บริษัทประกันภัยเปิดรับ AI ให้ดีขึ้นและแย่ลง

บริษัทประกันภัยเปิดรับ AI ให้ดีขึ้นและแย่ลง

เว็บไซต์

ปัญญาประดิษฐ์ (AI)เป็นส่วนหนึ่งของอุตสาหกรรมประกันภัยอยู่แล้ว ซึ่งใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การประมวลผลการเคลม การรับประกันภัย และการตรวจจับการฉ้อโกง บริษัทประกันภัยแบบดั้งเดิมเริ่มยอมรับเทคโนโลยีนี้ และบริษัทสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีการประกันภัยจำนวนมากได้ผุดขึ้นมารอบ ๆ ตัว โดยได้รับแรงหนุนจากนักลงทุนที่ดึงดูดศักยภาพที่แท้จริงของ AI และความฉวัดเฉวียนของมัน

การออกแบบเว็บไซต์

Daniel Schwarcz ศาสตราจารย์ด้านกฎหมายและระเบียบการประกันภัยแห่งมหาวิทยาลัยมินนิโซตา กล่าวว่า AI เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดในปัจจุบันที่ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมประกันภัย แต่เขาชี้ให้เห็นว่าความแตกต่างระหว่าง AI กับการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากบางครั้งก็หายไปในความตื่นเต้น บางบริษัททำการตลาดผลิตภัณฑ์โดยใช้ AI แต่จริงๆ แล้วเป็นเพียงการรวบรวมข้อมูลและป้อนลงในแบบจำลองที่สร้างขึ้นด้วยมือ ซึ่ง AI ถูกกำหนดโดยวิธีการประมวลผลข้อมูลหลังการรวบรวมโดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเฉพาะ
“รูปแบบการจัดจำหน่ายและการให้คะแนนแบบดั้งเดิม พวกเขาเริ่มต้นจากสมมติฐานบางอย่างเกี่ยวกับสิ่งที่มีและไม่สำคัญ”
ไม่ได้หมายความว่าปัญญาประดิษฐ์จะเหนือกว่านวัตกรรมอื่นๆ โดยเนื้อแท้ แต่ถ้ามีสิ่งใด การรวบรวมข้อมูลได้เปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมประกันภัยมากขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา บริษัทประกันภัยรถยนต์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งบริษัทที่เสนอแผนประกันแบบจ่ายต่อไมล์ เช่น เมโทรไมล์ ได้เริ่มใช้ข้อมูลพฤติกรรมการขับขี่ของลูกค้าเพื่อกำหนดอัตราการประกัน คนขับจะติดตั้งแอพบนโทรศัพท์ที่ใช้การวัด เช่น ความเร็วในการขับขี่ เวลา และสถานที่ จากนั้นจะถูกส่งไปยังบริษัท
แต่ทั้งหมดนั้นคือการรวบรวมข้อมูล แม้แต่บริษัทที่รวบรวมข้อมูลพฤติกรรมของผู้ขับขี่ก็ยังอาจกำหนดความเสี่ยงด้านการประกันภัยโดยใช้วิธีการแบบบนลงล่างแบบเดิม โดยมนุษย์จะตัดสินใจว่าปัจจัยใดควรกำหนดความสามารถในการประกัน จากนั้นจึงรวบรวมข้อมูลจากลูกค้าเพื่อป้อนเข้าสู่แบบจำลองเหล่านั้น
“รูปแบบการพิจารณารับประกันภัยและการจัดอันดับแบบดั้งเดิม พวกเขาเริ่มต้นจากสมมติฐานบางอย่างเกี่ยวกับสิ่งที่มีและไม่สำคัญ” Schwarcz กล่าว “จากนั้นพวกเขาก็ทดสอบพวกเขาและพยายามค้นหาความสัมพันธ์”
เขากล่าวว่าแนวทางปฏิบัติเกี่ยวกับความเสี่ยงด้านการประกันที่นำโดยมนุษย์แบบดั้งเดิมนั้นอิงตามสัญชาตญาณของมนุษย์เกี่ยวกับสาเหตุ แต่ AI ซึ่งใช้เทคนิคต่างๆ เช่นโครงข่ายประสาทแทนที่จะเปิดเผยความสัมพันธ์จากข้อมูลในแนวทางจากล่างขึ้นบน
