AI ประกันสัตว์เลี้ยง: บทเรียนสำคัญสำหรับ InsurTech ไทย

AI ในประกันภัยไม่ได้อยู่แค่ในห้อง R&D อีกต่อไปแล้ว

ในปี 2024 เบี้ยประกันสัตว์เลี้ยงทั่วโลกแตะ มากกว่า 21,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ และเติบโตปีละราว 12% ต่อเนื่อง ธุรกิจที่เติบโตเร็วขนาดนี้ ไม่มีใครกล้าพัฒนาโดยไม่ใช้ AI เข้ามาช่วยออกแบบผลิตภัณฑ์และพิจารณารับประกันอีกแล้ว

เคสล่าสุดที่น่าสนใจคือโครงการประกวด ACORD Student Challenge 2025 ที่ให้นักศึกษามหาวิทยาลัยในสหรัฐใช้ AI และ Large Language Models (LLMs) มาช่วยออกแบบโครงสร้างข้อมูลสำหรับ ประกันสัตว์เลี้ยง (pet insurance) ผลงานที่ชนะจาก UConn และ Georgia Tech ไม่ได้แค่ได้รางวัล แต่กำลังถูกนำไปใช้จริงในการพัฒนามาตรฐานข้อมูลประกันภัยระดับโลกของ ACORD ด้วย

ทำไมเรื่องนี้ถึงควรอยู่ในเรดาร์ของคนทำ ประกันภัยไทย และคนที่สนใจ InsurTech? เพราะสิ่งที่ทีมเหล่านี้ทำวันนี้ คือภาพตัวอย่างชัด ๆ ว่า AI จะเปลี่ยนการพิจารณารับประกัน การออกแบบผลิตภัณฑ์ และการจัดการข้อมูล ในบริษัทประกันแบบไหน และไทยสามารถเริ่มตรงไหนได้บ้าง

บทความนี้จะเล่าเคส ACORD แบบสั้น กระชับ แล้วต่อยอดเป็น “คู่มือคิด” สำหรับคนทำประกันภัยไทย ว่าจะเอาแนวคิดเดียวกันไปใช้ในธุรกิจของเราอย่างไร โดยเฉพาะในยุคที่ทุกคนพูดถึง Artificial Intelligence, InsurTech และ Data-Driven Insurance แต่ยังไม่แน่ใจว่าจะเริ่มลงมือจริงอย่างไร

---

ACORD Challenge: เขาให้โจทย์อะไรนักศึกษา และเกี่ยวอะไรกับเรา

แก่นของ ACORD Student Challenge ไม่ใช่การเขียนโค้ด AI เทียบกันว่าใครเจ๋งกว่า แต่คือการถามคำถามตรง ๆ ว่า:

“เราจะใช้ AI ช่วยออกแบบ มาตรฐานข้อมูล สำหรับประกันสัตว์เลี้ยงที่กำลังโตเร็วมากได้อย่างไร?”

ภาพรวมโจทย์การแข่ง

ACORD ให้โจทย์นักศึกษาว่า ต้องใช้ AI tools และ LLMs เพื่อ:

• รวบรวมและวิเคราะห์ data fields สำคัญสำหรับการพิจารณารับประกันประกันสัตว์เลี้ยง จากบริษัทประกันสัตว์เลี้ยงชั้นนำ 5 แห่ง
• สร้าง “canonical list” หรือชุดข้อมูลมาตรฐาน ว่าถ้าจะรับประกันสัตว์เลี้ยงจริง ๆ เราต้องเก็บข้อมูลอะไรบ้าง
• อธิบายขั้นตอนการทำงานทั้งหมด ตั้งแต่ data architecture, prompt engineering ยัน process documentation

พูดง่าย ๆ คือ ให้ใช้ AI มาช่วยออกแบบ “ภาษากลางของข้อมูลประกันสัตว์เลี้ยง” ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญของโลกประกันภัยสมัยใหม่ ตั้งแต่การเชื่อมต่อระบบพาร์ตเนอร์ ไปจนถึงการวิเคราะห์ด้วย AI ขั้นสูง

