ประกันทดแทนรถคันใหม่กำลังมาแรงทั่วโลก ดูเคส QBE–Repair Ventures แล้วถอดบทเรียนว่า AI จะช่วยให้ InsurTech ไทยออกแบบและบริหารผลิตภัณฑ์นี้ได้อย่างไร
ประกันทดแทนรถคันใหม่ + AI: โอกาสใหม่ของ InsurTech ไทย
ยอดขายรถใหม่ในไทยปี 2567 ชะลอตัว แต่ราคากลับสูงขึ้นต่อเนื่อง หลายคนผ่อนรถอยู่ 5–7 ปี แต่พอรถชนจน “ซ่อมไม่ได้” บริษัทประกันจ่ายตามมูลค่าตลาด ผลคือเงินไม่พอซื้อรถคันใหม่สเปกใกล้เคียง ต้องควักเงินสดเพิ่มเป็นหลักแสนบาท
นี่คือช่องว่างที่ต่างประเทศเริ่มแก้ด้วย ประกันทดแทนรถคันใหม่ (Vehicle Replacement Insurance – VRI) แบบที่ QBE ร่วมกับ Repair Ventures เพิ่งเปิดตัวให้ค่ายรถยนต์ (OEM) ใช้ขายพ่วงกับรถใหม่ และเบื้องหลังผลิตภัณฑ์ลักษณะนี้ ถ้าทำในไทยให้อยู่รอดได้ระยะยาว AI จะกลายเป็นหัวใจสำคัญของประกันภัยรถยนต์ยุค InsurTech
บทความนี้จะชวนดูว่าโมเดลของ QBE สื่ออะไรกับตลาดไทย, AI จะช่วยออกแบบและบริหาร “ประกันทดแทนรถคันใหม่” ได้อย่างไร และบริษัทประกัน/ดีลเลอร์/สตาร์ตอัป InsurTech ในไทยควรเริ่มจากตรงไหนถ้าอยากทำผลิตภัณฑ์แนวนี้ให้ขายได้และกำไรจริง
QBE – Repair Ventures ทำอะไร และเกี่ยวอะไรกับไทย
สารหลักจากข่าว QBE คือการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ VRI ผ่านพันธมิตรด้าน MarTech อย่าง Repair Ventures ที่เป็นผู้จัดจำหน่ายแบบเอ็กซ์คลูซีฟให้กับค่ายรถยนต์
ตัวผลิตภัณฑ์มีองค์ประกอบสำคัญ:
- ให้รถคันใหม่เทียบเท่าหลังเกิด “Total Loss” ไม่สนว่ารถคันเดิมอายุเท่าไร
- คุ้มครองส่วนต่างระหว่างเงินเคลมประกันรถภาคสมัครใจ (จ่ายตามมูลค่าตลาด) กับราคาซื้อรถใหม่
- ป้องกันความเสี่ยงจาก ค่าเสื่อมราคา และ ราคารถใหม่ที่สูงขึ้นต่อเนื่อง
- มีออปชันคืนเงินส่วนที่เป็น Deductible สูงสุดปีละ 1,000 ดอลลาร์
- แผนคุ้มครองแบบรายเดือน เบี้ยคงที่ และลูกค้าซื้อผ่านดิจิทัลเต็มรูปแบบ
ถ้าแปลให้เข้ากับบริบทไทย ผลิตภัณฑ์แบบนี้คือ “ตัวช่วยอุดรอยรั่ว” ระหว่าง
ราคาที่ลูกค้าจ่ายตอนซื้อรถใหม่ 900,000 บาท
กับมูลค่าตลาดที่บริษัทประกันจ่ายตอนรถชนยับ 3 ปีถัดมา อาจเหลือแค่ 650,000–700,000 บาท
ลูกค้าที่กู้เต็ม 100% หรือมีภาระสินเชื่อสูงคือกลุ่มเสี่ยง พอรถเสียหายสิ้นเชิง กลายเป็นต้องผ่อนหนี้ต่อ ทั้งที่ไม่มีรถใช้ แถมอยากซื้อคันใหม่ก็ต้องมีเงินโปะเพิ่มอีกก้อนใหญ่
