إن صناعة التأمين، المعروفة بمقاومتها للتغيير على مدى قرون، تشهد حاليًا ثورة رقمية. ظهرت خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة. تقوم شركات التأمين بتسخير هذه الأدوات لإدارة كميات هائلة من البيانات، وتعزيز تقييم المخاطر وتمكين التسعير المتميز حسب الطلب. في الوقت نفسه، وعلى الجانب الخلفي، يعمل الذكاء الاصطناعي في مجال التأمين على ربط المتقدمين مع شركات النقل بطريقة فعالة تتسم بانخفاض كبير في الأخطاء.
ومن المتوقع أن تشهد شركات التأمين ومقدمو الطلبات على حد سواء تأثيرات قوية من هذا التحول السريع. الذكاء الاصطناعي (AI) رائدة في صناعة التأمين. دعونا نستكشف المسار الذي قد يتبعه في السنوات المقبلة.
لمحة عن مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي في التأمين
هل تريد أن ترى مستقبل التأمين؟ شاهد ذلك من خلال عيون سكوت، أحد العملاء في عام 2030. يطلب منه مساعده الشخصي الرقمي سيارة ذات قدرات ذاتية القيادة لعقد اجتماع في جميع أنحاء المدينة. عند وصوله، يقرر سكوت أنه يريد القيادة وينقل السيارة إلى الوضع "النشط". يرسم مساعده الشخصي الطريق ويشاركه مع شركة تأمين التنقل الخاصة به، والتي تستجيب بسرعة بطريق بديل وأكثر أمانًا، وتعدل قسطه الشهري وفقًا لذلك. إن بوليصة التأمين على الحياة الخاصة بسكوت، والتي يتم تسعيرها الآن على أساس "الدفع عند السكن"، يتم تعديلها أيضًا بناءً على أنشطته.
عندما يركن سكوت سيارته، تصطدم سيارته بإحدى اللافتات. تقوم التشخيصات الداخلية للسيارة بتقييم الضرر، ويلتقط سكوت صورًا للمطالبة. بحلول وقت عودته، تمت الموافقة على المطالبة، وتم إرسال طائرة بدون طيار للتفتيش. تمثل تجربة المستخدم المتكاملة هذه مستقبل التأمين، مدفوعًا بالتقنيات المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، مما يحول الصناعة من "الاكتشاف والإصلاح" إلى "التنبؤ والوقاية". ومع هذه التطورات، سوف يتطور التأمين بسرعة، مما يعزز عملية اتخاذ القرار، ويخفض التكاليف، ويحسن تجربة العملاء.
كيف يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في صناعة التأمين؟
- تقييم المخاطر لشركات التأمين
على مر التاريخ، اعتمد ضامنو التأمين على المعلومات المقدمة من المتقدمين لتقييم مخاطر العميل. ومع ذلك، فإن هذا النهج يطرح تحديات كبيرة، حيث قد يقدم مقدمو الطلبات معلومات غير دقيقة عن غير قصد أو عن قصد، مما يعرض موثوقية تقييمات المخاطر للخطر.
وللتغلب على هذا التحدي، تتجه شركات التأمين إلى الاكتتاب التأميني الآلي، باستخدام التعلم الآلي، وخاصة فهم اللغة الطبيعية (NLU)، لاستكشاف المزيد من مصادر المعلومات المتنوعة، مثل مراجعات Yelp، ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي، وملفات SEC. من خلال الاستفادة من NLU، يمكن لشركات التأمين جمع البيانات ذات الصلة لإجراء تقييم أكثر تفصيلاً للمخاطر المرتبطة بشركة التأمين.
يسلط آندي برين، نائب الرئيس الأول في Argo Group، الضوء على القوة التحويلية لـ NLU: "مع NLU، يتم تعزيز قدرتنا على تحليل مصادر البيانات النصية واستخراج المعلومات ذات الصلة للغاية بشكل كبير. يمكننا الآن الوصول إلى خزانات المعلومات واستخدامها التي لم يكن من الممكن الوصول إليها أو يصعب تفسيرها في السابق.
تؤكد SofyaPogreb، المديرة التنفيذية للعمليات في Next Insurance، على أهمية نماذج التعرض الشخصية في صناعة غالبًا ما يميز فيها التسعير شركات التأمين أكثر من منتجاتها. يوضح بوغريب أنه من خلال استخدام نماذج التعرض الشخصية، يمكن لشركات التأمين تحسين تقييمات المخاطر، مما يؤدي إلى أقساط أكثر تخصيصًا للعملاء.
تقليديا، قدمت صناعة التأمين سياسات موحدة، مما أدى إلى منتجات غير متمايزة حيث تحصل الشركات المختلفة على تغطية مماثلة. ويقول بوغريب إنه مع زيادة قدرات استهلاك البيانات الآلية، فإن التخصيص في منتجات التأمين سوف يرتفع. وهذا التحول نحو التخصيص سيفيد العملاء، حيث أنهم سيدفعون فقط مقابل التغطية التي يحتاجونها حقًا.
- الكشف عن الغش
يعد اكتشاف الاحتيال مصدر قلق بالغ لشركات التأمين، ويعمل الذكاء الاصطناعي في صناعة التأمين كأداة رئيسية في مكافحة المطالبات الخادعة.
