แบบประเมินระดับความพร้อมด้าน AI ในอุตสาหกรรมประกันภัย

🔒 Confidentiality Notice

All information provided in this survey will be kept strictly confidential and used for research purposes only. Your responses will be anonymized and aggregated with other participants' data. No individual or company-specific information will be disclosed without explicit permission.

Personal Profile

Name

Company Name

Age

Under 25 25-34 35-44 45-54 55-64 65 or above

Gender

Male Female

Position

Years of Experience

Less than 1 year 1-3 years 4-6 years 7-10 years 11-15 years 16-20 years More than 20 years

Section 1: Organizational Profile

1. Main Industry Sector

Select the primary industry classification

Insurance Broker Re-insurance Other (please specify)

2. Organization Size (Employees)

How many employees does your organization have?

Fewer than 50 50–249 250–999 1,000–4,999 5,000 or more

3. Strategic Priorities (Next 3–5 Years)

Which of the following best describe your top strategic focus areas? (Select up to three)

Operational efficiency and cost reduction Digital transformation and automation Customer experience and engagement New product or service innovation Market expansion and growth Sustainability and ESG initiatives

Section 2: Organization Digital Profile

1. Who is responsible for digital strategy within the organization?

CEO CIO CDO IT Director/Manager Other (please specify)

2. How are digital responsibilities organized?

Central digital team (IT Unit) Business-unit leads Distributed ownership

3. What enterprise systems does your organization currently use?

(Select all that apply)

ERP (Enterprise Resource Planning) CRM (Customer Relationship Management) SCM (Supply Chain Management) HRM (Human Resource Management) BI/Analytics Platforms Custom-built or legacy systems None of the above

4. To what extent do current information systems support key business processes?

Fully supports and enhances business operations Partially supports; some manual workarounds exist Provides basic support only Misaligned with current operational needs

5. How is data managed across departments?

Centralized repository with standardized governance policies Hybrid approach (some shared data, some siloed) Data managed independently by each department Unclear or informal data management practices

Section 3: Digital Planning & Strategy

1. Is the organization exploring or adopting emerging technologies (AI, IoT, RPA, etc.)?

Actively testing and deploying at scale Exploring pilot projects Considering in planning stage No current initiatives

2. How open is the organization to adopting new digital solutions?

Highly adaptive and innovation-oriented Moderately open but risk-conscious Conservative; prefers proven systems Resistant to change

3. What are the major barriers to information system enhancement?

(Select all that apply)

Budget constraints Legacy systems and technical debt Lack of digital skills or knowledge Resistance to change Unclear strategy or leadership support

ส่วนที่ 4: การประเมินระดับความพร้อมด้าน AI

โปรดเลือกข้อความที่อธิบายสถานะปัจจุบันขององค์กรของคุณได้ดีที่สุดในแต่ละหัวข้อ

ส่วนที่ 1: กลยุทธ์และวิสัยทัศน์ (Strategy & Vision)

กลยุทธ์ AI ขององค์กรคุณมีความชัดเจนและเชื่อมโยงกับเป้าหมายทางธุรกิจอย่างไร?

Elementary: ยังไม่มีกลยุทธ์ AI ที่ชัดเจน ผู้บริหารแทบไม่มีการพูดถึงเรื่องนี้ และองค์กรยังยึดติดกับวิธีการแบบดั้งเดิม Emerging: เริ่มมีการทดลองนำร่อง AI ในวงจำกัด แต่ยังแยกส่วนและไม่เชื่อมโยงโดยตรงกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจหลัก Operational: มีแผนงาน AI ที่ชัดเจนและสอดคล้องกับลำดับความสำคัญของธุรกิจหลัก (เช่น การเคลม, การรับประกันภัย) ผู้บริหารให้การสนับสนุนในจุดที่สร้างความได้เปรียบ Embedded: AI เป็นจุดเน้นของกลยุทธ์ธุรกิจ มีการบูรณาการอย่างกว้างขวางเพื่อขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงสู่ดิจิทัลและสร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ Leading: AI เป็นหัวใจสำคัญในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และโมเดลธุรกิจใหม่ๆ กลยุทธ์มีการปรับเปลี่ยนตลอดเวลาตามเทคโนโลยีและตลาด

ส่วนที่ 2: บุคลากรและวัฒนธรรมองค์กร (People & Culture)

ทักษะด้าน AI ของพนักงานและวัฒนธรรมการสร้างนวัตกรรมในองค์กรเป็นอย่างไร?