นี่คือจุดขายของ VRI: ทำให้ลูกค้ามั่นใจว่าถ้าเกิดเหตุร้ายแรงจะกลับมามีรถคันใหม่สเปกใกล้เคียงได้โดยไม่เจ็บตัวเงินสดเพิ่มมากนัก
สำหรับไทย โมเดลนี้มีโอกาสสูง เพราะ:
- สัดส่วนคนซื้อรถด้วยไฟแนนซ์ยังสูงมาก
- ราคาชิ้นส่วนและรถใหม่ขยับขึ้นเกือบทุกปี
- ลูกค้าเริ่มคุ้นชินกับการซื้อประกันผ่านออนไลน์และช่องทางของดีลเลอร์
คำถามคือ ถ้าบริษัทประกันไทยอยากทำ “VRI เวอร์ชันไทย” จะออกแบบให้คุ้ม เสนอราคาได้แข่งขัน และบริหารเคลมได้อย่างมีประสิทธิภาพอย่างไร — จุดนี้เองที่ AI เข้ามาเปลี่ยนเกม
ทำไมประกันทดแทนรถคันใหม่ต้องมี AI อยู่เบื้องหลัง
ประกันทดแทนรถคันใหม่มีความเสี่ยงด้านราคาและโมเดลธุรกิจสูงกว่าประกันรถชั้น 1 ปกติ เพราะต้องคาดเดา “อนาคตราคารถ 3–5 ปีข้างหน้า” รวมถึงพฤติกรรมผู้ขับขี่ที่มีโอกาสทำให้เกิด Total Loss ได้ตลอดเวลา
1. AI สำหรับการพิจารณารับประกัน (Underwriting)
AI สามารถช่วยให้การรับประกันสำหรับ VRI แม่นและเร็วขึ้นผ่าน:
- การพยากรณ์ราคาและค่าเสื่อมรถ แบบละเอียดตามรุ่น, ปี, ระยะทาง, ข้อมูลตลาดมือสอง
- การวิเคราะห์ความเสี่ยงรายบุคคล เช่น อายุ, ประวัติขับขี่, พื้นที่ใช้งาน, พฤติกรรมการขับจากเทเลเมติกส์
- การคำนวณเบี้ยเฉพาะบุคคล (personalized pricing) ที่ยังคงทำให้ผลิตภัณฑ์ “รู้สึกเข้าใจง่าย” สำหรับผู้บริโภค
ตัวอย่าง:
บริษัทสามารถใช้โมเดล Machine Learning ดูข้อมูลรถ Toyota Vios ปี 2568 ในกรุงเทพฯ ที่มีเคลม Total Loss ในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา แล้วประเมินว่า ถ้าออก VRI ให้กับกลุ่มนี้ควรคิดเบี้ยเสริมเดือนละกี่บาทถึงจะยืนระยะได้
2. AI สำหรับการจัดการเคลม
VRI จะมีค่าใช้จ่ายสูงเฉพาะในกรณี Total Loss หรือโจรกรรม ซึ่งเป็นเคสที่ ต้องตัดสินใจเร็วและแม่น ว่าเคลมเข้าเงื่อนไขหรือไม่
AI เข้ามาช่วยได้หลายจุด:
- ใช้ Computer Vision วิเคราะห์ภาพรถจากอู่หรือ Surveyor ว่าสภาพเสียหายระดับไหน มีแนวโน้มเป็น Total Loss หรือยังซ่อมคุ้ม
- ประเมินค่าใช้จ่ายซ่อมอัตโนมัติ เทียบกับมูลค่าตลาด ณ ปัจจุบันของรุ่นนั้น เพื่อช่วยตัดสินใจว่า “ควรซ่อมหรือควรตีเป็น Total Loss”
- ตรวจจับ พฤติกรรมฉ้อโกง (fraud detection) จาก pattern เดิม ๆ เช่น เคยเคลมรถหายหลายครั้ง, เคสเกิดในพื้นที่เสี่ยง, มีเครือข่ายอู่หรือผู้แจ้งเคลมหน้าเดิม
ผลลัพธ์คือ เคลมเร็วขึ้น ลูกค้าไม่ต้องรอนาน และบริษัทประกันคุมอัตราสูญเสียได้ดีขึ้น
