Ping An สู่ Tech Company: บทเรียน AI สำหรับประกันภัยไทย

ทำไม SME ประกันภัยไทยควรสนใจเคส Ping An ตอนนี้

ปี 2023 บริษัทประกันระดับโลกเริ่มรายงานแล้วว่า กว่า 60–70% ของเคลมรายย่อยถูกประมวลผลด้วย AI แทบทั้งหมด โดยใช้เวลาจาก “หลายวัน” เหลือแค่ “ไม่กี่นาที” เท่านั้น ธุรกิจที่ยังใช้กระดาษและคนตรวจเคลมทีละเคส แทบสู้ต้นทุนและความเร็วแบบนี้ไม่ได้เลย

เคสของ Ping An Group กลุ่มการเงินที่ใหญ่ที่สุดรายหนึ่งของจีน ถูกพูดถึงในรายการ Techsauce Podcast TS for Biz EP.6.2 ว่าเป็นตัวอย่างการ “พลิกจากบริษัทการเงิน ไปสู่ Tech Company” เต็มตัว และหัวใจสำคัญคือ การใช้ Data และ AI ในธุรกิจประกันภัย (InsurTech) แบบจริงจัง ทั้งฝั่งการรับประกัน (Underwriting) การจัดการเคลม การตรวจจับการฉ้อโกง ไปจนถึงการออกผลิตภัณฑ์เฉพาะบุคคล

บทความนี้จะสรุปบทเรียนจาก Ping An แล้วแปลงเป็น คู่มือใช้งานได้จริงสำหรับธุรกิจประกันภัยและ SME ไทย ที่อยากใช้ AI เป็นตัวผลักดัน Digital Transformation ไม่ว่าจะเป็นบริษัทประกันเอง โบรกเกอร์ เอเจนต์ หรือสตาร์ทอัพด้าน InsurTech

---

1. Ping An คิดแบบ Tech Company ไม่ใช่แค่บริษัทประกัน

หัวใจของเคส Ping An คือวิธีคิด ก่อนจะไปถึงเรื่องเทคโนโลยี

Ping An ไม่ได้คิดว่า “เราคือบริษัทประกัน” แต่คิดว่า “เราคือบริษัทเทคโนโลยีด้านการเงินและสุขภาพ ที่บังเอิญขายประกันด้วย” วิธีคิดนี้ทำให้เขาออกจากกรอบธุรกิจเดิม และกล้าลงทุนกับ Data & AI อย่างหนัก

3 หลักคิดที่ทำให้ Ping An ไปได้ไกล

1. คิดแบบ Platform ไม่ใช่ Product เดี่ยวๆ
   จากขายกรมธรรม์กลายเป็นสร้าง Platform ที่คนเข้ามาใช้งานทุกวัน เช่น แอปด้านสุขภาพ การเงินส่วนบุคคล เทเลเมดิซีน แล้วค่อย embed ประกันเข้าไปใน Journey ผู้ใช้

2. Data ก่อน, Product ทีหลัง
   ทุก Touchpoint ถูกออกแบบมาพร้อมการเก็บ Data อย่างเป็นระบบ ทั้งข้อมูลการใช้ชีวิต สุขภาพ การขับรถ พฤติกรรมการใช้จ่าย ข้อมูลเหล่านี้ทำให้ AI สร้างประกันแบบเฉพาะบุคคลได้จริง ไม่ใช่แพ็กเกจเหมาๆ เหมือนเมื่อก่อน

3. AI เป็น Core ไม่ใช่แค่ Project
   AI ไม่ได้อยู่แค่ทีม Innovation เล็กๆ แต่ถูกฝังในทุกกระบวนการ ตั้งแต่การตลาด การคัดกรองลูกค้า การรับประกัน ไปจนถึงการเคลมและบริหารความเสี่ยง ทั้งองค์กรมี mindset ว่า “งานไหนทำซ้ำบ่อย ให้ AI ทำก่อนเสมอ”

สำหรับธุรกิจประกันภัยไทย นี่คือจุดแรกที่ต้องถามตัวเองตรงๆ ว่า

คุณกำลัง “ใช้ AI เป็นแค่เครื่องมือช่วยงาน” หรือ “ออกแบบธุรกิจโดยมี AI เป็นศูนย์กลาง” กันแน่

