هوش مصنوعی و بیمه؛ نگاهی به یک رویکرد فناورمحور

به گزارش مخاطب ۲۴ به نقل از روابط عمومی بیمه تعاون: در یادداشت همکار شرکت آمده است: پیشرفت سریع فناوری همه صنایع را تحت تاثیر قرار داده است. بی‌تردید، هوش مصنوعی، بلاک‌چین و یادگیری ماشین توان این را دارند که آینده‌ی کسب‌وکار، سبک زندگی و شیوه‌ی کار کردن مردم جهان را متحول کنند؛ همچنین با گسترش روزافزون این فناوری‌ها، انتظار می‌رود صنعت بیمه نیز کارآمدتر و دقیق‌تر شود.

هوش مصنوعی می‌تواند طیف عظیمی از فرایند‌ها را بهبود بخشد. ارائه‌دهندگان خدمات بیمه می‌توانند به تدریج از این فناوری در بخش‌های مختلف کسب‌وکارشان استفاده کنند. حوزه‌هایی که می‌توانند به لطف هوش مصنوعی با تحول عظیمی همراه شوند، عبارتند از:

۱. قیمت‌گذاری: هوش مصنوعی می‌تواند از طریق قیمت‌گذاری، تحول بزرگی در صنعت بیمه ایجاد کند. شرکت‌های بیمه می‌توانند با تکیه بر هوش مصنوعی به شکل رقابتی‌تری بر سیاست‌های خود قیمت بگذارند و خدمات شخصی‌سازی شده‌ای به مشتریان‌شان عرضه کنند. برای مثال، شرکت‌های بیمه‌ی واحد‌های مسکونی می‌توانند از هوش مصنوعی برای کسب اطلاعات درباره موقعیت جغرافیایی، وضعیت تاهل و احتمال درخواست خسارت از سوی افراد استفاده کنند.

۲. رسیدگی به خسارات: شرکت‌های بیمه می‌توانند با خودکارسازیِ بسیاری از فرایند‌های زمان‌بر در خصوص رسیدگی به خسارات تا حد زیادی به کارآمدتر شدن فعالیت‌های خود کمک کنند. البته این کار فقط با هوش مصنوعی میسر است. زمان لازم برای پردازش و رسیدگی به خسارات می‌تواند از چند روز به چند ساعت یا چند دقیقه کاهش پیدا کند. همچنین، بیمه‌کنندگان این فرصت را دارند تا قرارداد‌های شخصی‌سازی شده‌تری برای مشتریان خود عرضه کنند.

۳. شناسایی تخلفات: شرکت‌های بیمه درصدد این هستند که کلیه فعالیت‌های را به صورت دیجیتال انجام دهند. با این حال، استفاده از هوش مصنوعی راه موثری برای شناسایی تخلفات و پیشگیری از ریسک می‌باشد. استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌های بیمه کمک کند تا ناهنجاری‌ها را در داده‌های رسیدگی به خسارات مورد شناسایی قرار داده و اطلاعات نادرست را در اسرع وقت تشخیص دهند.

۴. بیمه درخواستی: امروزه دستگاه‌های هوشمند مجهز به تعداد زیادی فناوری اتصال از جمله GPS، سنسور‌های حرکت و اتصال ۵G هستند که داده‌هایی در مورد مکان‌ها و فعالیت‌ها ارائه می‌دهند. در صورت رضایت کاربران، بیمه گذاران می‌توانند بیمه نامه‌هایی را بر اساس فعالیت کارگران به شرکت‌ها ارائه دهند.

سازمان‌هایی با نیروی کار انعطاف پذیر که کارگران پاره وقت یا قراردادی استخدام می‌کنند مانند شرکت‌هایی که سفارشات غذا را آماده می‌کنند و تحویل می‌دهند که رانندگان آن‌ها بدون برنامه و ساعت کاری فعالیت می‌کنند، می‌توانند از دستگاه‌ها برای “فعال کردن” پوشش بیمه در مواقع مورد نیاز استفاده کنند. شرکت‌ها حق رانندگان خود را تنها هنگام رانندگی واقعی پرداخت می‌کنند، هزینه‌ها را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهند و آن‌ها را قادر می‌سازد تا سیاست‌های محکمی را برای کارگرانی که در غیر این صورت مجبور به خرید بیمه نامه‌های بسیار گرانتر بودند، ارائه دهند.

۵. اینترنت اشیا برای بیمه فردی: پوشیدنی ها، چراغ‌های راهنمایی، چراغ‌های خیابان، اتومبیل ها، دزدگیر‌های متصل به خانه، دستگاه‌های مجهز به GPS همه این‌ها در حال حاضر مورد استفاده قرار می‌گیرند و مجموعه‌ای از داده‌ها را جمع آوری می‌کنند که به طور بالقوه می‌تواند توسط شرکت‌های بیمه برای ایجاد جداول بسیار خاص و دقیق در مورد شیوه زندگی، شرایط کاری، محیط خانه، عادات رانندگی و موارد دیگر استفاده شود.

