کاربرد هوش مصنوعی در صنعت بیمه

صنعت بیمه مانند بسیاری از صنایع تشنه پیشرفت است زیرا باعث میشود در روند کاری روجلوی خود افزایش قدرت را احساس کند. در دنیای مدرن فناوری، پیشرفت ها و آزمایش های بسیاری انجام شده است تا امکان بهبود سبک زندگی هر انسانی وجود داشته باشد، به ویژه اگر این بهبودی در زمینه خرید و استفاده از محصولات یا خدماتی مانند بیمه باشد. شاید بتوان گفت که فناوری مدرنی چون هوش مصنوعی به عنوان یکی از نمونه های خوب پیشرفت فناوری، بیشترین سر و صدا را در طی یکی دو سال اخیر داشته است؛ درواقع میتوان گفت آینده دنیای مجهز به این فناوری، دیگر فقط در داستان های علمی تخیلی وجود ندارد، بلکه این واقعیتی است که باعث شده حضور آن، کاملا در صنایع مختلف احساس شود؛ به طوریکه پیشبینی میشود مانند سایر فناوری های نوظهور، هوش مصنوعی نیز تاثیر تحول آفرینی بر صنعت بیمه داشته باشد، به گونه ای که میتواند خطرات بالقوه را تجزیه و تحلیل و به توسعه تاکتیک های بازاریابی خاص مشتری کمک کند ضمن اینکه باعث افزایش بودجه قابل لحظه ای شود به نحویکه پیشبینی میشود که هزینه های جهانی برای سیستم ها به ویژه فناوری مذکور طی سه سال آینده سه برابر گردد. در این مقاله با کاربرد هوش مصنوعی در صنعت بیمه آشنا میشوید.

دیجیتال سازی صنعت بیمه در حال حاضر کاملا پیشرفته است و از انتقال از پردازش اطلاعات آنالوگ به دیجیتال فراتر رفته است. دیجیتالی شدن را به عنوان ادغام دنیای آنالوگ و دیجیتال با فناوری های جدید که تعامل با مشتری، در دسترس بودن داده ها و فرآیندهای تجاری را افزایش می دهد” توصیف می کنند. تحول دیجیتال نیز توسط اینشر تیچ هدایت میشود که در دهه گذشته ظهور کرده اند.

فناوری های جدید تأثیرگذار بر صنعت بیمه شامل رایانش ابری، فناوری از راه دور، اینترنت اشیا (IOT)، تلفن همراه، فناوری بلاکچین، هوش مصنوعی و مدل سازی پیش بینی کننده است. دیجیتال سازی قبلا تأثیر قابل توجهی در زنجیره ارزش بیمه داشته است و با ظهور و بلوغ فناوری های جدید این تأثیر را ادامه خواهد داد.

در ابتدای موج دیجیتالی سازی، تمرکز اصلی بر روی کانال های توزیع آنلاین و دیجیتال و تأثیر آنها بر نمایندگان بیمه، مشتریان و رقابت بود. در سال های بعد، فراگیر شدن دستگاه های تلفن همراه و متصل به هم به طور تصاعدی در دسترس بودن داده های مشتریان را افزایش داد. حجم گسترده داده های موجود فرصت های جدیدی را برای شرکت های بیمه فراهم کرده است تا از فناوری های نوآورانه به نفع خود استفاده کنند. به همین دلیل، دسترسی به حجم وسیعی از داده های مشتری، مبنایی برای کاربرد های متعدد هوش مصنوعی است و میتواند پیش شرطی برای پیاده سازی هوش مصنوعی توسط شرکت های بیمه در نظر گرفته شود.

هوش مصنوعی چیست و چه فناوری هایی بر صنعت بیمه تاثیر خواهند گذاشت؟ 

اولین پیشرفت ها در مورد هوش مصنوعی بیش از ۶۰ سال پیش با ساخت اولین »ماشینهای متفکر « آغاز شد: سیستم های رایانه ای با هوش انسان مانند برابر و در برخی مواقع از انسان ها فراتر میرود. برای آزمایش توانایی ماشین برای نشان دادن رفتار هوشمند و انسان نما، آزمون تورینگ اختراع شد. اولین تعاریف اصطلاح “هوش مصنوعی” از این زمان شروع شد. با این حال، در نتیجه مفاهیم مختلف و ماهیت نسبتاً مبهم هوش (انسانی)، هیچ تعریف پذیرفته شده ای از هوش مصنوعی وجود ندارد، بلکه تعاریف متعددی وجود دارد.

