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顧客信任
45% 美國人說『AI 比業務員更不偏頗』——但 75% 的人也說『只要 AI 有付費置入我就不信了』：保險業務員的反守為攻就藏在這道裂縫裡
業務員身上最值錢的一張身分證，過去三十年都寫著同一行字：「我幫你看遍市場，給你最公正的建議。」這張身分證之所以好用，是因為消費者沒有別的選擇——他們不可能自己讀完二十家保險公司的條款，所以只能信任坐在對面這個人。 Quad/Graphics 與 The Harris Poll 在 2026 年 4 月 13 日發布的最新調查，正在把這張身分證從業務員手上抽走。研究訪談了 2,180 位美國成年人（370 位 Z 世代、715 位千禧世代、560 位 X 世代、535 位嬰兒潮世代），訪談時間是 2026 年 2 月 5 日至 7 日。 研究標題是「The New Rules of Retail Trust in the Age of AI」，本來是針對零售業的，但裡面有一個數字保險業務員應該抄下來貼在電腦螢幕旁邊：45% 的美國人說，AI 給的購物建議比『店內銷售人員』更不偏頗。 千禧世代是 60%。Z 世代是 54%。 Quad × Harris Poll 的震撼數據：「中立顧問」這個業務員人設，正在被消費者重新定義 過去聽到「AI 取代業務員」這種說法，業務員都可以笑笑帶過——畢竟 AI 不會跟客戶喝咖啡、不會在颱風夜接電話、不會記得對方女兒今年要考大學。情感連結就是業務員的護城河。 但這份調查戳破的不是情感連結，而是**「中立性」這個更核心的人設**。 Quad 的品牌與整合行銷副總裁 Heidi Waldusky 在新聞稿裡說："Any hint that AI shopping is quietly steering users toward paid influence could confirm a fear that the system isn't on our side." （只要消費者察覺到 AI 在悄悄把他們推向付費置入，他們心裡那個『系統不是站在我這邊』的恐懼就會被證實。）注意她用的句型——「confirm a fear」（證實一個恐懼）。意思是這個恐懼早就存在了，不是 AI 創造的。消費者一直懷疑「坐在我對面的人不是站在我這邊」，過去他們沒有別的選項，所以這個懷疑被壓抑著。現在 AI 出現了，他們突然有了一個對照組，於是 45% 的人立刻把信任票投給了演算法。 這不是業務員沒做好。這是一個結構性的信任轉移。 為什麼客戶現在覺得 AI 更中立——因為你的佣金是「無形的偏見」，但演算法是「看得見的偏見」 很多業務員第一次看到這個數字會想反駁：「AI 才有偏見好嗎？演算法是工程師寫的，背後一堆商業合作。」 這個反駁完全正確。事實上同一份調查就佐證了——67% 的人用 AI 來檢查價格不一致、73% 的人覺得演算法定價會掩蓋真正的好價格。消費者很清楚 AI 也有偏見。 但客戶心裡有一條隱藏的計算公式： 「我看得見的偏見 ＞ 我看不見的偏見」 AI 的偏見是「看得見」的——客戶知道演算法可能有商業合作，所以他可以主動防禦：交叉比對、看評論、再問另一個 AI。他覺得自己有掌控感。 業務員的偏見是「看不見」的——客戶不知道你跟哪幾家保險公司有合作、不知道哪一支商品給你的佣金最高、不知道你今天推這個是因為它真的最適合，還是因為這個月還差兩件業績。他沒有任何防禦工具。 當客戶有兩個選擇——一個是「看得見偏見、可以反制」的 AI，一個是「看不見偏見、無法反制」的人類業務員——他選 AI 不是因為 AI 真的中立，是因為 AI 至少讓他覺得自己沒被矇在鼓裡。 這就是 45% 這個數字的真正含義。 75% 對「sponsored」反感的數據，才是業務員真正的反攻破口 但同一份調查裡有另一個數字，業務員一定要看仔細： 75% 的美國人說，如果 AI 的購物結果是被品牌付費影響的，他們就會失去對 AI 的信任。同樣 75% 的人，會因此失去對那個品牌的信任。 這個數字不是抽象的價值觀問題，而是消費者畫給商業世界的一條紅線：你可以賺錢，但你不能假裝中立還偷偷收錢。 對保險業務員來說，這條紅線就是反守為攻的地圖。如果你正在被 AI 用「看得見的偏見比較好」這個理由超車，那你只要做一件事——把自己的偏見也變成看得見的——你就立刻拿回了優勢。 