---

2. AI ในการพิจารณารับประกัน: จากตาราง Rate สู่การให้ราคาแบบ Real-Time

สำหรับอุตสาหกรรมประกันภัย การรับประกัน (Underwriting) คือสมองของธุรกิจ กำหนดทั้งความเสี่ยงและกำไร แต่ส่วนใหญ่ยังอิงกับ ตารางเบี้ย + Check-list จากมนุษย์ เป็นหลัก ซึ่งช้า และใช้ข้อมูลไม่เต็มที่

Ping An โชว์ให้โลกเห็นว่า AI ใช้รับประกันแบบ Real-Time ได้จริง โดยอิงจาก Data หลายชั้น ไม่ใช่แค่เพศ อายุ หรืออาชีพ

ตัวอย่างการใช้ AI ใน Underwriting ที่ Ping An ทำได้

• ประกันสุขภาพและประกันชีวิต
  ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพจาก

  • ประวัติการรักษา
  • ข้อมูลจาก Wearable / แอปสุขภาพ
  • พฤติกรรมการใช้ชีวิต (เช่น การเดิน การนอน การออกกำลังกาย)

  จากนั้น AI ประเมิน Risk Score แบบละเอียดกว่าตารางมาตรฐาน ทำให้:

  • คนที่สุขภาพดีจริง ได้เบี้ยถูกลง
  • คนที่เสี่ยงสูง ได้เงื่อนไขที่เหมาะสม ไม่ต้อง “ปฏิเสธรับประกัน” ทันที

• ประกันรถยนต์ (Usage-based Insurance)
  Ping An ใช้ข้อมูลการขับขี่จากแอป/กล่องติดรถ เช่น ความเร็ว การเบรกกระชั้นชิด พฤติกรรมขับกลางคืน ฯลฯ เพื่อให้ เบี้ยประกันแบบจ่ายตามการใช้งานจริง (pay-how-you-drive)

SME ประกันภัยไทยเริ่มตรงไหน

คุณไม่จำเป็นต้องเริ่มจากระบบใหญ่แบบ Ping An ทันที ผมมักแนะนำให้เริ่ม 3 ขั้นนี้

1. รวมศูนย์ Data การรับประกันก่อน

   • เอาข้อมูลใบรับประกันเดิมจาก Excel / กระดาษ เข้าระบบเดียว
   • ทำ Dictionary ง่ายๆ ว่าใช้ฟิลด์อะไรบ้าง เช่น อายุ จังหวัด อาชีพ โรคประจำตัว

2. เริ่มทำ Risk Scoring ง่ายๆ ด้วย Machine Learning

   • ใช้ Data Scientist หรือ Partner ภายนอกสร้างโมเดลที่ช่วยแนะนำ Risk Level รายเคส
   • ช่วงแรกให้ Underwriter ใช้แบบ “Decision Support” ไม่ต้องแทนที่คนทันที

3. ออกแบบผลิตภัณฑ์ย่อยแบบเฉพาะกลุ่ม (Micro-segmentation)

   • เช่น ประกันสุขภาพสำหรับฟรีแลนซ์สาย IT, ประกันภัยสำหรับไรเดอร์, ประกัน SME ร้านกาแฟ
   • ใช้ AI ช่วยดูว่ากลุ่มไหนมี Loss Ratio ดีกว่า แล้วเพิ่มความคุ้มครอง/โปรโมชันให้กลุ่มนั้น

เมื่อ Underwriter เริ่มเห็นว่าโมเดล AI แม่นขึ้นเรื่อยๆ การขยับจาก Decision Support ไปสู่การอนุมัติอัตโนมัติบางเคส จะเป็นเรื่องที่ “เป็นธรรมชาติ” มากกว่าการสั่งบนลงล่าง

---

3. AI จัดการเคลม: จากเอกสารหนา เป็นการเคลมผ่านมือถือจบในไม่กี่นาที

Ping An ได้รับการพูดถึงบ่อยในวงการ InsurTech เพราะ เปลี่ยนประสบการณ์เคลมจาก “ความทรมาน” ให้เป็น “Self-service ที่จบในมือถือ” โดยใช้ AI เป็นตัวกลาง