ผลงานที่ชนะมีอะไรน่าสนใจ

• ผู้ชนะ: Manasa Ramaka (UConn)
  ใช้ LLMs เพื่อ

  • สร้าง data fields ที่เกี่ยวข้องกับการรับประกันจากข้อมูลบริษัทประกันสัตว์เลี้ยง 5 เจ้า
  • ตรวจสอบและ validate ข้อมูลเดิมที่มีอยู่
  • ผลคือได้โครงสร้างข้อมูลที่สะอาด เป็นระบบ และพร้อมต่อยอดเป็นมาตรฐานของ ACORD

• รองชนะเลิศ 1: Rutendo Mahanzu (UConn)
  ใช้ AI ดึงข้อมูลจาก ฟอร์ม ACORD เดิม ของประกันประเภทอื่น เช่น บ้าน รถ เพื่อดูว่า pattern ของข้อมูลที่ใช้รับประกันคืออะไร แล้วเอามาปรับใช้กับประกันสัตว์เลี้ยง

• รองชนะเลิศ 2: Pramod Misra (Georgia Tech)
  พัฒนา AI agent แบบ custom ใช้ LLM หลายตัวอ่าน template ฟอร์ม, แนวปฏิบัติบริษัท, underwriting manuals และเอกสารกำกับดูแล แล้วจัดโครงสร้างข้อมูลออกมาเป็นหมวดหมู่สำคัญ

ACORD จะเอาผลงานเหล่านี้ไปใช้ต่อในการอัพเดต ACORD Data Standards ที่ทั้งอุตสาหกรรมประกันภัยทั่วโลกใช้อยู่แล้ว

สำหรับคนทำประกันไทย นี่คือ “พิมพ์เขียว” ให้เรามองตัวเองว่า วันนี้เราอยู่ตรงไหนเมื่อเทียบกับมาตรฐานโลกด้าน data standards + AI ในประกันภัย

---

ทำไม “โครงสร้างข้อมูล” คือด่านแรกของ AI ประกันภัย

ถ้าข้อมูลไม่เป็นระเบียบ ต่อให้คุณมี AI แรงขนาดไหนก็ไม่ช่วยมาก นี่คือบทเรียนหลักจากเคส ACORD ที่คนทำ InsurTech ไทย ควรจำขึ้นใจ

AI ในประกันภัย เริ่มจากคำถามง่าย ๆ ว่า “เรารู้จริงไหมว่าต้องรู้อะไร”

ประกันสัตว์เลี้ยง (และประกันประเภทอื่น) จะออกแบบผลิตภัณฑ์และพิจารณารับประกันได้ดีแค่ไหน ขึ้นกับว่าเรามีข้อมูลอะไรบ้าง เช่น

• ข้อมูลพื้นฐานสัตว์เลี้ยง: สายพันธุ์ อายุ เพศ น้ำหนัก ประวัติสุขภาพ
• พฤติกรรม: อยู่ในบ้านหรือนอกบ้าน, active แค่ไหน, เคยมีพฤติกรรมเสี่ยงหรือไม่
• เจ้าของ: รูปแบบการเลี้ยง สภาพแวดล้อม รายได้ (สำหรับการออกแบบความคุ้มครองและราคา)

ในไทย เราจะเจอปัญหาคล้ายกันในหลายผลิตภัณฑ์ เช่น ประกันสุขภาพ, ประกัน SME, ประกันภัยรถยนต์ Usage-based, หรือแม้แต่ประกันภัยเกษตร ถ้าบริษัทไม่เคยนั่งนิยามชัด ๆ ว่า “ข้อมูลอะไรคือ must-have, nice-to-have, ไม่มีแล้วทำงานไม่ได้” การใช้ AI วิเคราะห์ต่อก็จะมั่ว หรือใช้ไม่คุ้ม

โครงสร้างข้อมูลดี ๆ ช่วยอะไรได้บ้าง

เมื่อมี canonical list ของ data fields ที่ดีและเป็นมาตรฐาน คุณจะเริ่มทำสิ่งเหล่านี้ได้ง่ายขึ้นมาก:

• ออกแบบ แบบฟอร์มรับประกันดิจิทัล ที่เข้าใจง่าย และไม่ถามข้อมูลซ้ำซ้อน
• ใช้ AI ช่วย pre-fill ข้อมูล จากเอกสารหรือประวัติในระบบ เพื่อลดเวลาทำใบคำขอของตัวแทน/นายหน้า
• เชื่อมต่อระบบกับ พาร์ตเนอร์ภายนอก เช่น คลินิกสัตว์เลี้ยง, โรงพยาบาลสัตว์, แพลตฟอร์ม e-commerce หรือ super app
• ใช้ Machine Learning และ AI วิเคราะห์ ความเสี่ยง (risk scoring) ได้แม่นยำขึ้น เพราะข้อมูลสะอาดและสม่ำเสมอ