3. AI เพื่อออกแบบประสบการณ์ดิจิทัลกับดีลเลอร์
จากกรณี QBE ที่ใช้ Repair Ventures เป็นผู้จัดจำหน่าย จุดสำคัญคือ “การฝังประกันเข้าไปในจุดขายรถ (embedded insurance)”
สำหรับไทย ถ้าจะขาย VRI ผ่านโชว์รูมและออนไลน์ AI ช่วยได้ เช่น:
- แชตบอตอัจฉริยะที่อธิบาย VRI เป็นภาษาง่าย ๆ พร้อมคำนวณตัวอย่างให้ลูกค้าเห็นทันที
- ระบบเสนอแพ็กเกจอัตโนมัติ: ซื้อรถรุ่น X ผ่อน 84 งวด ระบบจะแนะนำ VRI แพ็กเกจที่เหมาะสมพร้อมคำนวณยอดผ่อนรวมต่อเดือน
- ระบบ CRM ที่คาดการณ์ว่า “ลูกค้าแบบไหนมีโอกาสซื้อ VRI เพิ่ม” เพื่อให้เซลล์โฟกัสได้ถูกกลุ่ม
ทั้งหมดนี้ทำให้โอกาสปิดการขายสูงขึ้น โดยไม่ทำให้เซลล์รู้สึกว่าต้องอธิบายประกันเพิ่มจนลูกค้าล้า
ถ้าไทยจะทำ Vehicle Replacement Insurance ต้องคิดอะไรบ้าง
การยกโมเดล VRI มาจากต่างประเทศตรง ๆ ไม่เวิร์กแน่นอน เพราะโครงสร้างราคา, พฤติกรรมลูกค้า และกฎเกณฑ์ภาครัฐต่างกันพอสมควร บริษัทประกันไทยควรพิจารณาอย่างน้อย 4 เรื่องนี้
1. โครงสร้างผลิตภัณฑ์: จะขายแบบไหนให้คนไทยเข้าใจง่าย
คนไทยคุ้นกับคำว่า “ประกันชั้น 1/2+/3+” มากกว่า VRI หรือ GAP Insurance ดังนั้นการตั้งชื่อและออกแบบแพ็กเกจต้องชัด เช่น
- “แพ็กเกจคุ้มครองรถคันใหม่ 3 ปี”
- “ประกันทดแทนรถคันใหม่เมื่อเสียหายทั้งคัน/รถหาย”
อาจผูกเป็น Add-on เสริมบวกเข้าไปที่กรมธรรม์ชั้น 1 เดิม เช่น
- ชั้น 1 + ทดแทนรถคันใหม่ 3 ปีแรก
- ชั้น 1 + ทดแทนรถคันใหม่ 5 ปี (เบี้ยสูงกว่า)
เงื่อนไขควรเขียนให้สั้น ชัด และใช้ตัวอย่างสถานการณ์ เช่น “ถ้าซื้อรถ 900,000 บาท ผ่านไป 3 ปีรถชนทั้งคัน บริษัทจะจัดหารถรุ่นเทียบเท่าหรือจ่ายเงินเท่าราคารถใหม่ตามราคาตลาด ณ วันที่เคลม”
2. การตั้งราคา: ให้คุ้มทั้งบริษัทและลูกค้า
จุดที่ยากคือ กำหนด “gap” ที่จะต้องจ่ายเพิ่ม ในอนาคตให้แม่นเริ่มต้น อันนี้ต้องใช้ข้อมูลและ AI หนักมาก เช่น
- ข้อมูลราคาขายต่อของแต่ละรุ่นในตลาดไทยย้อนหลัง 5–10 ปี
- ประวัติ Total Loss ตามยี่ห้อ/รุ่น/พื้นที่
- ข้อมูลภาวะเศรษฐกิจ เช่น อินฟเลชัน, ราคาชิ้นส่วน, ค่าแรงซ่อม
AI จะช่วยจำลอง scenario ได้ เช่น
ถ้าราคาชิ้นส่วนเพิ่มปีละ 5%
อัตรา Total Loss สำหรับรถ SUV กรุงเทพฯ อยู่ที่ 0.8% ต่อปี
แล้วให้คุ้มครอง 5 ปี ควรคิดเบี้ยเพิ่มต่อเดือนอย่างน้อยเท่าไร
บริษัทที่มีทีม Data/Actuarial แข็งแรงและใช้ AI เป็น จะได้เปรียบอย่างมากในสนามนี้