ใช้ AI ช่วยเคลมในขั้นตอนไหนได้บ้าง

1. รับแจ้งเคลมอัตโนมัติ (AI Triage)
   ลูกค้าแจ้งผ่านแอปหรือแชทบอต AI จะถามคำถามสำคัญ สรุปประเภทเคลม เบื้องต้น เช่น อุบัติเหตุ เล็ก/ใหญ่ สุขภาพ ค่ารักษาในวงเงินเท่าไร แล้วจัดลำดับความเร่งด่วนให้อัตโนมัติ

2. อ่านเอกสารและใบเสร็จด้วย OCR + NLP
   แทนที่พนักงานต้องนั่งดูใบเสร็จโรงพยาบาลทีละใบ AI สามารถ:

   • แปลงภาพเป็นตัวอักษร (OCR)
   • เข้าใจประเภทค่าใช้จ่าย (NLP)
   • แม็ปเข้ากับข้อกำหนดกรมธรรม์ ว่าควรจ่ายได้เท่าไร

3. ประเมินความเสียหายจากภาพ
   สำหรับประกันรถ Ping An ใช้ Computer Vision วิเคราะห์ภาพรถเสียหาย เพื่อ

   • ระบุชิ้นส่วนที่เสียหาย
   • ประเมินค่าซ่อมเบื้องต้น
   • เทียบกับฐานข้อมูลราคาศูนย์บริการ

4. เคลมเล็กจ่ายอัตโนมัติ (Straight-Through Processing)
   เคสที่วงเงินไม่สูง และไม่มีสัญญาณฉ้อโกง AI สามารถอนุมัติและจ่ายเงินได้อัตโนมัติในไม่กี่นาที ลดภาระงาน Back-office ลงอย่างมาก

สำหรับบริษัทประกันไทย เริ่มจากเคลมประเภทไหนดี

• เริ่มจากเคลมเล็ก ความซับซ้อนต่ำ เช่น ค่ารักษาพยาบาล OPD วงเงินไม่สูง หรือเคลมชิ้นส่วนรถเล็กน้อย
• ใช้ AI เป็นตัวกรองเบื้องต้น ให้คนโฟกัสเฉพาะเคสที่มีมูลค่าสูงหรือเคสที่มีสัญญาณเสี่ยง
• วัดผล 3 เรื่องชัดๆ: เวลาเคลมเฉลี่ย, ต้นทุนต่อเคส, คะแนนความพอใจลูกค้า (CSAT/NPS)

ส่วนตัวผมมองว่า ใครในตลาดไทยที่ “แก้ประสบการณ์เคลมได้ดีที่สุดด้วย AI” จะมีโอกาสชนะใจลูกค้าระยะยาวมากกว่าการลดราคาแข่งกันไปเรื่อยๆ เสียอีก

---

4. ตรวจจับการฉ้อโกงด้วย AI: ปรับสมดุลระหว่างความเร็วกับความเสี่ยง

ทุกบริษัทประกันเข้าใจดีว่า Fraud คือเรื่องใหญ่ แต่ที่ผ่านมา เรามักแก้ด้วยการเพิ่มชั้นตรวจสอบ เอกสารมากขึ้น โทรยืนยันมากขึ้น สุดท้ายลูกค้าดีๆ ก็ถูกทำให้ลำบากไปด้วย

Ping An ใช้ AI เพื่อทำสิ่งที่คนทำได้ยากมาก คือ

ตรวจสอบ Fraud แบบละเอียดขึ้น แต่ทำให้ลูกค้าปกติรู้สึก “เร็วขึ้น” ไม่ใช่ “ช้าลง”

AI ตรวจ Fraud แบบไหน

• Pattern Detection
  AI มองเห็น Pattern ที่แปลก เช่น

  • หมอ/คลินิกเดิม รายการยาเดิม ยอดเงินใกล้เคียง เคลมถี่ผิดปกติ
  • กลุ่มเคลมจากโซนเดียวกัน เวลาใกล้กัน รูปแบบอุบัติเหตุคล้ายกัน

• Social Network Analysis
  พบความเชื่อมโยงระหว่างเคส เช่น เลขบัญชีรับเงินซ้ำ เบอร์โทรศัพท์ซ้ำ ตัวแทนคนเดิม

• Anomaly Detection แบบ Real-Time
  ระบบให้ “คะแนนความเสี่ยง Fraud” ทันทีที่มีการยื่นเคลม ทำให้เคสเสี่ยงสูงถูกส่งให้ทีมสืบสวน ทั้งที่ภายนอกเหมือนเคสธรรมดา

