ฟลอริดาบังคับให้เคลมที่ถูกปฏิเสธต้องมีคนตัดสินใจ ไม่ใช่ AI ล้วน ๆ ธุรกิจประกันไทยควรออกแบบ AI + Human ในการจัดการเคลมอย่างไรให้เร็วและไม่เสียความเชื่อมั่น
AI เคลมประกันเร็วขึ้นก็จริง แต่ลูกค้าไว้ใจน้อยลง
ในสหรัฐฯ มีเคสเคลมสุขภาพที่ถูกระบบ AI ปฏิเสธผิดพลาดเป็นจำนวนมาก จนเกิดเหตุยิงผู้บริหารบริษัทประกันรายใหญ่เมื่อปี 2024 เรื่องนี้สะเทือนทั้งวงการ และทำให้หลายรัฐเริ่มมองว่าต้อง “เบรก” AI ในบางจุด โดยเฉพาะการปฏิเสธเคลมที่กระทบชีวิตคนจริง ๆ
ล่าสุดวันที่ 11/12/2025 รัฐฟลอริดาเพิ่งผ่านร่างกฎหมายในชั้นคณะอนุกรรมการ ที่บังคับให้บริษัทประกันต้องมี “มนุษย์ตัวจริง” รับผิดชอบการตัดสินใจปฏิเสธเคลม และต้องยืนยันเป็นลายลักษณ์อักษรว่า AI ไม่ได้เป็น “ฐานเดียว” ของการปฏิเสธ
สำหรับคนทำประกันภัยไทยและสาย InsurTech นี่ไม่ใช่ข่าวไกลตัวเลย เพราะตอนนี้หลายบริษัทในไทยก็เริ่มใช้ AI ในการรับประกันภัย การจัดการเคลม และการตรวจจับการฉ้อโกง ถ้าเราไม่บริหารให้ดี ความเสี่ยงด้านกฎหมาย ชื่อเสียง และความเชื่อมั่นของลูกค้า จะตามมาเร็วมากกว่าที่คิด
บทความนี้จะชวนมาดูว่าร่างกฎหมายฟลอริดาเขาทำอะไรบ้าง สะท้อนอะไรเกี่ยวกับบทบาทของ AI ในอุตสาหกรรมประกันภัย และสำคัญสุดคือ บริษัทประกันในไทยควรออกแบบ “AI + Human” ในการจัดการเคลมอย่างไร ทั้งเพื่อประสิทธิภาพและเพื่อไม่เสียลูกค้า
ฟลอริดาทำอะไรกับ AI เคลมประกันบ้าง
ใจกลางของร่างกฎหมาย House Bill 527 ของฟลอริดา คือการย้ำว่า AI เป็นแค่เครื่องมือ มนุษย์ต้องเป็นคนตัดสินใจสุดท้ายในเคสปฏิเสธเคลม
สาระสำคัญมีประมาณนี้:
- บริษัทประกันต้องระบุชื่อ “ผู้เชี่ยวชาญมนุษย์” ที่เป็นคนตัดสินใจปฏิเสธเคลม (ทั้งหมดหรือบางส่วน) ในเอกสารแจ้งลูกค้า
- ต้องใส่ข้อความชัดเจนว่า การปฏิเสธเคลม ไม่ได้อ้างอิง AI / อัลกอริทึม / machine learning เป็นเหตุผลเพียงอย่างเดียว
- ถ้าบริษัทใช้ AI หรืออัลกอริทึมในกระบวนการเคลม ต้องเขียนไว้ชัดใน คู่มือการจัดการเคลม (claims-handling manual) ว่าใช้ AI ตรงไหน ใช้ยังไง และทำอย่างไรให้เป็นไปตามข้อกฎหมาย
แนวคิดคือ
“AI วิเคราะห์ได้ แต่คนต้องรับผิดชอบสิ่งที่ตัดสินใจ”
ฝั่งสมาคมประกันและตัวแทนบริษัทประกันในฟลอริดาก็ออกมาแย้งว่า ถ้าจำกัด AI มากเกินไป เคลมจะช้าลง และจริง ๆ แล้ว AI ช่วยลดความผิดพลาดได้ในหลายเคส แต่ฝ่ายผู้ร่างกฎหมายก็ชัดเจนว่า เรื่องนี้เป็นเรื่องความเชื่อมั่นประชาชน โดยเฉพาะเคลมที่เกี่ยวกับสุขภาพและทรัพย์สินพื้นฐานอย่างบ้านที่อยู่อาศัย
ร่างกฎหมายนี้ยังต้องผ่านอีกหลายด่าน แต่ทิศทางชัดเจนมากว่า รัฐเริ่มกำหนดกรอบการใช้ AI ในธุรกิจประกันภัยแบบเข้มขึ้นเรื่อย ๆ
ทำไม “Human in the Loop” ถึงสำคัญกับ AI ประกันภัย
สำหรับสาย InsurTech หลายคนจะคิดเหมือนกัน: ถ้า AI พิสูจน์แล้วว่าถูกกว่า เร็วกว่า ทำไมต้องให้คนมานั่งตรวจอีกขั้นให้เสียเวลา?
เหตุผลหลัก ๆ ที่ผมมองว่าต้องมี “Human in the Loop” ในเคลมประกัน มี 4 ข้อ:
1) เคลมคือช่วงเวลาที่ลูกค้า “จับต้อง” บริษัทจริง ๆ
ลูกค้าซื้อกรมธรรม์ปีละหลายหมื่น แต่จะรู้สึกกับบริษัทจริง ๆ ตอนเกิดเหตุแล้วเคลม วงการนี้รู้กันดีว่า ประสบการณ์เคลมกำหนดการต่ออายุ 1–2 ปีข้างหน้าได้เลย
ถ้า AI ปฏิเสธเคลมแบบแข็ง ๆ โดยไม่มีมนุษย์อธิบาย เหตุการณ์ที่ตามมามักเป็น:
- ดราม่าในโซเชียล
- ร้องเรียน คปภ.
- การยกเลิกกรมธรรม์ทั้งกลุ่ม (โดยเฉพาะประกันสุขภาพ/กลุ่มพนักงานบริษัท)
2) AI ทำงานกับ “ข้อมูลที่ผ่านมา” แต่เคลมหลายเคสคือเหตุการณ์ไม่ปกติ
โมเดล AI เรียนรู้จากพฤติกรรมและข้อมูลในอดีต เช่น ประเภทการเคลม รูปแบบการโกง รูปแบบความเสียหาย แต่เคลมจำนวนไม่น้อยเป็นเคสที่ “ไม่เคยเกิดมาก่อน” หรือมีบริบทพิเศษ เช่น
- ภัยพิบัติรุนแรงครั้งแรกในพื้นที่นั้น
- เคสสุขภาพที่ซับซ้อน มีโรคร่วมหลายอย่าง
- กรณีที่คาบเกี่ยวข้อกฎหมายและข้อยกเว้น
เคสแบบนี้ให้ AI ตัดสิน 100% แทบจะการันตีปัญหา เพราะโมเดลไม่เคยเจอบริบทนั้นแบบเต็ม ๆ
3) ความยุติธรรมในสายตาลูกค้า ไม่ใช่แค่ตามเงื่อนไขสัญญา
AI เก่งเรื่อง “ตามกติกา” มากกว่ามนุษย์ แต่ลูกค้าไม่ได้รู้สึกแค่นั้น ลูกค้าอยากรู้สึกว่า
- มีคนฟังเรื่องของเขาจริง ๆ
- มีการพิจารณาเป็นรายเคส ไม่ใช่ถูกตัดสินแบบ “หุ่นยนต์”
การให้เจ้าหน้าที่โทรอธิบาย เพิ่มเอกสารที่จำเป็น หรือเสนอจ่ายบางส่วนตามมติกรรมการเคลม ยังช่วยรักษาความสัมพันธ์ได้ แม้ผลลัพธ์คือ “ปฏิเสธเคลม” เหมือนเดิม แต่ความรู้สึกต่างกันมาก
4) ความเสี่ยงด้านกฎหมายและชื่อเสียงในระยะยาว
เคสฟลอริดาและกรณียิง CEO ในสหรัฐฯ เป็นสัญญาณเตือนว่า ถ้าสังคมมองว่าบริษัทประกัน “ใช้ AI มาตัดสิทธิ์” ประชาชนอย่างไม่เป็นธรรม แรงกดดันทางการเมืองและกฎหมายจะมาแรงมาก
ไทยเองก็เช่นกัน ถ้าเกิดเคสปฏิเสธเคลมใหญ่ ๆ แล้วมีข่าวว่าเป็นการตัดสินโดย AI มีโอกาสสูงที่จะเกิด:
- การออกประกาศควบคุม AI ในประกันภัยเพิ่ม
- การตรวจสอบอย่างเข้มจากหน่วยงานกำกับ
- ความเสียหายชื่อเสียงที่ยากจะกู้คืน
ดังนั้น โมเดลที่ปล่อย AI วิ่งอย่างอิสระในเคลม โดยไม่มีโครงสร้างมนุษย์กำกับ เป็นสูตรสำเร็จของปัญหาทั้งด้านลูกค้าและ regulator
บทเรียนสำหรับธุรกิจประกันไทย: ใช้ AI เคลมอย่างไรให้เร็วและยังรักษาความเชื่อมั่น
ถ้าเอาบทเรียนจากฟลอริดามาแปลเป็นบริบทไทย ผมว่ามีอย่างน้อย 5 เรื่องที่บริษัทประกันในไทยควรทำตั้งแต่ตอนนี้
1) แบ่งชัดว่า AI ตัดสินใจได้แค่ไหน มนุษย์ต้องเข้าเมื่อไร