Elementary: พนักงานมีความรู้ด้าน AI น้อยมาก ไม่มีการลงทุนด้านทักษะ วัฒนธรรมองค์กรเน้นหลีกเลี่ยงความเสี่ยงและไม่สนับสนุนนวัตกรรม Emerging: มีทีมงานขนาดเล็กเรียนรู้ทักษะ AI ด้วยตนเอง การแบ่งปันความรู้มีจำกัด และนวัตกรรมเกิดขึ้นเพียงบางจุด Operational: องค์กรสนับสนุนการฝึกอบรมอย่างเป็นทางการ มีทีมงานข้ามสายงานที่ร่วมมือกันในโครงการ AI จริง Embedded: มีการลงทุนพัฒนาทักษะ AI ให้พนักงานอย่างสม่ำเสมอ วัฒนธรรมองค์กรให้รางวัลกับการเรียนรู้ การทดลอง และการทำงานร่วมกัน Leading: องค์กรเป็นที่ยอมรับในฐานะแหล่งรวมผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ระดับสูง พนักงานทุกระดับมีส่วนร่วมในการขับเคลื่อนนวัตกรรม

ส่วนที่ 3: ข้อมูลและแบบจำลอง (Data & Modeling)

คุณภาพข้อมูลและความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลเพื่อรองรับ AI เป็นอย่างไร?

Elementary: ข้อมูลกระจัดกระจาย ขาดความถูกต้อง หรือยังใช้กระดาษเป็นหลัก ระบบเป็นแบบดั้งเดิม Emerging: ข้อมูลเริ่มเป็นดิจิทัลแต่ยังแยกเก็บเป็นไซโล คุณภาพยังไม่ดี Operational: มีการจัดการคุณภาพข้อมูลที่ดีขึ้นและเชื่อมโยงกัน เริ่มใช้ Predictive Analytics Embedded: ข้อมูลมีคุณภาพสูง รองรับ Machine Learning ขั้นสูง Leading: มีข้อมูลเรียลไทม์ เพื่อ Hyper-personalization

ส่วนที่ 4: เทคโนโลยี (Technology)

เทคโนโลยี Cloud และโครงสร้างพื้นฐาน IT สมัยใหม่ที่รองรับ AI ได้มากน้อยแค่ไหน?

Elementary: ใช้ระบบ On-Premise เดิม ไม่มี Cloud หรือ API ยืดหยุ่น Emerging: เริ่มใช้ Cloud บ้าง แต่ยัง Hybrid และค่อนข้างจำกัด Operational: ใช้ Cloud อย่างกว้างขวาง สามารถทดลอง AI เบื้องต้นได้ Embedded: มี AI/ML Platform สำเร็จ และ API ที่เชื่อมต่อข้ามระบบได้ดี Leading: มี Edge Computing, Auto-scaling, และความปลอดภัยระดับสูง

ส่วนที่ 5: ธรรมาภิบาลและความเสี่ยง (Governance & Risk)

องค์กรมีระบบการจัดการความเสี่ยง จริยธรรม และการปฏิบัติตามกฎหมายเกี่ยวกับ AI ได้ดีแค่ไหน?

Elementary: ไม่มีนโยบายหรือการควบคุมด้าน AI เลย Emerging: มีการพูดถึง AI Governance แต่ยังไม่มีเอกสารหรือ Policy ชัดเจน Operational: มีนโยบาย AI Governance เบื้องต้น และกำหนดบทบาทผู้รับผิดชอบ Embedded: มีคณะกรรมการ AI Ethics และตรวจสอบความเสี่ยงอย่างสม่ำเสมอ Leading: มี AI Governance Framework ครบถ้วน มีกลไก Explainability และ Audit Trail

ส่วนที่ 6: ความพร้อมด้านการปฏิบัติการ (Operational Readiness)

กระบวนการหลักทางธุรกิจของคุณ (Underwriting, Claims, Customer Service) มี AI ช่วยเหลืออย่างไร?

Elementary: ยังทำงานแบบ Manual ทั้งหมด ไม่มี Automation ใดๆ Emerging: มี RPA หรือ Rule-based Automation บางจุด แต่ยังไม่มี AI Operational: เริ่มมี AI ช่วยบางกระบวนการ เช่น Chatbot, Document Classification Embedded: AI ฝังอยู่ในกระบวนการสำคัญ เช่น Pricing, Fraud Detection, Claims Assessment Leading: AI ทำงานแบบ End-to-End ในหลายกระบวนการ และสามารถปรับตัวได้เอง (Adaptive AI)

Please answer all required questions before submitting.

Answered: 0/23 required questions