3. การบริหารเคลมและประสบการณ์ลูกค้า
ปัญหาคลาสสิกของประกันรถในไทยคือ “เคลมนาน – สื่อสารไม่เคลียร์ – ลูกค้ารู้สึกว่าไม่ได้อย่างที่โฆษณา” ถ้าเป็น VRI ที่เกี่ยวกับการได้ “รถคันใหม่” ความคาดหวังลูกค้าจะสูงกว่าปกติหลายเท่า
กลยุทธ์ที่ผมมองว่าจำเป็น:
- ตีความคำว่า Total Loss ให้ชัดเจน และใช้ AI ประเมินความเสียหายแบบโปร่งใส
- มี portal ดิจิทัล ให้ลูกค้าเห็นสถานะเคลม, ตัวเลือกยี่ห้อ/รุ่น/สีรถ (ถ้ามี) แบบเรียลไทม์
- ใช้ AI voicebot / chatbot อัปเดตเคสอัตโนมัติ รับเอกสาร รับรูป และตอบคำถามพื้นฐาน เพื่อให้ทีมเคลมโฟกัสกับการตัดสินใจยาก ๆ
ถ้าทำสามจุดนี้ได้ ลูกค้าจะรู้สึกว่า “จ่ายเบี้ยเสริมไม่เสียเปล่า” และกลายเป็นตัวช่วยสร้าง Loyalty ให้บริษัทประกัน
4. การตลาดและพันธมิตรแบบ QBE – Repair Ventures เวอร์ชันไทย
QBE เลือกจับมือกับ Repair Ventures ที่เชี่ยวชาญด้าน Marketing Technology และบริการสำหรับ extended vehicle protection ซึ่งช่วยให้เข้าถึงลูกค้า OEM ได้ลึกและเร็ว
บริษัทประกันไทยสามารถทำคล้ายกันได้ เช่น
- จับมือกับ ค่ายรถ / ผู้จัดจำหน่ายหลัก เพื่อฝัง VRI เข้าไปในข้อเสนอขายรถใหม่ตั้งแต่วันแรก
- ทำงานร่วมกับ InsurTech ไทย ที่มีโซลูชันโบรกเกอร์ดิจิทัล, API, และระบบเสนอราคาแบบเรียลไทม์
- ใช้ AI MarTech ช่วยทำแคมเปญเฉพาะกลุ่ม เช่น กลุ่มรถ EV, กลุ่มรถกระบะใช้งานหนัก, หรือกลุ่มคนทำ Delivery
โมเดลนี้ทำให้บริษัทประกันไม่ต้องสร้าง “แขนดิจิทัล” เองทั้งหมด แต่ใช้พันธมิตรที่เชี่ยวชาญแทน และเอาทรัพยากรไปโฟกัสที่ Risk, Product, และการบริหารทุนให้มั่นคง
ตัวอย่าง Journey ลูกค้า: เมื่อ VRI + AI มาอยู่ในโชว์รูมไทย
ลองนึกภาพลูกค้าคนหนึ่งเดินเข้าโชว์รูมช่วงปลายปี 2568 อยากออกรถใหม่ราคา 950,000 บาท ผ่อน 84 งวด
- เซลล์กรอกข้อมูลลูกค้าลงแอปของดีลเลอร์ ข้อมูลวิ่งเข้า ระบบ AI Underwriting ของบริษัทประกันผ่าน API
- ภายในไม่กี่วินาที ระบบคำนวณแพ็กเกจประกันชั้น 1 และแนะนำ Add-on “คุ้มครองรถคันใหม่ 5 ปี” โดยเพิ่มค่าใช้จ่ายแค่เดือนละ 350 บาท
- แชตบอตในแท็บเล็ตช่วยอธิบายเงื่อนไข VRI ให้ลูกค้าเห็นกรณีตัวอย่าง เช่น “ถ้ารถเสียหายทั้งคันในปีที่ 4 คุณยังมีสิทธิ์รับรถคันใหม่เทียบเท่า โดยไม่ต้องควักเงินเพิ่มก้อนใหญ่”
- ลูกค้ากดเซ็นเอกสารดิจิทัล ทุกอย่างจบในวันรับรถ ไม่ต้องกรอกกระดาษซ้ำซ้อน
