保険業界のためのAIワークフォースの構築
AIが準備し、人間が決定する。
ほとんどのAIプロジェクトは単一のタスクに焦点を当てています。チャットボット、音声アシスタント、またはQ&Aシステムを構築するものです。私はもっと大きなものを作りたいと考えました。AIワークフォース（AI労働力）を構築したかったのです。
保険はこれに最適な分野です。調査は反復的です。推奨事項はデータに基づきます。フォローアップには時間がかかります。信頼が重要です。人間の判断は依然として必要です。
このシステムは、Human-in-the-loop（人間が介在する）モデルとして機能します。AIが重労働を行い、人間のアドバイザーが最終的な選択を下します。
AIワークフォースは、特化したエージェントで構成されています：
- Discovery Agent: 顧客のプロフィール、目標、リスクレベルを収集します。
- Research Agent: 保険プランを分析し、待機期間を比較し、免責事項を確認します。
- Comparison Agent: プランを比較するための構造化されたテーブルを作成します。
- Recommendation Agent: 最良の総合的な選択肢、または予算に合わせた選択肢を提案します。
- CRM Agent: 顧客レコードとタスクのステータスを更新します。
- Follow-up Agent: WhatsAppのリマインダーやメールの通知を送信します。
顧客は、すでに使用しているツールを通じてやり取りします。WhatsApp、電話、ウェブサイトのチャット、またはメールを使用します。新しいアプリをインストールする必要はありません。
テクニカルスタックには以下が含まれます：
- n8n: 視覚的なワークフローと迅速なプロトタイピングのため。
- OpenAI, Gemini, Claude: インテリジェンスのため。
- LangGraph: 複雑なエージェントロジックのため。
- Supabase, PostgreSQL: データのため。
- Pinecone: メモリのため。
私は、アイデアを迅速に検証するためにn8nから始めました。ワークフローが機能するようになったら、NestJSとLangGraphを使用した本番環境のセットアップへと移行しました。
AIは保険アドバイザーに取って代わるものではありません。その代わりに、すべてのアドバイザーが、舞台裏で働くAIワークフォースを持つようになるでしょう。
AIはスピード、一貫性、拡張性を提供します。 人間は信頼、共感、判断を提供します。
未来は「人間 vs AI」ではありません。未来は「人間 + AI」です。
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi