्भों में एआई को सीमित करने या प्रतिबंधित करने के लिए राजनीतिक दबाव बन सकता है। हालांकि, इसकी संभावना कम है, क्योंकि इसके आर्थिक लाभ बहुत अधिक हैं।

इन प्रक्रियाओं को बाधित करने वाली संभावित बाधाएं:

1. एक प्रमुख बीमा कंपनी में बड़े पैमाने पर डेटा लीक होने से एआई सिस्टम पर लोगों का भरोसा बुरी तरह से टूट गया है।
2. उच्च जोखिम वाले मामलों में एआई प्रणालियों के भेदभावपूर्ण प्रभावों को प्रदर्शित किया गया (जैसे कि अमेज़ॅन भर्ती घोटाले जैसा मामला, लेकिन बीमा क्षेत्र में), जिससे नियामक प्रतिक्रिया उत्पन्न हुई।
3. एजेंट-आधारित एआई या स्वायत्त एआई निर्णय प्रणालियों में अभूतपूर्व प्रगति जो बीमा मॉडलों को और अधिक रूपांतरित करेगी
4. जलवायु परिवर्तन और एआई के माध्यम से बेहतर जोखिम मूल्यांकन के संयुक्त प्रभावों के कारण बाजार में भारी विकृतियां उत्पन्न हो रही हैं (उदाहरण के लिए, जब एआई यह पहचानता है कि कुछ क्षेत्र पहले की तुलना में कहीं अधिक जोखिम भरे हैं)।

रणनीतिक निहितार्थ: समन्वित परिवर्तन की आवश्यकता

अनुभवजन्य विश्लेषण से स्पष्ट तस्वीर सामने आती है: बीमा कंपनियों के लिए प्रबंधित एआई समाधान वैकल्पिक नहीं बल्कि अनिवार्य हैं। वर्तमान अक्षमताएं इतनी गंभीर हैं, प्रतिस्पर्धात्मक शक्तियां इतनी प्रबल हैं और नियामक आवश्यकताएं इतनी स्पष्ट हैं कि निष्क्रियता प्रतिस्पर्धियों को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ देने के समान है।

नीति निर्माताओं के लिए इसका अर्थ है कि नियामक ढांचे (ईयू एआई अधिनियम, जीडीपीआर, राष्ट्रीय बीमा कानून) को मजबूत किया जाना चाहिए, लेकिन साथ ही छोटे बीमाकर्ताओं को व्यावहारिक सहायता भी प्रदान की जानी चाहिए। समर्थन के बिना, एक दो-स्तरीय बीमा उद्योग उभर सकता है, जिसमें बड़े बीमाकर्ता नवाचार करते रहेंगे और छोटे बीमाकर्ताओं को या तो अधिग्रहण करने या बाजार से बाहर निकलने के लिए मजबूर करेंगे।

बीमा अधिकारियों के लिए रणनीतिक निहितार्थ स्पष्ट हैं। व्यक्तिगत एआई परियोजनाओं का परीक्षण करना पर्याप्त नहीं है। बीमा कंपनियों को निम्नलिखित करना होगा:

1. एक ऐसी कंपनी-व्यापी डेटा रणनीति विकसित करें जो डेटा को एक महत्वपूर्ण संपत्ति के रूप में माने।
2. पुराने सिस्टम को धीरे-धीरे खत्म करें या आधुनिक बनाएं, पैच को लगातार इंस्टॉल न करें।
3. कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक पृथक परियोजना के रूप में नहीं, बल्कि परिचालन वास्तुकला के एक अभिन्न अंग के रूप में देखा जाना चाहिए।
4. शासन और अनुपालन को परियोजना कार्यान्वयन में शुरू से ही शामिल करें, न कि बाद में सोचे गए विचार के रूप में।
5. स्वयं बनाने, खरीदने या साझेदारी करने के बारे में रणनीतिक निर्णय लेना: कब अपने स्वयं के एआई समाधान विकसित करना समझदारी भरा होता है, और कब प्रबंधित एआई समाधान प्रदाता सही विकल्प होता है?

निवेशकों और हितधारकों के लिए मूल बात यह है कि जो बीमा कंपनियाँ इस परिवर्तन को सफलतापूर्वक पार कर लेंगी, वे प्रतिस्पर्धात्मक लाभ, उच्च लाभप्रदता (धोखाधड़ी में कमी, लागत दक्षता और बेहतर मूल्य निर्धारण सटीकता के माध्यम से) और मजबूत ग्राहक संबंधों की उम्मीद कर सकती हैं। जो बीमा कंपनियाँ ऐसा करने में विफल रहेंगी, वे तेजी से प्रतिस्पर्धी और नियामक परिवेश में अपनी प्रासंगिकता खो देंगी।

इस विश्लेषण का मूल विचार यह नहीं है कि एआई एक तकनीकी विकल्प है, बल्कि यह है कि एआई एक रणनीतिक आवश्यकता है जो आने वाले दशक में बीमा कंपनियों के अस्तित्व को निर्धारित करेगी। सुनियोजित और प्रभावी प्रबंधन द्वारा समर्थित एआई समाधान, इस आवश्यकता को वास्तविकता में बदलने का आर्थिक साधन हैं।

Konrad Wolfenstein

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