“AI ใช้ข้อมูลเป็นหลักในการสร้างความสัมพันธ์” เขากล่าว “แต่คุณไม่รู้หรอกว่าทำไมความสัมพันธ์เหล่านั้นถึงมีอยู่ และสาเหตุของเส้นทางคืออะไร อย่างน้อยก็กับการใช้ AI แบบดั้งเดิมส่วนใหญ่”
ขึ้นอยู่กับวิธีการใช้เทคนิค AI มนุษย์อาจถูกปิดออกจากกระบวนการทั้งหมด แม้ว่าจะเป็นการทำความเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าสุดท้ายแล้วความเสี่ยงจะถูกกำหนดโดยแบบจำลองผลลัพธ์อย่างไร
AI สามารถเร่งกระบวนการประกันภัยได้
เมื่อพิจารณาถึงประวัติการละเมิดของ AI เมื่อนำไปใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง รวมถึงการเฝ้าระวังมากเกินไปผ่านการจดจำใบหน้าและแนวโน้มของ AI ที่จะดูดซับอคติของมนุษย์ เมื่อสร้างแบบจำลอง อาจเป็นการยั่วยุให้คัดค้านแนวคิดเรื่องการผสมผสาน AI กับการประกันภัย แต่ถึงแม้จะมีปัญหาที่อาจเกิดขึ้น Schwarcz ไม่คิดว่ามันแนะนำให้ตัด AI ออกจากอนาคตของอุตสาหกรรมประกันภัย
“หากไม่มีศักยภาพ วิธีแก้ปัญหาก็ง่าย: แค่ห้ามการประกันภัย AI” เขากล่าว “แต่ฉันไม่คิดว่านั่นเป็นความคิดที่ดีอย่างแน่นอน … ฉันคิดว่า AI มีศักยภาพมหาศาลในการปรับปรุงแทบทุกองค์ประกอบของกระบวนการประกันภัย”
Schwarcz กล่าวว่า AI ถูกใช้เพื่อช่วยบริษัทประกันในการค้นหาหลักฐานการเรียกร้องที่อาจเป็นการฉ้อโกง และเพื่อเร่งกระบวนการรับประกัน ในระหว่างที่บริษัทประกันภัยประเมินลูกค้าที่มีศักยภาพเพื่อพิจารณาความเสี่ยงของพวกเขา ลูกค้าที่ถือว่ามีความเสี่ยงมากกว่าจ่ายเบี้ยประกันภัยมากขึ้น
“มีศักยภาพมหาศาลสำหรับ AI ในการปรับปรุงแทบทุกองค์ประกอบของกระบวนการประกันภัย”
AI สามารถทำงานเหล่านี้ได้เร็วและถูกกว่าด้วยการฝึกอบรมโมเดลโดยใช้ข้อมูลในอดีต และใช้แบบจำลองเพื่อประมวลผลลูกค้าใหม่และอ้างสิทธิ์โดยอัตโนมัติ
“การหารูปแบบระหว่างจุดข้อมูลสุ่มทุกประเภทจะดีกว่า” เขากล่าว “มันสามารถค้นหาความสัมพันธ์ทุกประเภทที่ไม่มีใครสามารถแยกแยะระหว่างปัจจัยการฉ้อโกงได้”
เป็นไปได้ที่ AI จะช่วยลดอคติได้เช่นกัน ตัวอย่างเช่น อัตราค่าประกันภัยรถยนต์มักจะกำหนดโดยปัจจัยส่วนบุคคลของผู้ซื้อ เช่น คะแนนเครดิต รายได้ ระดับการศึกษา อาชีพ และสถานภาพการสมรสและเจ้าของบ้าน แต่ปัจจัยเหล่านี้ลงโทษผู้ซื้อที่มีรายได้ต่ำ และไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับโอกาสที่ผู้ขับขี่จะเกิดอุบัติเหตุ บริษัทที่ใช้ AI เพื่อสร้างแบบจำลองสามารถลดอคติเหล่านี้ได้โดยการยกเว้นปัจจัยเหล่านี้อย่างจริงจังในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม
“สิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องกับการสอบสวนที่คุณไม่ได้ขอให้ AI มีส่วนร่วม เราจะไม่พิจารณา” Schwarcz กล่าว “หากเชื้อชาติหรือเพศไม่เกี่ยวข้องในข้อมูลประวัติศาสตร์ที่กำลังดูอยู่ ก็จะไม่นำมาพิจารณา ตรงข้ามกับผู้ที่อาจสนใจ”
ปัญหาความโปร่งใส