ปีที่ 3 เกิดอุบัติเหตุกลางดึก รถชนยับเสียหายมาก
- ลูกค้าเปิดแอปบริษัทประกัน ถ่ายรูปและแจ้งเหตุ ระบบ AI ประเมินจากภาพและข้อมูลอู่ว่าค่าซ่อมสูงเกิน 70% ของมูลค่ารถ ควรตีเป็น Total Loss
- ระบบแจ้งผลเบื้องต้นผ่านแอป พร้อมอธิบายว่าเคสเข้าข่ายความคุ้มครอง VRI
- ทีมเคลมตรวจสอบ Fraud ด้วย AI จากประวัติและแพทเทิร์นการเคลม ไม่เจอความผิดปกติ อนุมัติเปลี่ยนเป็น “ทดแทนรถคันใหม่”
- ลูกค้าเลือกวันรับรถคันใหม่ผ่านแอป และเห็นรายละเอียดความคืบหน้าทั้งหมดแบบเรียลไทม์
นี่คือประสบการณ์ “เคลมแล้วจบ” ที่ผมเชื่อว่าลูกค้าคนไทยส่วนใหญ่ยังไม่เคยสัมผัสในระดับนี้ และ AI คือเครื่องมือสำคัญที่ทำให้ Journey แบบนี้เป็นไปได้โดยไม่ทำให้ต้นทุนปฏิบัติการของบริษัทประกันพุ่งสูงเกินไป
ก้าวต่อไปของ InsurTech ไทย: จากประกันรถชั้น 1 สู่ผลิตภัณฑ์เฉพาะบุคคล
การเปิดตัว VRI ของ QBE ไม่ได้แปลว่าไทยต้องก็อปปี้ทุกอย่าง แต่มันส่งสัญญาณชัดว่า ตลาดประกันรถทั่วโลกกำลังขยับจาก “คุ้มครองความเสียหาย” ไปสู่ “คุ้มครองมูลค่าทรัพย์สินและความต่อเนื่องในการใช้ชีวิตของลูกค้า”
สำหรับอุตสาหกรรมประกันภัยไทย ผมมองว่า 2–3 ปีจากนี้จะเห็นเทรนด์ชัดขึ้น:
- ผลิตภัณฑ์ประกันรถยนต์ที่ ปรับให้เฉพาะบุคคลมากขึ้น อิงข้อมูลจริงของการใช้งาน (usage-based, behavior-based)
- ความร่วมมือระหว่างบริษัทประกัน, ผู้ผลิตรถ, ฟินเทค และแพลตฟอร์มดิจิทัล เพื่อทำ embedded insurance แบบที่ลูกค้าแทบไม่รู้สึกว่ากำลัง “ซื้อประกันเพิ่ม”
- การใช้ AI ตลอดห่วงโซ่ตั้งแต่การพิจารณารับประกัน, การจัดการเคลม, ไปจนถึงการป้องกันการฉ้อโกง
บริษัทที่ลงมือเริ่มตั้งแต่ตอนนี้ ทดสอบผลิตภัณฑ์เล็ก ๆ เช่น VRI สำหรับกลุ่มรถเฉพาะรุ่น หรือกลุ่ม EV ก่อน แล้วค่อยขยาย จะได้เปรียบคู่แข่งที่รอให้ทุกอย่างชัดเจนแล้วค่อยขยับ
สำหรับผู้อ่านที่อยู่ในสายงานประกันภัย ไม่ว่าจะฝ่ายผลิตภัณฑ์, ดิจิทัล, หรือ Data/AI นี่คือช่วงเวลาที่ดีมากในการ ดึงทีมมานั่งคุยกันว่า “เวอร์ชันไทยของ Vehicle Replacement Insurance ควรหน้าตาแบบไหน และ AI จะช่วยเราได้ตรงไหนบ้าง”
เพราะสุดท้าย ผู้ชนะในยุค InsurTech ไทย จะไม่ใช่แค่คนที่มีเงินทุนมากที่สุด แต่คือคนที่กล้าทดลองผลิตภัณฑ์ใหม่ ใช้ AI อย่างฉลาด และเข้าใจความเจ็บปวดของลูกค้าจริง ๆ ว่าเขาอยาก “ได้อะไรตอนเกิดเหตุร้ายแรงกับรถคันที่เขารักที่สุดคันหนึ่งในชีวิต”