具體有三個動作： 動作一：揭露你的合作清單（Carrier Disclosure） 做法： 第一次跟客戶坐下來時，主動拿出一張紙：「我跟以下這 12 家保險公司有合作，這 3 家沒有。」 對話範例：「在我開始幫你看商品之前，我想先把一件事講清楚。我的工作是壽險經紀人，我跟這 12 家保險公司有合作關係，所以我能幫你看到的商品就是這 12 家。市面上還有另外 3 家比較大的我沒有合作，如果你聽過某某商品在他們家，我也會老實告訴你『那個我沒辦法幫你處理，但你可以自己去問』。」這件事的力道不在於資訊本身——在於你是「自己主動講」的。客戶會立刻把你從「看不見偏見」那一欄，移到「看得見偏見」那一欄。在 75% 的消費者眼裡，這就是信任的起點。 動作二：解釋商品選擇邏輯（Reasoning Trace） 做法： 推薦商品時，不只給結論，給為什麼這支贏過其他兩支的推理過程。 對話範例：「我從這 12 家裡面，初步篩出三支合適的。為什麼最後我推薦你這一支？第一，它的長照給付條件比另外兩支寬鬆 15%；第二，它的保費調整機制是 5 年一檢，另外兩支是 3 年；第三，這家的核保速度通常 7 天，另外兩支大概要 14 天。但如果你比較在意保費低，那其實第二支會更適合你，差別在這裡⋯⋯」AI 之所以讓客戶覺得「看得見」，是因為它會把比較邏輯攤開。業務員只給結論，等於把自己變成黑箱。把推理過程攤出來，你就跟 AI 站在了同一邊——而且你還多了 AI 沒有的東西：對這個客戶的具體理解。 動作三：攤開佣金結構（Commission Transparency） 做法： 在客戶簽約之前，主動告訴他你會拿到多少佣金，以及為什麼這不會影響你的推薦。 這是最反直覺、也最有效的一步。美國市場其實已經有強制要求——根據 2021 年聯合撥款法案（Consolidated Appropriations Act），健康保險經紀人必須在交易前以書面揭露所有佣金（直接與間接）。但對台灣的業務員來說，主動揭露佣金不是法規要求，所以才有差異化的價值。 對話範例：「我先跟你說一下我的佣金結構，這樣你聽我接下來的建議才有判斷基礎。這支商品的首年佣金是保費的 X%，續年是 Y%，第二支是 X-2%。所以你會發現，我推薦的這支對我來說不是佣金最高的——我推它是因為它的條件最符合你剛剛講的需求。如果你覺得這個推薦有問題，我們可以一起再看一次。」當你把自己的「偏見」（佣金）也放進「看得見」那一欄，客戶就會把你重新分類到「演算法」這一邊——但你比演算法多了同理心、判斷力、跟責任承擔。 81% 數據揭露的反向真相：好的人類體驗會「放大」客戶在線上的信心 如果你看到這裡覺得很悲觀，請看調查裡最容易被忽略的一個數字： 81% 的受訪者說，一段優秀的「店內體驗」，會讓他們更敢在線上嘗試這個品牌的新產品。 這個數據的重點不是「實體還是重要」，而是——人類體驗不是被 AI 取代了，而是被 AI 放大了。 意思是：客戶跟 AI 互動時的信任度，會被他之前跟人類互動的記憶直接影響。一個讓客戶感受到誠實、專業、無偏見的業務員，會讓這個客戶在之後使用 AI 工具時，對這個業務員推薦的品牌有更高的信任預設。 倒推回來：如果你現在花心力把自己變成「看得見偏見」的業務員——揭露合作清單、解釋商品邏輯、攤開佣金結構——你不只是贏回現在這場跟 AI 的競爭，你還在為未來幾年內客戶跟 AI 的每一次互動，預先儲存信任分數。 調查裡同時揭露——只有 39% 的美國人願意讓 AI 直接幫自己下日常採購、34% 願意讓 AI 處理大宗採購。對於保險這種「比大宗採購還大」的決策（影響一輩子、牽涉家庭），這個數字只會更低。 換句話說：客戶可能認為 AI 更中立，但他還沒有準備好把保險決策完全交給 AI。這段時間差，就是業務員把自己重新定位的機會視窗。 45% 是消費者對你過去人設的不信任投票，75% 是消費者教你怎麼把這張票拿回來，81% 是消費者承諾——只要你做對了，他們會把你的價值放大到 AI 之外的所有通路。 業務員的「中立顧問」人設沒有死，它只是換了規則。新規則寫得很清楚：從今以後，誰先把自己的偏見攤開來，誰就是真正的中立。📎 這篇文章只拆解了 Quad × Harris Poll 4 月調查中跟「業務員中立性」最相關的三組數據，但這份研究還包含很多值得業務員深挖的延伸發現：73% 對個資使用的不安、67% 用 AI 檢查價格不一致、不同世代對 agentic AI 的接受度差異、以及實體與數位通路的信任流動模型。完整新聞稿連結在這裡。如果你正在重新設計第一次見面的 SOP，特別建議把那一段「揭露的順序」單獨研究一次——順序錯了，揭露反而會變成防禦感的觸發器。