นี่แหละคือสิ่งที่ ACORD ทำกับประกันสัตว์เลี้ยง และเป็นสิ่งที่ผมเชื่อว่าบริษัทประกันไทยควรทำกับทุก line of business ที่อยากใช้ AI อย่างจริงจัง

---

บทเรียนจากต่างประเทศที่เอาไปใช้กับตลาดไทยได้ทันที

เคส ACORD อาจดูไกลตัว เพราะพูดถึงประกันสัตว์เลี้ยงในตลาดสหรัฐ แต่หลักคิดหลัก ๆ เอามาปรับใช้กับ ประกันภัยไทย ได้ตรง ๆ โดยเฉพาะถ้าคุณกำลังวางแผนด้าน InsurTech, Data, AI ในปี 2568

1) เริ่มจาก “หนึ่งผลิตภัณฑ์” ที่ชัดเจน ไม่ใช่ทั้งบริษัท

ACORD เลือกโฟกัสที่ประกันสัตว์เลี้ยง line เดียว ไม่ใช่ทั้งอุตสาหกรรม เพราะการทำ data standard ให้ดีต้องเริ่มจากขอบเขตแคบแต่ลึก

ในบริบทไทย ผมแนะนำให้บริษัทประกันเลือก:

• 1 ผลิตภัณฑ์ที่โตเร็ว หรืออยากผลักดัน เช่น
  • ประกันสุขภาพรายบุคคล
  • ประกันรถ usage-based / telematics
  • ประกันภัย SME กลุ่มธุรกิจเฉพาะ
• ตั้งเป้าว่า “เราจะทำ canonical data fields สำหรับ product นี้ภายใน 3–6 เดือน”

2) ใช้ LLM ช่วย “ขุด” ลิสต์ข้อมูลจากสิ่งที่มีอยู่แล้ว

สิ่งที่ผู้ชนะทำคือไม่เริ่มจากศูนย์ แต่ใช้ LLM อ่าน:

• ฟอร์มรับประกันเดิม
• underwriting manual
• เอกสารกำกับดูแล
• แนวปฏิบัติของบริษัทประกันชั้นนำ

ในไทย คุณทำแบบเดียวกันได้ โดยไม่ต้องรอโครงการใหญ่ระดับประเทศ:

1. รวบรวมเอกสารที่มีอยู่ในบริษัท: ฟอร์ม, คู่มือการรับประกัน, policy wording, รายการข้อมูลที่ระบบ core ใช้อยู่
2. ใช้ LLM (ที่รันบน environment ปลอดภัย) ให้ช่วย
   • แตก fields ข้อมูลออกมา
   • จัดกลุ่มเป็นหมวดหมู่ เช่น ข้อมูลลูกค้า, ข้อมูลความเสี่ยง, ข้อมูลประวัติการเคลม
   • ระบุว่าช่องไหนเป็น mandatory / optional / legacy

ผลลัพธ์คือคุณจะได้ดราฟต์ data dictionary ที่เอาไปให้ทีม underwriting, IT, operation นั่งคุยกันต่อได้ทันที

3) ไม่ใช่แค่เทคนิค แต่คือการ “จัดการกระบวนการ” ใหม่ทั้งชุด

ACORD ให้ผู้เข้าแข่งทำทั้ง:

• data architecture
• prompt engineering
• process documentation

นั่นหมายความว่าเขาไม่ได้สนใจแค่ “ให้ AI ตอบอะไรออกมา” แต่สนใจว่าขั้นตอนนี้จะถูกใช้ซ้ำได้อย่างไร ทำซ้ำได้ไหม ตรวจสอบย้อนกลับได้แค่ไหน

บริษัทรไทยที่อยากใช้ AI แบบจริงจังควรมอง AI เป็น “ส่วนหนึ่งของกระบวนการรับประกันและการจัดการข้อมูล” ไม่ใช่ gadget ทดลองสนุก ๆ หนึ่งโปรเจกต์จบ

