تعمل شركة IBM مع عملاء التأمين لدينا من خلال جبهات مختلفة، وحددت البيانات الصادرة عن معهد IBM لقيمة الأعمال (IBV) ثلاثة ضرورات رئيسية توجه قرارات إدارة شركات التأمين:

1. اعتماد التحول الرقمي لتمكين شركات التأمين من تقديم منتجات جديدة، لدفع نمو الإيرادات وتحسين تجربة العملاء.
2. تحسين الإنتاجية الأساسية (الأعمال وتكنولوجيا المعلومات) مع تقليل التكلفة.
3. احتضان التطبيق المتزايد وتحديث البيانات باستخدام السحابة الهجينة الآمنة والذكاء الاصطناعي.

يجب على شركات التأمين تلبية المتطلبات الرئيسية التالية لتسهيل تحول شركاتها:

• تقديم العروض الرقمية لعملائها.
• تصبح أكثر كفاءة.
• استخدام البيانات بشكل أكثر ذكاءً.
• معالجة مخاوف الأمن السيبراني.
• نسعى جاهدين لتقديم عرض مرن ومستقر.

أعطت معظم شركات التأمين الأولوية للتحول الرقمي والتحديث الأساسي لتكنولوجيا المعلومات، وذلك باستخدام السحابة الهجينة والبنية التحتية والمنصات السحابية المتعددة لتحقيق الأهداف المذكورة أعلاه. يمكن لهذا النهج تسريع سرعة الوصول إلى السوق من خلال توفير قدرات معززة لتطوير منتجات وخدمات مبتكرة، وتسهيل نمو الأعمال وتحسين تجربة العملاء الشاملة في تفاعلاتهم مع الشركة.

يمكن لشركة IBM مساعدة شركات التأمين على إدخال الذكاء الاصطناعي التوليدي في عملياتها التجارية

تعد شركة IBM من بين الشركات العالمية القليلة التي يمكنها الجمع بين مجموعة من القدرات اللازمة لإحداث تحول كامل في طريقة تسويق التأمين وبيعه وتأمينه وصيانته ودفع ثمنه.

من خلال التركيز القوي على الذكاء الاصطناعي عبر محفظتها الواسعة، تواصل IBM ريادتها في مجال القدرات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. في تقرير Gartner Magic Quadrant الأخير، تم وضع IBM في القسم العلوي الأيمن لإمكانياتها المتعلقة بالذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، منصة الذكاء الاصطناعي للمحادثة، ومحركات الرؤية، وخدمة مطور الذكاء الاصطناعي).

IBM واتسونكس™ تم تصميم منصة الذكاء الاصطناعي والبيانات، إلى جانب مجموعة مساعدي الذكاء الاصطناعي، للمساعدة في توسيع نطاق تأثير الذكاء الاصطناعي وتسريعه باستخدام البيانات الموثوقة في جميع أنحاء الأعمال.

تعمل شركة IBM مع العديد من شركات التأمين لتحديد الفرص عالية القيمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. تتضمن حالات استخدام التأمين الأكثر شيوعًا تحسين العمليات المستخدمة للتعامل مع المستندات الكبيرة وكتل النصوص أو الصور. تمثل حالات الاستخدام هذه بالفعل ربع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي اليوم، وهناك تحول كبير نحو تعزيز وظائفها باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. يتضمن هذا التحسين استخراج المحتوى والرؤى أو تصنيف المعلومات لدعم اتخاذ القرار، كما هو الحال في الاكتتاب ومعالجة المطالبات. تشمل مجالات التركيز التي يمكن أن يُحدث فيها استخدام قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي فرقًا كبيرًا في صناعة التأمين ما يلي:

• إشراك العملاء
• العمالة الرقمية
• تحديث التطبيق
• عمليات تكنولوجيا المعلومات
• الأمن السيبراني

تقوم شركة IBM بإنشاء حلول مبتكرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لحالات الاستخدام المختلفة، بما في ذلك الوكلاء الظاهريون والبحث التحادثي والامتثال والعمليات التنظيمية والتحقيق في المطالبات وتحديث التطبيقات. فيما يلي، نقدم ملخصات لبعض مبادراتنا الحالية لتنفيذ الذكاء الاصطناعي.