การประกันภัยรถยนต์ได้ผลเนื่องจากจำนวนเงินที่ใช้จ่ายสำหรับการชนกันเป็นครั้งคราวของสมาชิกมีน้อยกว่าจำนวนเงินที่สมาชิกชำระเงินตามปกติ แต่ Schwarcz กล่าวว่านี่เป็นมุมมองที่เรียบง่ายว่าการประกันภัยทำงานได้ดีเพียงใดในโลกนี้ ไม่ได้คำนึงถึงจำนวนบริษัทประกันภัยที่แข่งขันกันเพื่อลูกค้า และผู้ซื้อทุกรายที่ซื้อของเพื่อความคุ้มครองที่ดีที่สุดในราคาที่ดีที่สุด
บริษัทต่างๆ แย่งชิงลูกค้าที่มีความเสี่ยงน้อยที่สุดเพื่อให้พวกเขาสามารถเสนอราคาที่ต่ำกว่าและดึงดูดลูกค้าได้มากขึ้น ส่วนหนึ่งนั้น พวกเขาคิดอัตราที่แตกต่างกันสำหรับผู้ซื้อที่ถือว่ามีระดับความเสี่ยงต่างกัน ส่วนประกันรถยนต์ ผู้ที่มีแนวโน้มจะชนและยื่นเคลมจะมีเบี้ยประกันสูงกว่า บริษัทประกันภัยสามารถเรียกเก็บเงินจากลูกค้าได้แตกต่างกันไปตามปัจจัยเสี่ยงที่แตกต่างกัน แม้ว่าหลายรัฐจะมีข้อบังคับว่าบริษัทจะพิจารณาปัจจัยใดบ้าง
“นั่นเป็นการเลือกปฏิบัติหรือไม่? มันเป็นการเลือกปฏิบัติในแง่ที่ว่ามันเป็นการเลือกปฏิบัติบนพื้นฐานของความเสี่ยงที่รับรู้ของคุณ — แต่นั่นเป็นการเลือกปฏิบัติ” Schwarcz กล่าว “ประกันภัยสร้างขึ้นจากการเลือกปฏิบัติ แต่สร้างจากการเลือกปฏิบัติที่อนุญาต และมีการเลือกปฏิบัติบางประเภทที่ไม่อนุญาต คำถามคือ บริษัทประกันทำอะไร? และกระบวนการของกระบวนการนี้อาจทำให้เกิดการเลือกปฏิบัติที่ไม่เป็นธรรมได้ในระดับใด”
Schwarcz วางสมมุติฐาน: หากบริษัทประกันภัยรถยนต์แบบดั้งเดิมพบว่าผู้ขับขี่ที่มีรายได้น้อยมีแนวโน้มที่จะเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน ตัวอย่างเช่น เนื่องจากไม่สามารถจ่ายค่าปรับเล็กน้อยที่ต้องจ่ายเองได้ บริษัทเหล่านั้นอาจต้องการเลือกปฏิบัติ ตามรายได้ แต่ไม่ควรอนุญาต
“เราไม่รู้ด้วยซ้ำว่าโมเดล AI สร้างการเชื่อมโยงระหว่างข้อมูลอินพุตกับการคาดการณ์ผลลัพธ์อย่างไร”
“เราบอกว่าพวกเขายังทำไม่ได้” Schwarcz กล่าว “อย่างน้อยนั่นก็เป็นเรื่องปกติ — พวกเขาไม่ควรทำเช่นนั้น แม้ว่าจะมีความเป็นไปได้มากกว่าที่จะเรียกร้อง เพราะมีผลประโยชน์ทางสังคมที่ตรงข้ามกับการทำให้แน่ใจว่าผู้คนจะไม่ถูกเรียกเก็บเงินมากกว่าที่มีความสามารถในการจ่ายน้อยที่สุด ”
แต่เมื่อแบบจำลองความเสี่ยงถูกสร้างขึ้นโดยใช้ AI มันอาจจะยากกว่ามากที่จะระบุว่าบริษัทประกันภัยใดใช้เบี้ยประกันที่สูงกว่า เขากล่าว ตัวอย่างเช่น หากบริษัทต่างๆ ใช้โครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งเป็นเทคนิค AI ที่เป็นพื้นฐานสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกโมเดลที่ได้จะเป็นกล่องทึบแสง บริษัทประกันภัยจะรู้ว่าปัจจัยใดที่ใช้ในการฝึกแบบจำลอง AI ของตน และการใช้แบบจำลองเพื่อประเมินลูกค้าใหม่จะง่ายพอๆ กับการป้อนข้อมูลประเภทเดียวกัน แต่บริษัทจะไม่ทราบว่าแบบจำลองดังกล่าวเชื่อมโยงปัจจัยเหล่านั้นกับความเสี่ยงภายในอย่างไร และปัจจัยการผลิตใดมีความสำคัญมากกว่า