تقوم شركة Shift Technology، وهي شركة فرنسية ناشئة تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي، بدمج التعلم الآلي في خدمات منع الاحتيال الخاصة بها، حيث تقوم بمعالجة أكثر من 77 مليون مطالبة بمعدل دقة 75% في اكتشاف المطالبات الاحتيالية. توفر هذه الخوارزميات معلومات مفصلة عن المطالبات المشبوهة، وتقدم تقييمات محتملة للمسؤولية وتكلفة الإصلاح وتقترح تدابير للحماية من الاحتيال.
بينما يتفوق التعلم الآلي في تحديد عمليات الاحتيال المحتملة، يؤكد أرييل وولانو، المدير العام لشركة Finserv Experts، على الأهمية المستمرة لعلم البيانات الذي يحركه الإنسان في هذه المهمة. مع تكيف المجرمين المحترفين مع مؤشرات الاحتيال الرائدة في الصناعة، يجب على علماء البيانات البشرية تكرار تحليلاتهم باستمرار بينما تقوم خوارزميات التعلم الآلي بالتكيف بشكل مستقل بناءً على التغييرات الملحوظة في البيانات.
- الحد من الخطأ البشري
تعتبر سلسلة التوزيع في صناعة التأمين معقدة وعرضة للخطأ البشري، مما يؤدي إلى عدم الكفاءة والتأخير. يسلط آندي برين الضوء على كيف يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تقليل حجم الأخطاء وتبسيط عملية نقل البيانات، مما يحسن دقة العملية وكفاءتها.
بريما فيليسيتاس هو اسم معروف في السوق، يخدم المستهلكين في جميع أنحاء العالم من خلال تقديم المشاريع القائمة على تقنيات الويب 3.0 مثل الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، وإنترنت الأشياء، وسلسلة الكتل. سيقوم فريق الخبراء لدينا بخدمتك من خلال تحويل أفكارك الرائعة إلى أفكار رائعة حلول مبتكرة.
تؤكد SofyaPogreb على أهمية البيانات المحسنة في سد الفجوة بين المؤمن عليه وشركة التأمين. ومن خلال التقييمات الأكثر دقة، يمكن لشركات التأمين صياغة منتجات متفوقة، مما يضمن أن يدفع العملاء فقط مقابل ما يحتاجون إليه حقًا.
- خدمة العملاء المحسنة
في قطاع التأمين، يعد إعطاء الأولوية لخدمة العملاء الجيدة أمرًا بالغ الأهمية للاحتفاظ بالعملاء. توفر روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي المساعدة للعملاء على مدار الساعة، وتوجيههم خلال الاستفسارات وحل المشكلات بسرعة. في حين أن المخاوف الأكثر تعقيدًا قد لا تزال تتطلب تدخلًا بشريًا، فإن روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي تكفي لمعظم الاستفسارات.
- تبسيط معالجة المطالبات
تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي في معالجة المطالبات على تبسيط عملية التقييم من خلال التنبؤ بالتكاليف المحتملة وفحص التفاصيل من مصادر مختلفة. وهذا يتيح إجراءات سريعة ودقيقة للموافقة على المطالبات، مما يعود بالنفع على كل من شركات التأمين والعملاء.
فوائد المستهلك للذكاء الاصطناعي في التأمين
يوفر تطبيق الذكاء الاصطناعي في صناعة التأمين مزايا واضحة للعملاء. فهو يعزز تخصيص الخطة، ويقلل من الأخطاء البشرية في عملية تقديم الطلبات، ويوسع خيارات خدمة العملاء، ويحسن الكفاءة في إجراءات الموافقة على المطالبات، مما يضمن في النهاية حصول العملاء على ما يحتاجون إليه.
النظرة إلى مستقبل التأمين
قبل ما يزيد قليلا عن عقد من الزمان، كان التنبؤ بالتأثير المنتشر للذكاء الاصطناعي في صناعة التأمين يبدو مستحيلا تقريبا. وبينما نتطلع إلى الأمام، فمن المعقول أن نتوقع ظهور نماذج أكثر تطوراً للذكاء الاصطناعي. قد تخفف هذه التطورات بعض المخاوف الحالية أو تقدم تعقيدات جديدة.
ويتعين على قادة صناعة التأمين الملتزمين بتسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي في هذه الأثناء أن يظلوا يقظين. يعد البقاء على اطلاع بالتوجيهات التنظيمية المتطورة وتنفيذ أفضل الممارسات أمرًا ضروريًا للتخفيف من المخاطر المالية ومخاطر السمعة المحتملة المرتبطة بالتدقيق التنظيمي المتزايد. خدمات التأمين BPO ويمكن أيضًا أن تلعب دورًا حاسمًا في تبسيط العمليات وتحسين الموارد للتكيف مع هذه التغييرات بشكل فعال.
المشاهدات بعد: 12
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.primafelicitas.com/artificial-intelligence/how-is-artificial-intelligence-impacting-the-insurance-industry/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=how-is-artificial-intelligence-impacting-the-insurance-industry