إشراك العملاء: يتضمن توفير التغطية التأمينية العمل مع العديد من المستندات. تتضمن هذه المستندات أوصاف منتجات التأمين التي توضح تفاصيل العناصر والاستثناءات المغطاة، ووثائق السياسة أو العقود، وفواتير وإيصالات الأقساط، بالإضافة إلى المطالبات المقدمة، وتفسيرات المزايا، وتقديرات الإصلاح، وفواتير البائعين والمزيد. يتكون جزء كبير من تفاعلات العملاء مع شركة التأمين من الاستفسارات المتعلقة بشروط وأحكام التغطية لمختلف المنتجات، وفهم مبلغ دفع المطالبة المعتمد، وأسباب عدم دفع مبلغ المطالبة المقدمة وحالة المعاملات مثل إيصالات الأقساط ومدفوعات المطالبات، طلبات تغيير السياسة والمزيد.

كجزء من مبادرات الذكاء الاصطناعي التوليدية لدينا، يمكننا إثبات القدرة على استخدام نموذج أساسي مع ضبط سريع لمراجعة البيانات المنظمة وغير المنظمة داخل وثائق التأمين (البيانات المرتبطة باستعلام العميل) وتقديم توصيات مخصصة فيما يتعلق بالمنتج أو العقد أو استفسار عن التأمين العام . يمكن أن يقدم الحل إجابات محددة بناءً على ملف تعريف العميل وتاريخ المعاملات، والوصول إلى إدارة السياسة الأساسية وبيانات المطالبات. إن القدرة على التحليل الفوري لبيانات العملاء الشاملة وتحديد الأنماط لتوليد الرؤى وتوقع احتياجات العملاء يمكن أن تؤدي إلى زيادة رضا العملاء.

أحد الأمثلة على مشاركة العملاء هو برنامج الدردشة الآلي القائم على الذكاء الاصطناعي والذي قمنا بتطويره لعميل تأمين على الحياة متعدد الجنسيات. يُظهر إثبات المفهوم (PoC) التخصيص المتزايد للاستجابة لاستفسارات منتجات التأمين عند استخدام قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية.

يُظهر برنامج الدردشة الآلي الآخر الذي قمنا بتطويره لعميل التأمين قدرة حامل البوليصة على الحصول على رؤية شاملة للتغطيات المقدمة في حزمة التأمين، بما في ذلك أقساط كل من التغطيات التأمينية الواردة في الحزمة. وبالمثل، فإنه يروج للقدرة على أداء مجموعة متنوعة من الوظائف الأخرى مثل إضافة المستندات المطلوبة (على سبيل المثال، شهادات الميلاد)، وإضافة المستفيدين الذين يقومون بالتحقق من منتجات التأمين واستكمال التغطية الحالية. يتم دعم كل هذه الإمكانات من خلال الأتمتة وتخصيصها بواسطة الذكاء الاصطناعي التقليدي والمولد باستخدام نماذج أساسية آمنة وجديرة بالثقة.

نعرض أدناه مثالاً لعميل يستفسر عن إجراء معين لطب الأسنان ويتلقى ردًا مخصصًا بناءً على معرفة أغطية الأسنان الحالية للعميل بالإضافة إلى قدرة روبوت الدردشة المبتكر المزود بالذكاء الاصطناعي على إجراء محادثة تفاعلية (على غرار تلك التي يقدمها خبير خدمة العملاء وكيل) تم تصميمه خصيصًا لتلبية احتياجات العميل المحددة.