เว็บแอพพลิเคชั่น

“หากคุณใช้ AI จะไม่มีทางรู้ว่า AI ใช้ข้อมูลนั้นอย่างไร” Schwarcz กล่าว “เราไม่รู้ด้วยซ้ำว่าโมเดล AI สร้างการเชื่อมโยงระหว่างข้อมูลอินพุตกับการคาดการณ์ผลลัพธ์อย่างไร”
ด้วยเหตุนี้ โมเดลประกันภัย AI จึงอาจควบคุมได้ยากกว่าแบบจำลองประกันภัยแบบเดิม เขากล่าว หน่วยงานกำกับดูแลสามารถขอดูแนวทางที่บริษัทประกันแบบเดิมใช้เพื่อกำหนดความเสี่ยงและห้ามบริษัทใช้ปัจจัยที่กีดกันการเลือกปฏิบัติ แต่ถ้าผู้ประกันตนใช้แบบจำลอง AI หน่วยงานกำกับดูแลที่เข้าถึงแบบจำลองจะยังคงมีทัศนวิสัยเหมือนกันว่าอัตราถูกกำหนดอย่างไรในฐานะบริษัทประกันภัยเอง ซึ่งไม่อาจมองเห็นได้ โมเดล AI สามารถทำให้บริษัทประกันภัยรับผิดชอบต่อการเลือกปฏิบัติที่ไม่เป็นธรรมได้ยากขึ้น
ระวังปัจจัย ‘พร็อกซี่’
และแม้ว่าบริษัทต่างๆ จะหลีกเลี่ยงการฝึกอบรมโมเดล AI ด้วยข้อมูลส่วนบุคคล เช่น เชื้อชาติหรือรายได้ แต่ AI อาจยังคงรวมปัจจัยเหล่านั้นไว้ในอัลกอริทึมผ่านปัจจัย “พร็อกซี่” ตัวอย่างเช่น หากคำนึงถึงช่วงเวลาของวันที่ขับรถเพื่อสร้างแบบจำลองประกันภัยรถยนต์ นั่นอาจเป็นตัวบอกระดับรายได้ Schwarcz กล่าว
“หากผู้ที่ขับรถในช่วงเวลากลางคืนมีแนวโน้มที่จะเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน บริษัทประกันอาจบอกว่าเราควรเรียกเก็บเงินจากพวกเขามากกว่านี้” ชวาร์ตซ์กล่าว โดยยังคงใช้สมมติฐานของเขาต่อไป “แต่อาจเป็นเพราะเหตุที่มีความสัมพันธ์กันไม่ใช่เพราะการขับรถในขณะนั้นมีความเสี่ยงมากกว่า แต่เพราะคนที่มีรายได้น้อยจะขับรถในเวลากลางคืน และผู้ที่มีรายได้น้อยมักจะเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน”
โดยพื้นฐานแล้ว แม้ว่าบริษัทต่างๆ จะไม่ให้ข้อมูลเกี่ยวกับปัจจัยต่างๆ เช่น เพศ เชื้อชาติ และรายได้ แต่ AI ก็ยังสามารถค้นหาปัจจัยอื่นๆ ที่ยืนหยัดในข้อมูลนั้นและให้ผลลัพธ์แบบเดียวกันได้อย่างมีประสิทธิผล
“เราไม่ต้องการให้บริษัทประกันใช้เชื้อชาติ เราไม่ต้องการให้ผู้ประกันตนใช้รายได้ เราไม่ต้องการให้บริษัทประกันใช้เพศ” Schwarcz กล่าว “แต่ถ้าคุณมี AI ที่ประมวลผลประเภทข้อมูลที่คุณอธิบาย มันจะจบลงด้วยการสร้างความเชื่อมโยงระหว่างข้อมูลที่มีและการอ้างสิทธิ์ ส่วนหนึ่งเป็นเพราะความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลและรายได้”
เป็นความสมดุลในอนาคตในการพัฒนาผลประโยชน์ของ AI ต่อการประกันภัยในขณะเดียวกันก็ค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาโดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับศักยภาพที่จะทำให้เกิดอันตรายต่อกลุ่มผู้ถูกกดขี่ในอดีต ส่วนหนึ่งจะเกี่ยวข้องกับมาตรฐานและข้อบังคับที่ทันอุตสาหกรรมที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว เขากล่าว
“AI ทำให้เกิดคำถามยากๆ เหล่านี้ขึ้นมา ซึ่งกฎเกณฑ์การประกันภัยยังไม่สามารถเข้าใจได้จริงๆ” Schwarcz กล่าว “อนาคตไม่ชัดเจนจริงๆ ในปัจจุบันนี้ กฎระเบียบด้านการประกันภัยล้าหลังมาก ทั้งในด้านการปรับปรุงให้ทันสมัยเพื่อให้ AI เป็นประโยชน์ ในขณะเดียวกันก็ป้องกันความเสี่ยงเหล่านี้บางส่วนด้วย”
วอย่างของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในวัฒนธรรมป๊อปมักเกี่ยวข้องกับกลุ่มหุ่นยนต์อัจฉริยะที่ตั้งใจจะล้มล้างเผ่าพันธุ์มนุษย์ หรืออย่างน้อยก็สวนสนุกแฟนซี เครื่อง Sentient ที่มีปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปยังไม่มี และมีแนวโน้มว่าจะไม่มีในเร็วๆ นี้ ดังนั้นเราจึงปลอดภัย… สำหรับตอนนี้