แนวทางสำหรับประกันภัยไทย

1. เริ่มเก็บและรวมข้อมูลเคลมให้ละเอียดพอ ทั้งฝั่งลูกค้า โรงพยาบาล ตัวแทน และ Partner
2. ตั้งทีมเล็กๆ ร่วมกันระหว่างฝ่ายเคลม ฝ่ายกฎหมาย และ Data Team เพื่อออกแบบ Feature ที่ใช้ชี้สัญญาณ Fraud
3. ใช้โมเดล AI เป็น “ระบบแจ้งเตือน” ไม่ใช่คำตัดสินสุดท้าย แล้ววัดผลว่าช่วยลด Fraud ได้เท่าไร โดยไม่ทำให้เวลาการเคลมเฉลี่ยช้าลงเกินไป

สำหรับ SME หรือสตาร์ทอัพ InsurTech ไทย นี่เป็นโอกาสดีในการสร้าง Fraud Detection as a Service ให้บริษัทประกันรายกลาง–เล็ก ที่ไม่มีทีม Data ของตัวเอง

---

5. ผลิตภัณฑ์ประกันแบบเฉพาะบุคคล: จาก Mass Product สู่ Personalization

หนึ่งในจุดเด่นของ Ping An คือการสร้าง ประกันภัยแบบ Personalization ตาม Data จริงของลูกค้า ซึ่งเชื่อมโยงกับยุคที่ Techsauce พูดบ่อยเรื่อง Data, AI และ Customer Experience

ตัวอย่างแนวคิดที่ Ping An ใช้ และธุรกิจไทยนำไปต่อได้

1. ประกันสุขภาพที่ปรับเบี้ยตามพฤติกรรมจริง

   • คนที่เดินเฉลี่ย 8,000 ก้าว/วัน นอนหลับเพียงพอ ไม่สูบบุหรี่ ได้ส่วนลดเบี้ย
   • ใช้ AI อ่าน Data จาก Wearable + แอปสุขภาพ แล้วอัปเดตเงื่อนไขรายปี

2. ประกันรถตามการใช้งานจริง (UBI – Usage-Based Insurance)

   • ขับน้อย จ่ายน้อย ขับดีได้ Cash Back
   • AI ประเมินความเสี่ยงรายบุคคลจาก Data การขับขี่จริง ไม่ใช่แค่ “อายุ 25–35 เบี้ยเท่านี้”

3. Micro-insurance สำหรับกลุ่มอาชีพใหม่

   • ประกันรายวัน/รายเที่ยว สำหรับไรเดอร์ แกร็บ คนส่งของ ฟรีแลนซ์
   • เบี้ยถูก เพราะ AI มองเห็น Pattern ความเสี่ยงชัดเจนในแต่ละช่วงเวลา/พื้นที่

SME ไทยจะสร้าง Personalization ได้อย่างไร โดยไม่ต้องเป็นยักษ์ใหญ่

• ทำงานร่วมกับ แพลตฟอร์มที่มี Data อยู่แล้ว เช่น ฟินเทค แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ แอปส่งอาหาร หรือแพลตฟอร์มสุขภาพ
• ใช้ AI ช่วย “จับคู่” ระหว่าง Data ของแพลตฟอร์ม กับผลิตภัณฑ์ประกันที่เหมาะที่สุดแบบ Dynamic
• ออกแบบผลิตภัณฑ์แบบ Embedded Insurance ที่ฝังอยู่ในประสบการณ์ใช้งาน เช่น ซื้อของครบยอดหนึ่ง ระบบเสนอประกันส่งของอัตโนมัติ, จองทริปแล้วระบบเสนอประกันเดินทางทันที

โลกประกันกำลังขยับจาก “ขายกรมธรรม์” ไปสู่ “อยู่ในทุกจังหวะชีวิตลูกค้า” ใครเข้าใจเรื่องนี้ก่อนและใช้ AI บริหาร Data ได้ดี จะมีแต้มต่อชัดเจน

---

6. บทเรียนจาก Ping An สำหรับ InsurTech ไทย: เริ่มอย่างเป็นขั้นตอน

ถ้าดู Ping An แค่วันนี้ หลายคนจะรู้สึกว่า “ไกลตัวเกินไป” แต่ถ้าย้อนฟังแนวคิดจากหลายเอพิโสดของ Techsauce จะเห็น Pattern ชัดมากว่า ทุกองค์กรใหญ่เริ่มจาก Pilot เล็กๆ ทั้งนั้น