نعمل حاليًا على تطوير العديد من حالات الاستخدام، والتي تشمل:

• الحصول على تصريح مسبق للإجراءات الطبية.
• إدارة الفوائد الصحية.
• شرح قرارات المطالبات والفوائد لحاملي وثائق التأمين.
• تلخيص تاريخ المطالبات.

مساعدة وكيل التأمين/مركز الاتصال: قامت شركات التأمين بنشر وحدات الاستجابة الصوتية وتطبيقات الهاتف المحمول والحلول المستندة إلى الويب على نطاق واسع والتي يمكن للعملاء استخدامها للاستفسارات البسيطة، مثل معلومات الرصيد المستحق والتحقق من حالة دفع المطالبات. ومع ذلك، فإن مجموعة الحلول الحالية محدودة في الوظائف ولا يمكنها الإجابة على استفسارات العملاء الأكثر تعقيدًا، كما هو مدرج ضمن مشاركة العملاء. ونتيجة لذلك، يلجأ العملاء في كثير من الأحيان إلى الاتصال بوكيل التأمين أو مركز الاتصال الخاص بشركة التأمين. يمكن للحلول المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والمصممة للوكلاء أن تقلل بشكل كبير من وقت البحث في المستندات، وتلخص المعلومات، وتمكن القدرات الاستشارية، مما يؤدي إلى زيادة الإنتاجية حيث بلغ متوسطها 14-34٪ or حتى 42٪، ومقاييس أفضل لرضا العملاء. تقوم شركة IBM بتنفيذ الحلول التقليدية القائمة على الذكاء الاصطناعي في شركات التأمين لعدة سنوات، باستخدام منتجات مثل IBM watsonx™ Assistant وIBM Watson® Explorer. لقد بدأنا الآن التعاون مع عدد قليل من شركات التأمين لدمج النماذج الأساسية والضبط السريع لتعزيز قدرات مساعدة الوكيل.

إدارة المخاطر: لاتخاذ قرارات الاكتتاب المتعلقة بالممتلكات، تقوم شركات التأمين بجمع كمية كبيرة من البيانات الخارجية - بما في ذلك بيانات الملكية المقدمة في نماذج طلبات التأمين، والسجلات التاريخية للفيضانات والأعاصير وحوادث الحرائق وإحصاءات الجرائم - للموقع المحدد للعقار. في حين أن البيانات التاريخية متاحة للجمهور من مصادر مثل data.gov، تتمتع شركات التأمين الراسخة أيضًا بإمكانية الوصول إلى بيانات تجربة الاكتتاب والمطالبات الخاصة بها. في الوقت الحالي، يتضمن استخدام هذه البيانات لنمذجة المخاطر جهودًا يدوية مكثفة، ولا يتم استغلال قدرات الذكاء الاصطناعي بشكل كافٍ.

تتضمن المبادرة الحالية لشركة IBM جمع البيانات المتاحة للجمهور ذات الصلة باكتتاب التأمين على الممتلكات والتحقيق في المطالبات لتعزيز النماذج الأساسية في نظام IBM® Watsonx™ AI والبيانات الأساسية. ويمكن بعد ذلك استخدام النتائج من قبل عملائنا، الذين يمكنهم دمج بيانات تجربتهم الخاصة لتحسين النماذج بشكل أكبر. سيتم استضافة هذه النماذج والبيانات الخاصة ضمن بيئة IBM Cloud®‎ آمنة، والمصممة خصيصًا لتلبية متطلبات الامتثال التنظيمية للصناعة الخاصة بأخصائيي التوسع الفائق. يهدف حل إدارة المخاطر إلى تسريع عمليات تقييم المخاطر واتخاذ القرار بشكل كبير مع تحسين جودة القرار.

تحديث الكود: لا تزال العديد من شركات التأمين التي يزيد تاريخها عن 50 عامًا تعتمد على أنظمة تم تطويرها منذ السبعينيات، وغالبًا ما يتم ترميزها بمزيج من Cobol وAssembler وPL70. يتطلب تحديث هذه الأنظمة تحويل التعليمات البرمجية القديمة إلى Java جاهزة للإنتاج أو لغات برمجة أخرى.