---

ตัวอย่าง use case สำหรับบริษัทประกันไทย: จาก pet insurance สู่ health, motor, SME

เพื่อให้เห็นภาพชัดขึ้น ลองแปลงแนวคิดจากประกันสัตว์เลี้ยงของ ACORD มาเป็น use case ที่เข้ากับตลาดไทยในปี 2568

Use Case 1: AI ช่วยออกแบบ data standard สำหรับประกันสุขภาพ

คำถามหลักเหมือนกันเลย: “เราต้องรู้อะไรเกี่ยวกับผู้เอาประกันบ้าง เพื่อคำนวณเบี้ยสุขภาพให้แฟร์และยั่งยืน”

บริษัทประกันไทยสามารถ:

• ใช้ LLM อ่านแบบฟอร์มรับประกันสุขภาพ, คู่มือ underwriting, policy wording, product spec ทั้งหมดในพอร์ต
• ให้ AI สรุป data fields สำคัญ เช่น ประวัติการรักษา, โรคประจำตัว, lifestyle, ข้อมูลการทำงาน
• ตรวจสอบซ้ำกับทีมแพทย์และ underwriter เพื่อจัดทำ canonical list สำหรับทุกผลิตภัณฑ์สุขภาพของบริษัท

ผลที่ได้คือ:

• แบบฟอร์มสมัครประกันสุขภาพที่สั้น กระชับ และเก็บเฉพาะข้อมูลที่ใช้จริง
• เตรียมพร้อมสำหรับการต่อยอดใช้ AI วิเคราะห์ risk, ทำ dynamic pricing หรือ personalized benefits ในอนาคต

Use Case 2: Motor Insurance + Telematics + AI

สำหรับประกันรถยนต์แบบใช้งานจริง (usage-based):

• ข้อมูลจากกล่อง telematics หรือ mobile app มีจำนวนมหาศาล
• ถ้าไม่มี data standard ที่ดี ข้อมูลจะกระจัดกระจาย วิเคราะห์ยาก และเชื่อมต่อกับระบบเดิมลำบาก

แนวทางคือ:

• กำหนด canonical data fields เช่น รูปแบบการขับขี่ (ความเร็ว, การเบรก, การเร่งเครื่อง), เวลาใช้งาน, เส้นทางหลัก
• ใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ว่าข้อมูลไหน สัมพันธ์กับความเสี่ยงการเกิดอุบัติเหตุมากที่สุด แล้วจัดลำดับความสำคัญของการเก็บข้อมูล
• ทำ data model กลางที่ทั้งทีม data scientist, IT, underwriting เข้าใจร่วมกัน

Use Case 3: ประกันภัยสัตว์เลี้ยงในไทยเอง

ตลาดสัตว์เลี้ยงในไทยโตมาก โดยเฉพาะในกรุงเทพฯ และหัวเมืองใหญ่ คนจำนวนไม่น้อยมองสัตว์เลี้ยงเป็นสมาชิกครอบครัวเต็มตัว ประกันสัตว์เลี้ยงจึงเป็น product ใหม่ที่หลายบริษัทเริ่มสนใจ

ไทยสามารถเอาบทเรียนจาก ACORD มาปรับใช้ตรง ๆ:

• ที่ต่างประเทศเก็บข้อมูลอะไรบ้างเวลารับประกันสัตว์เลี้ยง
• อะไรเหมาะกับสภาพตลาดไทย เช่น สายพันธุ์ที่นิยม การเข้าถึงโรงพยาบาลสัตว์ ข้อมูลจากคลินิก
• จะออกแบบระบบเคลมอย่างไรให้เชื่อมต่อกับโรงพยาบาลสัตว์แบบ real-time ได้ในอนาคต

ใครเริ่มออกแบบโครงสร้างข้อมูลก่อน ย่อมมีโอกาสได้ first-mover advantage ในตลาด niche แบบนี้

---

ถ้าอยากเริ่มวันนี้: Roadmap 6 ขั้นสำหรับบริษัทประกันไทย

สำหรับคนที่อ่านมาถึงตรงนี้แล้วคิดว่า “โอเค เข้าใจแล้ว แต่อยากเริ่มจริง ๆ ต้องทำอะไรบ้าง” นี่คือ roadmap ที่ปรับใช้ได้ทั้งบริษัทขนาดใหญ่และขนาดกลาง