สำหรับธุรกิจประกันภัยไทย ไม่ว่าจะเป็นบริษัทใหญ่ กลาง เล็ก หรือ SME ที่อยากทำ InsurTech ผมสรุป Roadmap แบบใช้งานได้จริงไว้แบบนี้

ระยะที่ 1: ตั้งหลัก Data และคน

• รวมศูนย์ข้อมูลลูกค้า กรมธรรม์ เคลม ให้อยู่ใน Data Platform เดียวกัน
• ตั้งทีมเล็กๆ ผสมกันระหว่าง Business + IT + Data ไม่ต้องเริ่มใหญ่
• เลือก Partner ด้าน AI/Cloud ที่เข้าใจธุรกิจประกัน ไม่ใช่แค่ขายเทคโนโลยี

ระยะที่ 2: ใช้ AI ช่วยงานบางจุดที่เห็นผลเร็ว

เริ่มจาก 3 Use Case ที่ผมเห็นว่า “คุ้ม และพิสูจน์ได้เร็ว” ในบริบทไทย

1. AI ช่วยอ่านเอกสารเคลม (OCR + NLP)
2. Risk Scoring เบื้องต้นสำหรับประกันบางผลิตภัณฑ์
3. Fraud Alert สำหรับเคลมประเภทที่เสี่ยงสูง

ระยะที่ 3: ต่อขยายสู่ประสบการณ์ลูกค้าแบบใหม่

• ทำแอปหรือ Web Portal ที่ให้ลูกค้า Self-service ได้ทั้งรับประกันและเคลม
• ทดสอบผลิตภัณฑ์แบบ Personalization กับ Segment เล็กๆ เช่น กลุ่มพนักงานบริษัทพันธมิตร หรือกลุ่มลูกค้าออนไลน์
• วัดผลและปรับโมเดล AI ให้แม่นขึ้นเรื่อยๆ

นี่คือเส้นทางที่ Ping An เดินมา เพียงแต่เขาเริ่มก่อนและกล้าลงทุนหนัก ธุรกิจไทยไม่จำเป็นต้องลอกทุกอย่าง แต่ควร “จับหลัก” ให้ได้ แล้วดัดแปลงให้เข้ากับบริบทคนไทย กฎหมายไทย และขนาดองค์กรของตัวเอง

---

สรุป: จาก Ping An สู่อนาคต InsurTech ไทย – ตอนนี้ใครเริ่มก่อน ได้เปรียบ

เคส Ping An สะท้อนชัดว่า AI ไม่ใช่เรื่องหรูของบริษัทต่างชาติอีกต่อไป แต่เป็นโครงสร้างพื้นฐานใหม่ของธุรกิจประกันภัย ตั้งแต่การรับประกัน เคลม ตรวจ Fraud ไปจนถึงการออกผลิตภัณฑ์เฉพาะบุคคล

สำหรับซีรีส์ “AI ในอุตสาหกรรมประกันภัยไทย: InsurTech” บทความนี้อยากชวนให้คุณมอง Ping An ไม่ใช่ “ยักษ์จีนที่ไกลตัว” แต่เป็น “กระจก” ที่ถามเราว่า:

• คุณมี Data พร้อมสำหรับใช้ AI หรือยัง
• กระบวนการรับประกันและเคลมของคุณ มีจุดไหนที่ AI ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความเร็วได้ทันทีบ้าง
• คุณกล้าคิดแบบ Tech Company มากแค่ไหน

ถ้าองค์กรของคุณอยากเริ่มใช้ AI ในธุรกิจประกัน แต่ยังไม่แน่ใจว่าควรเริ่มตรงไหนก่อน ขั้นต่อไปที่สมเหตุสมผลคือ เลือก 1 Use Case เล็กๆ ที่เจ็บปวดที่สุด แล้วเริ่ม Pilot ทันทีในไตรมาสหน้า เพราะยิ่งรอ คู่แข่งที่เริ่มก่อนก็ยิ่งดึงลูกค้าของคุณออกไปเรื่อยๆ

คำถามที่เหลือไม่ใช่ว่า “AI จะเปลี่ยนประกันภัยไทยไหม” แต่คือ “คุณจะอยู่ตรงไหนในวันที่มันเปลี่ยนไปครบแล้ว” ต่างหาก