बीमा क्लेम एडजस्टर क्यों हैं आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के सबसे बड़े विरोधी

अहमद जैक्सन का उदाहरण इस स्थिति को स्पष्ट करता है। लगभग एक साल पहले वे एक बड़ी बीमा कंपनी के क्लेम विभाग में काम कर रहे थे। उनके नियोक्ता ने शुरुआती नुकसान की रिपोर्टिंग के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने का फैसला किया, जिसमें क्लेम दर्ज करना और किसी घटना की पहली बार जानकारी मिलने पर डेटा जुटाना शामिल था। इसे कर्मचारियों और पॉलिसीधारकों दोनों के लिए एक वरदान माना जा रहा था, जिससे साधारण क्लेम को आसान बनाया जा सके और अधिक जटिल मामलों को वास्तविक इंसानों के पास भेजा जा सके। इसके बजाय जैक्सन का कहना है कि उन्हें और अन्य एडजस्टर्स को गलत तरीके से वर्गीकृत क्लेम की अचानक बाढ़ का सामना करना पड़ा, जिन्हें सही विभाग में फिर से भेजना पड़ा।

क्लेम सारांश पढ़ते समय उन्हें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा उत्पन्न भ्रम और त्रुटियों का सामना करना पड़ा। जब अनजाने में उन्होंने वे त्रुटियां दावेदारों या उनके वकीलों तक पहुंचा दीं, तो उन्हें उनके गुस्से का शिकार होना पड़ा। उन्होंने इसके जल्द ही बाद कंपनी छोड़ दी और एक अलग बीमा कंपनी में चले गए। अहमद जैक्सन का कहना है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चीजें गलत कर रहा है और यह एडजस्टर्स पर काम का बोझ और ज्यादा बढ़ा रहा है। अलबामा के मोबाइल शहर में एक क्लेम कार्यकारी ज्योफ्री कॉनड कहते हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की थकान आ चुकी है और जिस मात्रा में इसे हम पर थोपा जा रहा है, उससे हम लगभग पूरी तरह थक चुके हैं।

ग्लासडोर के वरिष्ठ अर्थशास्त्री क्रिस मार्टिन को यह उम्मीद नहीं थी कि क्लेम एडजस्टर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से इतनी नफरत करेंगे। जब उन्होंने परिणाम देखे तो उन्हें अपनी आंखों पर विश्वास नहीं हुआ और उन्होंने इस पर गहराई से छानबीन शुरू कर दी। मार्टिन का निष्कर्ष यह है कि यह पूरा पेशा एक बड़े बदलाव और उथल-पुथल के दौर से गुजर रहा है। वर्ष 2024 में श्रम सांख्यिकी ब्यूरो ने रिपोर्ट दी थी कि उसे उम्मीद थी कि आने वाले दशक में संयुक्त राज्य अमेरिका में क्लेम एडजस्टर्स की संख्या 18,900 यानी 5 प्रतिशत कम हो जाएगी।

श्रम सांख्यिकी ब्यूरो के आंकड़ों के अनुसार मई 2025 और मई 2026 के बीच इस क्षेत्र में रोजगार में 21 प्रतिशत की भारी गिरावट दर्ज की गई। शुरुआती करियर वाले एडजस्टर्स के लिए यह गिरावट और भी अधिक तीव्र थी, जहां ग्लासडोर के अनुसार 2025 के बाद से शुरुआती स्तर की नौकरियां 50 प्रतिशत तक घट चुकी हैं। श्रम सांख्यिकी ब्यूरो ने इस गिरावट के पीछे तकनीक को एक मुख्य कारण बताया है। पिछले कुछ वर्षों में लिबरेट और पेस जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्टार्टअप्स ने बीमा क्षेत्र में नए बदलाव लाने के वादों के साथ लाखों डॉलर जुटाए हैं, जबकि बीमा कंपनियों ने अधिक से अधिक क्लेम संभालने के लिए इस तकनीक का उपयोग बढ़ा दिया है।

व्यवहार में इसका मतलब यह हो सकता है कि किसी क्लेम को दर्ज करने के लिए किसी इंसान के बजाय चैटबॉट से बात करनी पड़े। क्षतिग्रस्त घर का निरीक्षण करने के लिए लोगों को भेजने के बजाय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल्स भुगतान के अनुमान प्रदान करने के लिए तस्वीरों या वीडियो का विश्लेषण कर सकते हैं। चिकित्सा रिकॉर्ड के सैकड़ों पन्नों को महत्वपूर्ण विवरण निकालने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा सारांशित किया जा सकता है। या फिर किसी बीमा कंपनी का टूल पॉलिसीधारक द्वारा अपलोड की गई जानकारी जैसे फोटो, वीडियो, दस्तावेज और रसीदें प्रोसेस करके सेकंड के भीतर भुगतान भेज सकता है।

लेमोनेड का लक्ष्य यही है। साल 2015 में अपनी स्थापना के बाद से इस बीमा कंपनी ने नौकरशाही को बॉट्स और मशीन लर्निंग से बदलने का वादा किया है। पिछले साल के अंत तक इसके मालिकाना हक वाले चैटबॉट एआई जिम ने 96 प्रतिशत मामलों में शुरुआती रिपोर्टों को संभाला, जबकि ऑटोमेशन ने सभी क्लेम का लगभग 55 प्रतिशत हिस्सा संभाला। हालांकि स्टेट फार्म जैसी अधिक पारंपरिक बीमा कंपनियां इस बात पर जोर देती हैं कि क्लेम के लिए मानवीय और डिजिटल विशेषज्ञता दोनों के मिश्रण की आवश्यकता होती है, फिर भी कुछ क्लेम एडजस्टर अभी भी इस बात को लेकर चिंतित हैं कि वे खुद अपनी ही नौकरी की जगह लेने वाले सिस्टम को प्रशिक्षित कर रहे हैं।

