A garancia és a kockázatvállalás az ígéret, amelyet a beszállító tesz arról, mi történik, ha valami elromlik. Milyen hosszú a garanciaidőszak, mi esik ezen kívül, ki viseli a kockázatot egy kárigény esetén, és milyen gyorsan kerül elbírálásra az adott kárigény. Egy ügyfél számára ez gyakran a döntő sor egy ajánlatban, éppen azért, mert az ajánlat többi része - ár és szállítási idő - már összehasonlítható. Aki itt bátrabb mer lenni a többieknél, olyan üzleteket nyer meg, amelyek más dimenziókban egyenrangúak.
Az ok, amiért nem mindenki mer egyformán bátor lenni, az ígéret mögötti munkában rejlik. A garanciaidőszak nem marketingdöntés, hanem kockázatbecslés. Valakinek ki kell számítania, milyen gyakran hibásodik meg egy termék vagy szolgáltatás, mennyibe kerül átlagosan egy kárigény, és mennyi mozgástér van a marzsban ennek fedezésére. Ez a munka hagyományosan tapasztalat és mintavétel alapján történt: egy kockázatkezelő átnézi a tavalyi kárigényeket, és ezek alapján javasol egy időszakot. Lassabban, mint amit a piac megkövetel, és inkább túl óvatos, mint túl éles marzzsal.
Minden garanciafeltétel mögött feladatok láncolata húzódik. Kárigény-előzmények gyűjtése és kategorizálása. Hibaminták felismerése termékenként, ügyfélszegmensenként, felhasználási körülményenként. A kockázatvállalás önköltségének átszámítása arra, mibe kerül valójában egy bővebb garancia. Végül a feltétel átfordítása olyan szövegre, amely jogilag megállja a helyét, és kereskedelmileg vonzónak hangzik.
Ez pontosan az a fajta munka, ahol az AI-átvétel három kategóriája egymásba fonódik. A kárigényadatok átfésülése és a bennük rejlő minták felismerése olyan munka, amelyet egy rendszer ma már nagyrészt át tud venni, feltéve, hogy az adat rendelkezésre áll, és strukturáltan érkezik. Ezeknek a mintáknak egy konkrét, termékvonalankénti kockázati kerethez történő lefordítása többnyire felügyelettel történik: egy modell javaslatot ad, egy kockázatkezelő jóváhagyja vagy indokkal módosítja. Annak meghatározása pedig, hogy egy szervezet milyen kockázatot hajlandó vállalni a számszerű eredmény fölött, emberi munka marad, mert ez egy stratégiai és hírnévvel kapcsolatos döntés, nem valószínűségi kérdés.
A különbség nem magában a garanciaidőszakban rejlik, hanem abban, hogyan jön létre, és milyen gyorsan alkalmazzák. Egy beszállító, amely termékvonalanként vagy akár ügyfelenként képes átszámítani a kárigény-mintákat, differenciálni tud: bővebb garancia ott, ahol a kockázat alacsony, szigorúbb feltételek ott, ahol a kockázat magas, egyetlen mindenre érvényes időszak helyett. Ezt az ügyfél közvetlenül visszaérzi az ajánlatban, és pontosan ez az a fajta különbség, amely már megmutatkozik abban is, hogyan változtatja meg az AI az ajánlatadási sebességen alapuló versenyt, ahol ugyanaz az elmozdulás történik a kézi becsléstől az átszámított javaslat felé.
A második érzékelhető különbség magának a kárigénynek az elbírálásában rejlik. Míg a kockázatbecslés előzetesen történik, a kárelbírálás utólag zajlik, és ez a folyamat is elmozdul: az első átvizsgálást és a dossziékészítést egy rendszer átveheti, míg a végső döntés a munkatársnál marad. Az ügyfél, aki napokon belül - hetek helyett - tudja, hányadán áll, ezt ugyanannak a garanciának a részeként éli meg, még ha formálisan másik folyamatról is van szó.
Hogy egy szervezet már kihasználja-e ezt az elmozdulást, nem az ágazattól függ, hanem három dologtól: van-e a kárigényadat olyan formában, amelyet egy rendszer tud olvasni, van-e olyan kockázatkezelő, aki hajlandó egy modell javaslatát kiindulópontnak tekinteni fenyegetés helyett, és elég bő-e a terméken lévő marzs ahhoz, hogy élesebb garanciákkal lehessen kísérletezni. Egy vállalat, ahol a kárdossziék még papíron vagy különálló táblázatokban vannak, ugyanolyan ambícióval rendelkezhet, mint a peer group éllovasa, mégis évekkel lemaradhat, egyszerűen azért, mert hiányzik az alap.
Ez azt is érinti, ahogyan a kockázatokat árazzák, és ezzel közvetlenül kapcsolódik ahhoz a kérdéshez, milyen előnyt jelent az AI az ár terén: egy élesebb kockázatbecslés élesebb árat tesz lehetővé anélkül, hogy a marzs nyomás alá kerülne. Aki itt nem szerez előnyt, miközben a versenytársak már megteszik, veszít anélkül, hogy ezt azonnal érzékelné, ugyanúgy, ahogy azt az, hogy a vállalatok miért veszítenek egyre gyakrabban az áron című anyag leírja.
Egy megjegyzés ide kívánkozik. Ha a kockázatbecslés személyzeti döntéseket is érint, például amikor kevesebb emberre van szükség a kárelbíráláshoz, arra saját jogi követelmények vonatkoznak. Ez nem része ennek az összehasonlításnak, és itt nem kerül elbírálásra.
Az alapkérdés nem az, hogy a garancia erős értékesítési érv-e, ez ismert tény. A kérdés az, hogy a mögötte lévő munka mekkora része tolódott már el az Ön szervezetében egy felügyelt rendszer felé, és mekkora része működik még teljes mértékben tapasztalat és mintavétel alapján. Ugyanez a kérdés merül fel egy fúzió vagy felvásárlás után is, amikor két garanciapolitikát kell egymással szembeállítani, amit hogyan hasonlítja össze a pozícióját egy felvásárlás után című anyag tárgyal.
Hogy a vállalatában mely munka vehető ténylegesen át az AI által, feladatonként és termékvonalanként eltér, és pontosan ezt méri fel az FTE TO AI munkaszkennere, feladatonkénti bontásban.
Határozza meg, mivel gondolja, hogy nyer a garancia és a kockázatvállalás terén: az időszakkal, a fedezettel, vagy a kárigény elbírálásának sebességével. Az ingyenes dimenzióellenőrzés megmutatja, mely állítások védhetők bizonyítékkal a peer groupjához képest. A teljes benchmark készül.