Inilah bagaimana pendekatan AI-bertemu-empati Acko mendefinisikan ulang asuransi di India

Secara tradisional, asuransi di India telah dipenuhi dengan titik-titik gesekan: mulai dari penyelesaian klaim yang lambat hingga kebijakan yang penuh dengan jargon, dan kesulitan mengakses dukungan selama keadaan darurat. Pelanggan telah menghadapi waktu tunggu yang lama untuk persetujuan, kebingungan tentang ketentuan pertanggungan, dan stres dalam menavigasi beberapa titik kontak hanya untuk menyelesaikan satu masalah. Bahkan proses sederhana, seperti bantuan di pinggir jalan atau pengajuan klaim medis, sering menjadi rumit tanpa perlu karena alur kerja manual dan sistem yang terfragmentasi.

Bagi perusahaan yang mengutamakan digital seperti Acko, tantangan ini merupakan peluang untuk memanfaatkan teknologi. Lahir di cloud dan didukung oleh AI dari awal, Acko mengubah segalanya mulai dari underwriting dan penetapan harga hingga klaim, pencegahan penipuan, dan keterlibatan pelanggan.

Selama obrolan santai berjudul 'Revolusi tumpukan AI: Memberdayakan asuransi masa depan' yang dimoderatori oleh Sangeeta Bavi, COO YourStory, di TechSparks 2025, Vishwanath Ramarao, Co-founder dan CPTO Acko, berbagi bagaimana AI membentuk masa depan asuransi, menyeimbangkan kecepatan dengan empati, dan mempersonalisasi pengalaman untuk basis pelanggan yang beragam.

Menyelesaikan masalah nyata dengan sentuhan manusia

Ramarao menggambarkan tantangan dengan anekdot pribadi: "Ketika saya terjebak larut malam di Koramangala, Bengaluru, mobil saya terjebak di jalan yang tidak rata saat melakukan putaran U. Saat itu pukul 1 pagi, dan mendapatkan bantuan di pinggir jalan adalah mimpi buruk. Saya harus berkoordinasi dengan penyedia layanan, berbagi detail kendaraan, dan menunggu perkiraan waktu kedatangan. Di situlah saya menyadari bahwa asuransi bisa melakukan lebih banyak lagi, dan AI adalah salah satu alat untuk mewujudkannya."

Bagi Acko, tantangannya bukan hanya menerapkan AI tetapi memastikan AI menyelesaikan masalah pelanggan yang nyata sambil menjaga empati tetap utuh. "Kami telah menggunakan pembelajaran mesin selama bertahun-tahun," katanya. "Yang membuat orang bersemangat sekarang adalah AI generatif, tetapi itu datang dengan varian. Dalam produk keuangan, di mana janji memiliki nuansa dan bobot hukum, Anda memerlukan kontrol, penjelasan, dan observabilitas untuk mempercayai hasilnya."

Meskipun AI dapat mempercepat proses, Ramarao menekankan bahwa interaksi manusia tetap penting. Acko bereksperimen dengan chatbot multimodal, tetapi "tidak setiap pelanggan ingin mengobrol dengan AI. Di India, dengan begitu banyak dialek, penting bahwa teknologi tidak menjadi tanpa jiwa. Pelanggan harus memiliki pilihan untuk berbicara langsung dengan manusia," katanya.

"Suara, obrolan, dan teks tidak saling eksklusif," tambahnya. "Kuncinya adalah menggabungkannya sehingga pelanggan merasa terbantu, bukan terbatas." Pendekatan ini memastikan bahwa AI memberikan kecepatan dan efisiensi tanpa mengorbankan elemen manusia, mencapai keseimbangan yang penting untuk adopsi di dunia nyata.

Personalisasi dan ROI yang nyata

Bagi Acko, ukuran utama keberhasilan AI adalah hasil bisnis yang nyata. "Di sisi penjualan, ketersediaan 24/7 dengan AI telah meningkatkan angka dua digit—sekitar 15%—sementara efisiensi pasca-penjualan juga mengalami keuntungan serupa," kata Ramarao.

Dia menjelaskan bahwa perjalanan menuju personalisasi membutuhkan iterasi berkelanjutan. "Pengguna yang berbeda memiliki model mental yang berbeda. Ibu saya, misalnya, akan mengadopsi AI dengan caranya sendiri. Kami mulai dengan menyempurnakan obrolan teks dalam bahasa Inggris, membangun basis pengetahuan, menetapkan pagar pembatas regulasi, dan memastikan penjelasan. Hanya setelah itu kami memperluas ke modalitas dan segmen pelanggan lainnya."

Ramarao menekankan bahwa kerja keras di balik AI sering tidak diperhatikan. Banyak perusahaan tidak memiliki kebijakan tertulis yang jelas tentang bagaimana situasi tertentu harus ditangani.

"Jika Anda tidak memiliki SOP atau belum mendokumentasikan pengetahuan dengan cara yang dapat digunakan, Anda pada dasarnya meminta keajaiban. Anda tidak bisa hanya mengharapkan hasil tanpa mendefinisikan proses, menangkap pengetahuan perusahaan, dan menyusun data tidak terstruktur sehingga dapat dikonsumsi secara efektif," tambahnya. "Banyak pekerjaan persiapan yang diperlukan untuk menerapkan AI."

Dia juga memperingatkan tentang terlalu melebih-lebihkan AI tanpa mempertimbangkan kendala dunia nyata. "Data palsu, input yang dimanipulasi, dan penipuan adalah risiko yang diperkuat oleh teknologi. Melawannya membutuhkan kebijakan bisnis yang kuat, protokol otentikasi, dan, dalam beberapa kasus, infrastruktur tingkat industri atau nasional."

Iterasi daripada kesempurnaan

Obrolan santai tersebut menggarisbawahi poin penting bagi pendiri dan inovator: janji AI sangat besar, tetapi masih merupakan perjalanan yang belum selesai. "Mudah untuk mengejar kata-kata keren dan hype generatif," Ramarao menyimpulkan, "tetapi dampak nyata datang dari mendapatkan dasar-dasar yang benar—baik itu data, kebijakan, atau desain yang berpusat pada manusia. Begitulah cara AI benar-benar melayani pelanggan."

Pendekatan Acko memperkuat bahwa AI dalam asuransi bukan hanya tentang otomatisasi. Ini tentang menciptakan kecerdasan yang beradaptasi dengan kebutuhan orang, menyederhanakan proses yang kompleks, dan memadukan kecepatan dengan empati. Bagi bisnis yang ingin memanfaatkan AI, kesimpulannya jelas: fokus pada fondasi, tetap memperhatikan elemen manusia, dan menerapkan iterasi berkelanjutan untuk membuka hasil yang bermakna.