1. เลือก 1 ผลิตภัณฑ์เป้าหมาย
   โฟกัสให้แคบ เช่น ประกันสุขภาพเดี่ยว, ประกันรถกลุ่มเล็ก, หรือ product ใหม่อย่างประกันสัตว์เลี้ยง

2. ตั้งทีมข้ามฝ่าย (cross-functional squad)
   รวมคนจาก underwriting, IT/data, operations, compliance, marketing มานั่งโต๊ะเดียวกัน

3. รวบรวมทุกเอกสารและข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
   ฟอร์มรับประกัน, policy wording, คู่มือ, รายงานสถิติ, data schema จากระบบ core

4. ใช้ LLM ช่วยสกัดและจัดกลุ่ม data fields
   รันใน environment ที่ปลอดภัย ปิดข้อมูลส่วนบุคคลจริง ใช้ dummy หรือ masking แทน

5. ปรับด้วย human-in-the-loop
   ให้ underwriter, actuary, data analyst ตรวจ ปรับ และตัดสินใจว่า field ไหนควรอยู่หรือออก

6. ทำเป็นมาตรฐานภายใน + พร้อมต่อยอด AI use case
   เมื่อได้ canonical list แล้ว ค่อยออกแบบต่อว่าจะใช้ AI ที่จุดไหน เช่น

   • pre-underwriting
   • risk scoring
   • fraud detection
   • แบบฟอร์มสมัครออนไลน์อัจฉริยะ

ถ้าทำดี ๆ แค่โปรเจกต์เดียวก็จะกลายเป็น template ที่ขยายไปผลิตภัณฑ์อื่นได้เร็วขึ้นมากในอนาคต

---

มองไปข้างหน้า: AI ในประกันภัยไทยจะโตได้แค่ไหน ขึ้นกับ “ความกล้าจัดระเบียบข้อมูล” วันนี้

เคส ACORD Student Challenge แสดงให้เห็นชัดว่า แม้แต่นักศึกษาก็สามารถใช้ AI และ LLM มาช่วยสร้าง มาตรฐานข้อมูลสำหรับตลาดประกันภัยใหม่ทั้งตลาด ได้ ถ้าโจทย์ชัด และถ้าองค์กรพร้อมเปิดรับผลลัพธ์ไปใช้จริง

ในซีรีส์ “AI ในอุตสาหกรรมประกันภัยไทย: InsurTech” บทนี้อยากชี้ให้เห็นว่า ก่อนจะพูดถึง AI เคลมอัจฉริยะ หรือ chatbot รับประกันขั้นเทพ สิ่งที่ต้องทำก่อนคือ:

• กล้านั่งนิยามให้ชัดว่า “ข้อมูลที่สำคัญที่สุดในแต่ละผลิตภัณฑ์คืออะไร”
• กล้าใช้ AI เป็น ผู้ช่วยด้านโครงสร้างข้อมูล (data co-pilot) ไม่ใช่แค่ chatbot คุยกับลูกค้า
• กล้าลงทุนเวลาและทรัพยากรกับ data standards ภายในองค์กรให้จริงจัง

ใครที่เริ่มจัดระเบียบข้อมูลวันนี้ จะพร้อมใช้ AI ในการพิจารณารับประกัน การจัดการเคลม การตรวจจับการฉ้อโกง และการออกแบบผลิตภัณฑ์แบบเฉพาะบุคคลได้เร็วกว่า และสำคัญที่สุดคือ “ผิดพลาดน้อยกว่า”

ถ้าคุณอยู่ในฝ่ายกลยุทธ์ ดิจิทัล หรือทีม InsurTech ของบริษัทประกันไทย คำถามที่น่าถามตัวเองในสัปดาห์นี้ไม่ใช่แค่ว่า “เราจะใช้ AI อะไรดี” แต่คือ:

“ผลิตภัณฑ์ตัวไหนในบริษัทเราที่พร้อมสุดสำหรับการเริ่มทำ data standard + AI แบบจริงจังภายใน 3–6 เดือนข้างหน้า?”

คำตอบของคำถามนี้ อาจเป็นจุดเริ่มต้นของความได้เปรียบระยะยาวในอุตสาหกรรมประกันภัยไทยยุคใหม่ก็ได้