लेमोनेड के प्रवक्ता पॉल स्टेट्स का कहना है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कई नौकरियों को प्रभावित करेगा और बीमा तथा अर्थव्यवस्था में कई मौजूदा पदों को खतरे में डालेगा। उन्होंने यह भी जोड़ा कि स्वचालन कर्मचारियों को अपनी सहानुभूति, देखभाल और विशेषज्ञता को सबसे जटिल दावों पर केंद्रित करने की अनुमति देता है। पॉल स्टेट्स का मानना है कि ग्लासडोर की इस रिपोर्ट को पूरे उद्योग में गंभीरता से लिया जाना चाहिए।

क्रिस मार्टिन का कहना है कि नौकरियां नहीं बची हैं और रोजगार की अच्छी संभावनाएं भी समाप्त हो रही हैं। जब कर्मचारियों को छंटनी नजदीक महसूस होती है, तो ग्लासडोर के आंकड़े बताते हैं कि उनके रिव्यू लगातार आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के खिलाफ होते जाते हैं। मार्टिन का कहना है कि समीक्षक तब भी तकनीक के प्रति संदेह व्यक्त करते हैं जब उन्हें लगता है कि कोई घटिया उत्पाद उन पर या उनके ग्राहकों पर जबरन थोपा जा रहा है।

अलबामा के क्लेम एडजस्टर ज्योफ्री कॉनड का कहना है कि उनके पेशे के लोगों को वास्तव में ऐसा महसूस होता है कि उनकी जगह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल ले रहे हैं। उनका मानना है कि यह केवल एक उपकरण है और इसे कभी भी कमान नहीं सौंपी जानी चाहिए। ऐसे कई उदाहरण भी हैं जहां यह तकनीक एडजस्टर्स के जीवन को आसान बना सकती है। अहमद जैक्सन का कहना है कि यह प्रशासनिक कार्यों के लिए मददगार है और वह इसका उपयोग उन चीजों के लिए करते हैं जिन्हें वे मामूली कॉल मानते हैं, जैसे किसी की रेंटल कार की बुकिंग को कुछ दिनों के लिए बढ़ाना।

स्टेट फार्म के प्रतिनिधि जस्टिस टॉमचाक का कहना है कि कंपनी का उद्देश्य स्टेट फार्म के एजेंटों और कर्मचारियों को बेहतर उपकरण देना है ताकि वे उस काम पर अधिक समय बिता सकें जो सबसे अधिक मायने रखता है, यानी ग्राहकों की मदद करना। लेकिन क्लेम एडजस्टर्स को इसके आउटपुट पर ज्यादा भरोसा नहीं है, जैसा कि पूर्व एडजस्टर और बीमा उद्योग सलाहकार सैंडी अविना का कहना है। एक वकील के दस्तावेज में मामूली सा धब्बा भी मतिभ्रम या गलत परिणाम का कारण बन सकता है, जिससे गलत भुगतान हो सकता है। चिकित्सा रिपोर्ट के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सारांश में एक छूटा हुआ बिंदु भी ऐसा ही परिणाम दे सकता है।

ग्राहक अक्सर यह समझ नहीं पाते कि भ्रम या गलत जानकारी की जड़ में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है और वे यह मान लेते हैं कि गलती करने वाला एडजस्टर ही है। ज्योफ्री कॉनड समझते हैं कि कई लोग क्लेम एडजस्टर्स को किसी आपदा के बाद मंडराने वाले भावहीन गिद्धों के रूप में देखते हैं। लेकिन उनका आग्रह है कि एक अच्छा क्लेम एडजस्टर वह होता है जो संवेदनशील होने के साथ-साथ पॉलिसीधारक को अधिक से अधिक पैसा दिलाने के लिए दृढ़ संकल्पित रहता है। वे यह बात अच्छी तरह जानते हैं क्योंकि वे खुद इस दौर से गुजर चुके हैं।

पच्चीस साल पहले जब कॉनड ने बीमा उद्योग में काम करना शुरू नहीं किया था, तब उनका घर जलकर पूरी तरह खाक हो गया था। यह कुल नुकसान का मामला था। कॉनड का कहना है कि अगर उस समय उनसे यह कहा जाता कि कोई व्यक्ति आकर सिर्फ तस्वीरें लेगा और तस्वीरों के आधार पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा एक अनुमान तैयार कर लिया जाएगा, तो वे शायद अपना मानसिक संतुलन खो बैठते। उन्हें ऐसे व्यक्ति की जरूरत थी जो यह सुनिश्चित कर सके कि वे ठीक हैं, उनका परिवार ठीक है और वे सुरक्षित हैं। उनका कहना है कि तकनीक मददगार हो सकती है, लेकिन तब नहीं जब इसे मानवता के विकल्प के रूप में इस्तेमाल किया जाए और यह एक खतरनाक रणनीति है।