האם הבינה המלאכותית (AI) נועדה לעזור לנו, בני האדם? תשאלו כל חברה שמתהדרת היום בשימוש בבינה מלאכותית, והיא תסביר, תנמק ותפרט עד כמה הבינה המלאכותית, כל-כולה נועדה לעשות טוב. אבל למי שראה את "מסכי עשן: המלכודת הדיגיטלית", סרט התעודה הכה-מדובר אודות פייסבוק, מתחוור שבכל פעם שהוא נכנס לרשת החברתית הוא נזרק לזירת קרבות בינו לבין הבינה המלאכותית של פייסבוק. בדיוק כמו מי שמחפש בגוגל, קונה באמזון או מדווח על מצבו הבריאותי לשירותים רפואיים מסויימים. הבינה המלאכותית לא נמצאת בצד שלנו בהכרח.
אם רוצים להיות יותר מדויקים, יש לומר שהבינה המלאכותית עוזרת בעיקר לחברות עסקיות. מערכות למידת מכונה (ML), תת-ענף של בינה מלאכותית, משתמשות בביג דאטה, כמויות הנתונים העצומות אודותינו, כדי להפיק מידע בעל משמעות עסקית, מידע שלא ניתן היה להגיע אליו בשנים קודמות. והתופעה שחוזרת ומדהימה בכל פעם מחדש, שה-AI מפיקה מידע שמנהלי החברות לא היו חושבים בכלל לשאול עליו, ואולי מוטב שלא היה מופק.
וכך אנחנו נותרים עם השאלה, האם מעבר לזה שהבינה המלאכותית מקדמת את עסקיהן של חברות ותאגידים, היא גם עוזרת לבני האדם, המכונים לקוחות, או משמשים. וכאן, כמו תמיד, תלוי את מי שואלים. נסים טפירו, ממייסדי חברת הביטוח הדיגיטלית נקסט אינשורנס (Next Insurance) וסמנכ"ל המחקר והפיתוח של החברה, הבינה המלאכותית בסופו של דבר משפרת מאוד את הצעות הביטוח ללקוחות.
בינה מלאכותית כמנוע הצמיחה
עולם הביטוח המסורתי והשמרני עובר טלטלה טכנולוגית נמרצת בשנים האחרונות, אולי יותר מהרבה תחומים אחרים, והכל מבוסס על בינה מלאכותית. כולנו נחשפנו לפרסומות לביטוח דיגיטלי. בחלק מהמקרים מדובר באמת בדור החדש של הביטוח מבוסס הטכנולוגיה, ובמקרים אחרים בחברות הביטוח הישנות, שמנסות לאמץ כסות חדשה כדי להתמודד עם האיום על עסקיהן מצד ה-insure-tech, טכנולוגיות הביטוח.
היקף העסקים שנובע מטכנולוגיות הביטוח החדשות מוערך במיליארדי דולרים, וקצב הצמיחה מהיר במיוחד. סטארט-אפים בתחום האינשור-טק, כמו נקסט אינשורנס, למונייד (Lemonade) והיפו (Hippo) הישראליות, הפכו בתוך שנים ספורות לחברות חד-קרן, ששוויין מעל למיליארד דולר כל אחת. למונייד נסחרת לפי שווי של יותר מ-3 מיליארד דולר. היפו מוערכת ב-1.5 מיליארד דולר.
היקף גיוסי ההון באינשור-טק עלול לעשות סחרחורת לסטארטאפיסטים בתחומים אחרים: באוקטובר 2019 גייסה נקסט 250 מיליון דולר, מה שהעמיד את שוויה על למעלה ממיליארד דולר. בספטמבר האחרון גייסה 250 מיליון דולר, ושווייה עלה ל-2.25 מיליארד דולר. החברה העריכה שבכוונתה להגיע לשווי של עשרות מיליארדי דולר.
את הצמיחה האדירה בעסקי הביטוח אפשר לחוש גם בעובדה שענקיות טכנולוגיה כמו אמזון, גוגל, פייסבוק ואפל נכנסות גם הן להשקעות בתחומי הביטוח. בכל מקום שעושים בו כסף מנתונים, הן רוצות להיות. בספטמבר השנה הובילה חברת CapitalG, זרוע ההשקעות של גוגל, סבב השקעה בנקסט אינשורנס.