Web​ application

นั่นไม่ได้ทำให้แสงสว่างของผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น AI ในอนาคตของเรา ในการสำรวจเมื่อเร็วๆ นี้ ชาวอเมริกันมากกว่า 72% แสดงความกังวลเกี่ยวกับอนาคตที่เครื่องจักรจะทำงานของมนุษย์หลายอย่าง นอกจากนี้เทคโนโลยีมหาเศรษฐี Elon Musk, การสนับสนุนสำหรับการควบคุมของปัญญาประดิษฐ์เมื่อเร็ว ๆ นี้เรียกว่าAI อันตรายมากกว่านิวเคลียร์ แม้จะมีข้อกังวลที่ถูกต้องตามกฎหมายเหล่านี้ แต่เราก็ยังห่างไกลจากการใช้ชีวิตใน Westworld
ตัวอย่างปัญญาประดิษฐ์
ผลิตหุ่นยนต์ Manufacturing
รถขับเอง
ผู้ช่วยอัจฉริยะ
การจัดการด้านสุขภาพเชิงรุก
การทำแผนที่โรค
การลงทุนทางการเงินอัตโนมัติ
ตัวแทนจองการเดินทางเสมือนจริง
การตรวจสอบโซเชียลมีเดีย
เครื่องมือแชทระหว่างทีม
บอทการตลาดแบบสนทนา
เครื่องมือประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
ไม่ว่าเราจะรู้ตัวหรือไม่ก็ตาม ปัญญาประดิษฐ์อยู่รอบตัวเราและมีบทบาทอย่างแข็งขันในชีวิตประจำวันของเรา ทุกครั้งที่เราเปิดฟีดข่าวบน Facebook ทำการค้นหาโดย Google รับคำแนะนำผลิตภัณฑ์จาก Amazon หรือจองการเดินทางออนไลน์ AI จะซุ่มซ่อนอยู่เบื้องหลัง
วิทยาการหุ่นยนต์
ผู้นำในอุตสาหกรรมยังคงไม่สามารถยอมรับในสิ่งที่คำว่า“หุ่นยนต์” คาดเดา นักวิทยาการหุ่นยนต์เข้าใจหุ่นยนต์ว่าเป็นเครื่องจักรที่ตั้งโปรแกรมได้ซึ่งทำงานต่างๆ ได้ แต่ไม่มีใครสามารถระบุได้ชัดเจนว่าคำจำกัดความนั้นสิ้นสุดที่ใด
วันนี้หุ่นยนต์ AI ขับเคลื่อนหรืออย่างน้อยเครื่องเหล่านั้นถือว่าเป็นเช่นนี้มีไม่มีปัญญาทั่วไปตามธรรมชาติ แต่พวกเขามีความสามารถในการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นและ “ความคิด” ในความจุที่ จำกัด
จากการทำงานในสายการผลิตที่ Tesla ไปจนถึงการสอนภาษาอังกฤษให้กับนักเรียนชาวญี่ปุ่นตัวอย่างของปัญญาประดิษฐ์ในด้านวิทยาการหุ่นยนต์นั้นมีมากมาย