تعمل شركة IBM مع العديد من المؤسسات المالية باستخدام قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية لفهم قواعد العمل والمنطق المضمن في قاعدة التعليمات البرمجية الحالية ودعم تحويلها إلى نظام معياري. تستخدم عملية التحول نموذج أعمال مكون IBM (للتأمين) وإطار عمل BIAN (للأعمال المصرفية) لتوجيه عملية إعادة التصميم. يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا في إنتاج حالات اختبار ونصوص برمجية لاختبار الكود المحدث.

معالجة مخاوف الصناعة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

In دراسة أجراها معهد IBM لقيمة الأعمال (IBV)، أعرب قادة الأعمال عن مخاوفهم بشأن اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي. وتتعلق المخاوف الرئيسية بما يلي:

• قابلية التفسير: يعتقد 48% من القادة الذين أجرت شركة IBM مقابلات معهم أن القرارات التي يتخذها الذكاء الاصطناعي التوليدي ليست قابلة للتفسير بشكل كافٍ.
• الأخلاق: 46% يشعرون بالقلق إزاء السلامة والجوانب الأخلاقية للذكاء الاصطناعي التوليدي.
• التحيز: يعتقد 46% أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سينشر التحيزات الراسخة.
• الثقة: يعتقد 42% أنه لا يمكن الوثوق بالذكاء الاصطناعي التوليدي.
• الامتثال: يعتقد 57% منهم أن القيود التنظيمية والامتثال يشكلان عوائق كبيرة.

تعالج شركة IBM المخاوف المذكورة أعلاه من خلال مجموعة مكونات منصة Watsonx الخاصة بها: IBM watsonx.ai™ استوديو الذكاء الاصطناعي، IBM watsonx.data™ مخزن البيانات وIBM watsonx.governance™ مجموعة أدوات لحوكمة الذكاء الاصطناعي. على وجه التحديد، يوفر watsonx.governance الإمكانيات اللازمة لرصد وإدارة دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها من خلال توفير الشفافية والمساءلة والنسب وتتبع البيانات ومراقبة التحيز والعدالة في النماذج. يوفر الحل الشامل لقادة شركات التأمين ميزات تتيح سير عمل الذكاء الاصطناعي المسؤول والشفاف والقابل للتفسير عند استخدام الذكاء الاصطناعي التقليدي والمولد.

كما هو موضح أعلاه، فقد حددنا العديد من الفرص عالية القيمة لمساعدة شركات التأمين على البدء في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للتحول الرقمي لعمليات أعمال التأمين الخاصة بها. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية لتوفير أنواع محتوى جديدة مثل المقالات (لتسويق منتجات التأمين)، والمحتوى المخصص أو رسائل البريد الإلكتروني للعملاء، وحتى المساعدة في إنشاء المحتوى مثل تعليمات البرمجة لزيادة إنتاجية المطورين.

تشير تجربة IBM في العمل مع العملاء إلى مكاسب إنتاجية كبيرة عند استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك تحسين عمليات الموارد البشرية لتبسيط المهام مثل اكتساب المواهب وإدارة أداء الموظفين؛ جعل وكلاء خدمة العملاء أكثر إنتاجية من خلال تمكينهم من التركيز على التفاعلات ذات القيمة الأعلى مع العملاء (في حين يتعامل المساعدون الافتراضيون للقنوات الرقمية الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي التوليدي مع الاستفسارات الأبسط)؛ وتوفير الوقت والجهد في تحديث التعليمات البرمجية القديمة باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للمساعدة في إعادة هيكلة التعليمات البرمجية وتحويلها.

لمناقشة هذه المواضيع بمزيد من التفاصيل، يرجى إرسال بريد إلكتروني كيشور رامشانداني و أنوج جاين.

استخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتطبيق Watsonx للعمل