ביטוח דיגיטלי, כמו בנקאות דיגיטלית, כמו תחבורה ציבורית דיגיטלית, כמו קניות דיגיטליות, הם המהפכה שמתרחשת בשנים האלה. מרבים לזהות אותה עם דור ה-Y או דור ה-Z אבל האמת היא שגם בומרים בני 40 או 50 מעדיפים לעשות הכל מהסמארטפון ובלי לפגוש פקידים או סוכנים. אז חברות הביטוח הצעירות נותנות לנו שירות עם חוויית משתמש ב-UX/UI, אבל בו בזמן הן נהנות ממבנה רזה, ללא סוכנים וכמעט ללא עובדים, ומאחורי הקלעים הן מסחררות כמויות נתונים אדירות באמצעות בינה מלאכותית, כדי להפיק את העסקאות הטובות ביותר עבורן.
מי מרוויח?
נקסט אינשורנס הוקמה ב-2016 על ידי גיא גולדשטיין (מנכ"ל), אלון חורי (סמנכ"ל טכנולוגיות) וניסים טפירו (סמנכ"ל מו"פ). היא מעסיקה 350 עובדים, מהם 150 עובדי מו"פ בישראל, מספר שעומד להכפיל את עצמו בתקופה הקרובה. החברה מדווחת על יותר מ-100 אלף לקוחות, כולם בארה"ב, ועל גידול שנתי של 133 אחוזים בהכנסות, שמגיעות לטווח הגבוה של עשרות מיליוני דולר בשנה.
בחברות הביטוח הדיגיטליות, ונקסט היא דוגמה בולטת, אומרים שהבינה המלאכותית משמשת כדי לשפר את תהליך החיתום, שבו נקבעת רמת הסיכון וגובה הפרמיה שישלם המבוטח. לקוח שמגלם סיכון נמוך יותר יקבל פרמיה נמוכה יותר. מצד שני, לקוח שמשהו אצלו מנבא סיכון, יקבל מחיר גבוה יותר או בכלל יידחה. הערכת הסיכונים, שנמצאת בלב תעשיית הביטוח מאז ומעולם, צוברת עכשיו יכולות חדשות, שלא היו קיימות לפני כן, והחברות שיודעות לעשות את זה צומחות בקצב מטורף. נקסט היא דוגמה בולטת.
טפירו אומר שלא מדובר רק בבינה המלאכותית אלא במערכת שלמה שנבנתה מהיסוד, ללא שימוש במוצרי מדף, והיא מאפשרת התאמות מהירות לפי צרכי השוק. היא גם מאפשרת לעקוב אחר "מסע לקוח", כלומר לדעת על מה הוא חיפש, מה הוא העדיף, מה הוא בחר, משלב החשיפה לפרסומת ועד לתפקודו כלקוח. המערכת גם כוללת יכולות AI לתקשורת עם הלקוח באמצעות צ'טבוטים וטפסים, וללא צורך המתנה למענה אנושי.
אבל השימוש העיקרי ב-AI הוא כמובן בתחום ההחלטות הביטוחיות וקביעת המחיר. בתחום ביטוח העסקים, שבו פועלת החברה, מדובר בתהליך שאורך ימים ומעסיק לא מעט כוח אדם. טפירו אומר שנקסט נותנת תשובה מידית לבעל העסק, על בסיס עשרות מקורות מידע וכל זה נעשה באמצעות בינה מלאכותית. הביג דאטה מאפשר ליצור פוליסה מותאמת אישית לכל מבוטח, בעשרות תחומי ביטוח ואלפי תחומי עיסוק.
אפשר לומר שאתם מסוג החברות, שקיימות בזכות יכולות ה-AI החדשות, שיצרו ביזנס ענק שאי אפשר היה להגיע אליו לפני כן, לא כן?
"זה לא מופרך לגמרי אבל לא חזות הכל. ה-AI הוא מרכיב חשוב אבל ממש לא יחיד ביכולת שלנו לבנות את השירות. אנחנו כמובן קודם כל ולפני הכל חברה טכנולוגית, והרבה מהבידול מהתחרות קורה בזכות ה-AI".