ดีไซน์ “กติกา” ภายในให้ชัดก่อนว่า:
- เคลมมูลค่าต่ำ ไม่ซับซ้อน (เช่น เคลมประกันเดินทางเล็กน้อย, เคลมซ่อมรถชนเล็ก ๆ) ให้ AI อนุมัติอัตโนมัติได้เลย เพื่อความเร็ว
- เคสที่ AI แนะนำให้ปฏิเสธ ต้องถูกส่งให้ human underwriter หรือ claim handler ตรวจและเป็นคนลงชื่ออนุมัติขั้นสุดท้าย
- เคสที่เกี่ยวกับ ชีวิต สุขภาพ ทุพพลภาพ ถาวร หรือทรัพย์สินหลักของครอบครัว ควรมี human review เป็นมาตรฐาน แม้ AI แนะนำให้จ่ายก็ตาม เพราะบางครั้งเงื่อนไขสัญญากับมุมมองจริยธรรมไม่ตรงกันเป๊ะ
2) มีชื่อ “ผู้รับผิดชอบ” ชัดเจนในจดหมายปฏิเสธเคลม
สิ่งที่ฟลอริดาบังคับให้ทำ จริง ๆ เป็นแนวปฏิบัติที่ดีมากสำหรับไทยด้วย คือจดหมายปฏิเสธเคลมควรระบุ:
- ชื่อ-ตำแหน่งของผู้พิจารณาเคลม (หรือคณะกรรมการเคลม)
- ช่องทางติดต่อกลับ ถ้าลูกค้ามีข้อสงสัยหรือเอกสารเพิ่มเติม
- คำอธิบายสั้น ๆ ว่า AI หรือระบบช่วยวิเคราะห์อะไรบ้าง แต่การตัดสินใจอยู่ที่มนุษย์
ลูกค้าจะรู้สึกว่า “ยังมีคนคุยด้วยได้” และลดภาพลักษณ์ว่าโดนปฏิเสธโดยหุ่นยนต์ที่ไม่เข้าใจบริบทชีวิตจริง
3) เขียน “AI claims manual” ให้ละเอียด ไม่ใช่แค่เอกสารประกอบการขออนุมัติ
ร่างกฎหมายฟลอริดาบังคับให้บริษัทระบุในคู่มือเคลมว่าใช้ AI อย่างไร ผมมองว่าองค์กรไทยที่จริงจังกับ InsurTech ควรทำสิ่งนี้อยู่แล้ว และควรทำให้ละเอียดในระดับ:
- ระบบ AI ใช้ข้อมูลอะไรบ้าง (เช่น ประวัติการเคลม, ข้อมูลเครดิต, ข้อมูล IoT/เทเลเมติกส์)
- ใช้ AI เพื่ออะไร: แค่ช่วยคะแนนความเสี่ยง (risk scoring) หรือใช้เป็น “ข้อเสนอแนะการตัดสินใจ” (decision support)
- ระดับความมั่นใจ (confidence threshold) เท่าไรที่ต้องส่งต่อให้มนุษย์
- เคสแบบไหน ห้าม ให้ AI สรุปเองโดยไม่มี human review
เอกสารนี้ช่วยทั้งฝั่ง compliance ภายใน และช่วยทีม product/IT ออกแบบระบบได้ตรงกับมุมมองของฝ่ายกฎหมายและกำกับดูแล
4) สื่อสารโปร่งใสกับลูกค้าว่า “AI ช่วยอะไร” ในกรมธรรม์
ลูกค้าไทยจำนวนมากเริ่มรับรู้คำว่า AI, InsurTech แต่ยังไม่รู้จริงว่าโดนใช้กับตัวเองแค่ไหน ตรงนี้คือโอกาสสร้างความเชื่อมั่นด้วยการสื่อสารเชิงรุก เช่น
- บอกชัดในเอกสารหรือ FAQ ว่า บริษัทใช้ AI เพื่อ: เร่งรัดการอนุมัติเคลม, ลดความผิดพลาดเอกสาร, ตรวจจับการฉ้อโกง ไม่ใช่เพื่อลดการจ่ายเคลมอย่างไม่ยุติธรรม
- ยืนยันว่าการปฏิเสธเคลมทุกเคส มีเจ้าหน้าที่เป็นผู้ตัดสินใจสุดท้าย
ใครทำได้ก่อน จะได้เปรียบเรื่องแบรนด์และความเชื่อใจของลูกค้าอย่างมาก