IROBOT: หุ่นยนต์ในบ้านที่ฉลาดขึ้น
อุตสาหกรรม:เครื่องใช้ไฟฟ้า ซอฟต์แวร์ ฮาร์ดแวร์
ที่ตั้ง:เบดฟอร์ด, แมสซาชูเซตส์
ใช้ AI อย่างไร: ผู้ผลิต Roomba ยอดนิยมiRobotกลับมาพร้อมกับหุ่นยนต์ดูดฝุ่นแบบใหม่ที่ชาญฉลาดกว่าเดิมมาก
รุ่น Roomba 980 ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการสแกนขนาดห้อง ระบุสิ่งกีดขวาง และจดจำเส้นทางการทำความสะอาดที่มีประสิทธิภาพที่สุด Roomba แบบติดตั้งเองได้ยังระบุได้ด้วยว่าต้องดูดฝุ่นมากน้อยเพียงใดตามขนาดของห้อง และไม่ต้องการความช่วยเหลือจากมนุษย์ในการทำความสะอาดพื้น
บริษัทเสร็จสิ้นปีแรกในฐานะธุรกิจที่เน้นผู้บริโภคอย่างแท้จริงในปี 2560 โดยมีรายได้ 883.9 ล้านดอลลาร์ และจัดส่งRoombas ไปแล้วกว่า 10 ล้านรายการตั้งแต่ปี 2545

Robot Auto process

HANSON ROBOTICS: การสร้างหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์
อุตสาหกรรม:วิทยาการหุ่นยนต์, ปัญญาประดิษฐ์
ที่ตั้ง:ฮ่องกง
ใช้ AI อย่างไร: Hanson Roboticsกำลังสร้างหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ด้วยปัญญาประดิษฐ์สำหรับทั้งตลาดการค้าและตลาดผู้บริโภค
โซเฟียที่สร้างโดยแฮนสัน (ภาพด้านบน) เป็นหุ่นยนต์เพื่อการเรียนรู้ทางสังคมที่ล้ำหน้าอย่างไม่น่าเชื่อ โซเฟียสามารถสื่อสารกับภาษาธรรมชาติได้อย่างมีประสิทธิภาพและใช้การแสดงออกทางสีหน้าเพื่อถ่ายทอดอารมณ์เหมือนมนุษย์ผ่าน AI
โซเฟียได้กลายเป็นคนดังในวงการสื่อในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยได้นำเสนอในรายการทอล์คโชว์ต่างๆ รวมถึงการปรากฏตัวที่น่าจดจำพร้อมกับจิมมี่ ฟอลลอนที่ดูแปลกตาอย่างเห็นได้ชัดในรายการ The Tonight Show หุ่นยนต์ยังยอมรับสัญชาติจากซาอุดิอาระเบียอีกด้วย