אבל היתרון העיקרי שלכם הוא בלאתר את הלקוחות הטובים ולהציע להם מחירים תחרותיים
"כן, בפירוש הנושא של תמחור מושפע דרמטית מ-AI. האספקט השני, דומיננטי לא פחות, זה ניהול שרשרת הערך של הלקוח מהתחלה ועד הסוף. הרבה מהיתרון התחרותי שלנו היא היכולת להגיב מהר. למשל, בתחילת הקורונה זיהינו שינויים אצל הלקוחות. מסעדות התחילו לעשות משלוחים. מדריכי כושר התחילו לעשות אימונים אונליין. בתוך שבוע-שבועיים הוספנו את זה למגוון פוליסות".
איך אתה מעריך את הסיכון בתופעה חדשה כזו? מאיפה אתה יכול לדעת שאתה לא לוקח על עצמך סיכונים שיעלו לך הרבה כסף?
"כאן נכנס הדאטה סיינס וה-AI, היכולת להגיב מהר ולעשות שינויים בתמחור לפי מידע שכל הזמן זורם. אנחנו בודקים כמה כסף חוזר ללקוחות בצורת תביעות, יש לנו מספר יעד וה-AI כל הזמן מקרב אותנו אליו. אני אגיד יותר מזה: ברוב הדברים שאנחנו מפתחים אנחנו לומדים תוך כדי עשייה".
אבל איך אתה מעריך את הסיכון בלקוח בודד?
"המידע מגיע מהלקוח, שעונה לשאלות שאנחנו שואלים, וגם דברים שלומדים בצורה לא מפורשת, למשל כמה פעמים הוא תיקן תשובה לשאלה. האמינות שלו יורדת וה-AI תגיד שיש פה מישהו שקצת מנסה לבדוק את המערכת. הדבר השלישי הם מאגרי מידע חיצוניים שמביאים מידע על הלקוח. גם שם בודקים התאמה בין מה שהלקוח מספר לבין מה שאנחנו יודעים עליו מהמקורות החיצוניים וגם זה עוזר לנתח את הסיכון שיש באותו לקוח".
אתם מחפשים תבניות התנהגות, שאופייניות ללקוחות בעייתיים?
"בפירוש. יש כל מיני תבניות שהפתיעו אותנו. דברים שעלו מתוך הנתונים, שהצביעו על כך שהמכונה חושבת שהלקוחות האלה יותר מסוכנים. דוגמה קטנה היא השעה, שבה הלקוח מבקש את הצעת המחיר. מתברר שאם הלקוח פונה בשעות העבודה הוא קצת פחות מסוכן מלקוח שמבקש הצעת מחיר בסוף השבוע או בלילה. זה צץ מתוך המודלים ובדיעבד מסתמן כמשהו שמנבא".
חברות אשראי דיגיטלי מסננות לקוחות לפי תבניות התנהגות, ולקוח שמזכיר לקוחות בעייתיים לא יקבל אשראי. זה דומה למה שאתם עושים
"זה דומה, אני לא מגלגל עיניים... אם תעבור מקרה מקרה, בטוח תמצא מקומות שבהם המערכת פוגעת באיזה משתמש בגלל שהוא שייך לאיזה קטגוריה שלא מרצונו או בחירתו. אבל זה כמעט בהגדרה בביטוח. למה לבטח מכונית אדומה יותר יקר ממכונית לבנה? מה, הפכתי פתאום לנהג יותר מסוכן? לא, אבל יש מתאם בין צבע המכונית לסיכון שלך לתבוע".
האם יש צ'אנס ללקוח, שלפי התבנית הוא בעייתי, אבל באופן אישי הוא חיובי לגמרי?
"הרבה מהפרמטרים הם לא שחור-לבן. אז פה נציע עוד 3% ושם פחות 5%. זה לא שמיים וארץ. יכול להיות שבקצוות תמצא לקוח, שאם היינו מסתכלים יותר לעומק היינו מחליטים כן לקבל אותו, והמערכת החליטה לא לקבל אותו, ולהיפך. אבל בסוף אי אפשר להסתכל על העסק דרך עיניים של הלקוח, כי זה עסק של מספרים גדולים וזה מה שמנחה אותנו".
אז הטכנולוגיה עוזרת לכם, אין ספק, אבל איפה היא יכולה לעזור ללקוח?
"זה קודם כל המחיר שהלקוחות מקבלים בזכות היכולות שלנו להיות יותר מתוחכמים. המחיר לרוב הלקוחות הוא דרמטית יותר זול ממה שהם מקבלים מהתחרות. ה-AI מאפשר לנו לתמחר את הלקוחות בצורה הוגנת וטובה".