داده‌های این دستگاه‌ها می‌تواند به طراحی خط مشی‌های شخصی متناسب با مشتریان کمک کند. اگر رانندگان خدماتی، رانندگی ایمن تری را داشته باشند بیمه گران می‌توانند حق بیمه کمتری برای آن خدمات اختصاص دهند.

۶. ایمن نگه داشتن مشتریان: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌تواند به بیمه گران کمک کند تا مشتریان خود را ایمن نگه دارند. به عنوان مثال، اگر یک شرکت حمل و نقل که رانندگان خود را بیمه می‌کند، چه بیمه نامه‌های خدمات کامل برای رانندگان تمام وقت خود ارائه دهد و چه مدل بیمه درخواستی را برای نیروی کار انعطاف پذیر خود ارائه دهد، در حال افزایش موج حوادث یا حوادث ترافیکی است، سیستم‌های AI/ML می‌توانند داده‌های جمع آوری شده توسط دستگاه‌های متصل را برای تشخیص الگو‌هایی که علت وقوع تصادفات را توضیح می‌دهند، تجزیه و تحلیل کنند. بر اساس آن تجزیه و تحلیل، بیمه گر می‌تواند توصیه‌هایی را به شرکت ارائه دهد که به کاهش تعداد حوادث (و در نتیجه تعداد مطالبات گران قیمت) کمک می‌کند.

۷. کاهش مواجهه بیمه گران: فناوری پیشرفته همچنین می‌تواند مواجهه بیمه گذاران با کلاهبرداری را محدود کند. تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی می‌تواند به تشخیص ادعا‌های مشکوک کمک کند، آن‌ها را قادر می‌سازد تا کلاهبرداران را از بین ببرند و ادعا‌های دروغ کاهش یابند.

مانند بسیاری از صنایع دیگر، فناوری نحوه عملکرد بیمه را تغییر می‌دهد. این انعطاف پذیری جدید به بیمه گذاران این فرصت را می‌دهد تا به انواع مشتریانی دست یابند که در گذشته در تعامل با آن‌ها بسیار مشکل بوده اند؛ و به لطف همین فناوری، مشتریان می‌توانند بهتر از خود محافظت کرده و اطمینان حاصل کنند که یک حادثه یا تصادف آن‌ها را ورشکسته نمی‌کند. این بدان معناست که هم بیمه گذاران و هم معامله گران معامله بهتری دارند، زیرا بیمه گذاران بیمه نامه‌های متناسب با مشتریان خود ارائه می‌دهند و مشتریان تنها هزینه‌های مورد نیاز خود را پرداخت می‌کنند.

۸. جلوگیری از خطرات احتمالی: از شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی می‌توان برای شناسایی الگو‌های کلاهبرداری و تشخیص ادعا‌های تقلبی استفاده کرد؛ علاوه بر آن می‌توان از یادگیری ماشین برای کاهش انواع ریسک‌ها، ایجاد و به کارگیری مدل‌های عملگرایانه بیمه استفاده کرد که همین مسئله می‌تواند منجر به ارائه محصولاتی سودآورتر شود.

برخی کاربرد‌های زنجیره بلوکی در بیمه نیز عبارتند از:

۱. مطالبات بیمه‌ای: شرکت‌های بیمه‌ای با بهره‌گیری از قرارداد‌های هوشمند می‌توانند قواعد تجاری خاصی برای خودکار‌سازی پردازش مطالبات بیمه‌ای تدوین کنند.

۲. بیمه سلامت: ظهور زنجیره بلوکی در بخش سلامت می‌تواند به بیماران کمک کند تا با امنیت بالایی اطلاعات پزشکی خود را به اشتراک بگذارند.

۳. ردگیری دارایی: فناوری بلاک‌چین در شرکت‌های بیمه‌ای می‌تواند فرآیند ردگیری دارایی و اثبات مالکیت را تسهیل کند.

۴. تشخیص تقلب: با بهره‌گیری از فناوری زنجیره بلوکی، شرکت‌های بیمه‌ای خواهند توانست با امنیت بالایی داده تراکنش‌های خود را به اشتراک گذاشته و در جهت یافتن الگو‌های مشکوک موجود در یک اکوسیستم اقتصادی با یکدیگر همکاری کنند.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی تحول گسترده‌ای در صنعت بیمه ایجاد خواهد کرد. مشتریان بیمه خدمات بهتری دریافت و هزینه‌های کمتری پرداخت خواهند کرد. کارآمدتر شدن فرایند‌ها و ارائه سیاست‌های هوش مصنوعی بیمه خودرو می‌تواند موجب صرفه‌جویی در هزینه‌های شرکت‌های بیمه شود. هوش مصنوعی فرصت‌های بی‌شماری به ارمغان خواهد آورد. دیر یا زود شاهد تحقق این پیشرفت‌ها خواهیم بود.

* این یادداشت توسط «سینا تفنگ‌چی» همکار شرکت در واحد روابط عمومی و امور مشتریان نوشته شده است.