5) ผูก AI เคลมกับกลยุทธ์ InsurTech ทั้งองค์กร ไม่ใช่โปรเจกต์โดด ๆ
การใช้ AI ในการจัดการเคลมประกันภัยไทย จะทรงพลังที่สุดเมื่อเชื่อมกับส่วนอื่น ๆ ของ value chain เช่น
- ข้อมูลจาก IoT/เทเลเมติกส์ (รถ, โรงงาน, smart home) ที่ช่วยพิสูจน์เหตุและลดข้อถกเถียง
- โมเดลการรับประกัน (underwriting) ที่ใช้ข้อมูลจากเคลมจริงมาอัปเดตเงื่อนไขกรมธรรม์อย่างต่อเนื่อง
- ระบบ fraud detection ที่ทำงานร่วมกันระหว่าง AI และทีมสืบสวนภาคสนาม
เมื่อทุกส่วนใช้ข้อมูลชุดเดียวกัน AI เคลมจะไม่ใช่แค่เครื่องมือลดต้นทุน แต่กลายเป็น ศูนย์กลางข้อมูลความเสี่ยงและพฤติกรรมลูกค้า ที่ช่วยออกแบบผลิตภัณฑ์เฉพาะบุคคล (personalized insurance) ได้ดีขึ้นด้วย
แล้ว Regulator ไทยอาจมองประเด็นนี้อย่างไร
ถ้าเทียบกับฟลอริดาและหลายรัฐในสหรัฐฯ แนวโน้มที่ผมคิดว่า Regulator ไทย (เช่น คปภ.) อาจให้ความสนใจเพิ่ม มีอย่างน้อย 3 เรื่อง:
- ความโปร่งใส (AI transparency) – บริษัทต้องอธิบายได้ว่าใช้ AI ตรงไหนของกระบวนการเคลม มีหลักเกณฑ์อย่างไร เมื่อตรวจสอบย้อนกลับ
- ความเป็นธรรม (fairness & bias) – โมเดล AI ไม่ควรเลือกปฏิบัติโดยอ้อม เช่น ทำให้กลุ่มรายได้น้อย หรือกลุ่มอาชีพบางประเภทโดนปฏิเสธเคลมบ่อยผิดปกติ
- สิทธิของผู้เอาประกันภัย – อาจมีแนวทางคล้ายยุโรป ที่ลูกค้ามีสิทธิขอให้มี “การพิจารณาโดยมนุษย์” ในกรณีที่ไม่เห็นด้วยกับการตัดสินใจของระบบอัตโนมัติ
ถ้าบริษัทประกันไทยเริ่มออกแบบโครงสร้าง AI + Human ให้ดีตั้งแต่ตอนนี้ วันหนึ่งที่มีกติกาควบคุมเพิ่มขึ้นจริง ก็จะพร้อมมากกว่าคนอื่น และไม่ต้องมานั่งรื้อระบบใหม่ทั้งหมด
สร้างระบบเคลมที่เร็วแบบ AI และอุ่นใจแบบคนไทย
บทเรียนจากฟลอริดาชัดเจนมากว่า สังคมพร้อมรับ AI ในประกันภัย แต่ไม่ยอมให้ AI เป็น “ผู้พิพากษาคนเดียว” ในการปฏิเสธเคลม โดยเฉพาะเคสใหญ่หรือเคสที่กระทบคุณภาพชีวิตอย่างรุนแรง
สำหรับอุตสาหกรรมประกันภัยไทยและผู้เล่นสาย InsurTech นี่คือจังหวะทองในการออกแบบระบบเคลมที่:
- ใช้ AI ทำงานหนักด้านข้อมูล ตรวจสอบเอกสาร วิเคราะห์ความเสี่ยง
- ให้ “คน” เป็นเจ้าของการตัดสินใจสุดท้าย โดยเฉพาะกรณีปฏิเสธเคลม
- สื่อสารกับลูกค้าอย่างโปร่งใส ว่า AI เข้ามาช่วยอะไร และสิทธิของเขายังถูกเคารพเต็มที่
ใครทำได้สมดุลกว่าระหว่าง ประสิทธิภาพ กับ ความเชื่อมั่น จะเป็นคนที่ชนะจริงในตลาดประกันภัยไทยยุคใหม่ ไม่ใช่แค่ใครใช้ AI ก่อน แต่คือใครใช้ AI ได้ “ฉลาดและรับผิดชอบ” มากกว่ากัน