مک کارتی (۲۰۰۷) که در ابداع واژه هوش مصنوعی در سال ۱۹۵۵ نقشی برجسته ایفا کرد، آن را علم و مهندسی ساخت ماشین های هوشمند توصیف می کند. بار و فایگنبام (۱۹۸۱)، هوش مصنوعی را با جزئیات بیشتری به عنوان بخشی از علم کامپیوتر که مربوط به طراحی سیستم های کامپیوتری هوشمند است، توصیف میکنند، سیستم هایی که ویژگی های مرتبط با هوش در رفتار انسانی مانند درک زبان نوشتاری و گفتاری، یادگیری، استدلال یا حل مسائل را نشان میدهند. یک نظرسنجی توسط مونت و لوئیس (۲۰۱۸) از متخصصان و کارشناسان در سراسر جهان خواسته شد تا در مورد صدها تعریف هوش مصنوعی نظر دهند.

پذیرفته شده ترین تعریف، تعریف وانگ بود: «ماهیت هوش، اصل سازگاری با محیط در حین کار با دانش و منابع ناکافی است. بر این اساس، یک سیستم هوشمند باید بر ظرفیت پردازش محدود تکیه کند، در زمان واقعی کار کند، برای کار های غیر منتظره باز باشد و از تجربه درس بگیرد. این تعریف کاربردی هوش را به عنوان شکلی از عقالنیت نسبی تفسیر میکند».

کاربرد های هوش مصنوعی آموزش سیستم های کامپیوتری با مقادیر زیادی از داده های بدست آمده از اینترنت اشیا و سایر منابع کلان داده برای شناسایی الگوها و اعمال توانایی های آموخته شده خود در مجموعه های داده جدید است. سه نوع هوش مصنوعی که بر اساس درجه هوشی آنها طبقه بندی می شوند عبارتند از : باریک، کلی و فوق العاده هستند.

سیستم های هوش باریک مصنوعی برای انجام وظایف فیزیکی یا شناختی بسیار خاص آموزش می بینند. آنها در یک زمینه محدود و یک محدوده از پیش تعریف شده عمل می کنند. در مقابل، هوش عمومی مصنوعی در حوزه های مشکل زا گسترده تری کار میکند و ظرفیت ارزیابی محیط اطراف خود و ارائه پاسخ های هیجانی قابل مقایسه با پاسخ های انسان را دارد. سیستم های ابر هوش مصنوعی، که پتانسیل عملکرد بهتر از انسان ها را در طیف گستردهای از رشته ها نشان میدهند، هنوز توسعه نیافته اند و به احتمال زیاد هنوز چندین دهه با آن فاصله دارند.

در مقایسه با سیستم های مبتنی بر قاعده کلاسیک، که در آن داده ها دقیقاً همانطور که در ابتدا از طریق قوانین برنامه نویسی تعریف شده اند، پردازش میشوند، الگوریتم های هوش مصنوعی میتوانند به طور مستقل بر اساس تجربیات گذشته خود را یاد بگیرند و بهبود بخشند.

روش مورد استفاده برای آموزش این الگوریتم ها و در نتیجه تحقق هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی است. این شامل چهار نوع یادگیری است:  تحت نظارت، نیمه نظارت، بدون نظارت و تقویتی. رایج ترین نوع یادگیری ماشینی، یادگیری نظارت شده است که انسان را ملزم می کند تا هر عنصر داده های ورودی و خروجی را تعریف کند.

سپس الگوریتم برای یافتن ارتباط بین متغیرهای ورودی و خروجی مجموعه داده آموزش داده میشود تا پاسخ ها تا حد امکان دقیق استخراج شوند. دومین نوع رایج یادگیری بدون نظارت است که شامل متغیرهای خروجی از پیش تعریف شده نمی شود. هدف الگوریتم ها شناسایی الگو ها و ساختار ها در بین متغیرهای ورودی به طور مستقل است.

در چند سال گذشته، یادگیری عمیق توجه فزاینده ای را در تحقیقات هوش مصنوعی به خود جلب کرده است. یادگیری عمیق که تا سال ۲۰۱۲ به طور گسترده به عنوان یک شکل قابل استفاده از هوش مصنوعی پذیرفته نشده بود. زیر مجموعه ای از یادگیری ماشینی (بدون نظارت) است.

در حالی که تکنیک های یادگیری ماشینی مرسوم در پردازش داده های خام محدود هستند، یادگیری عمیق امکان پردازش داده ها از طیف وسیع تری از منابع داده را فراهم میکند و به تلاش کمتر انسانی برای پیش پردازش داده ها نیاز دارد. با توجه به افزایش حجم و پیچیدگی داده ها و توسعه سریع محاسبات مدرن، یادگیری عمیق اخیراً به طور فزاینده ای محبوب شده است.

در دهه گذشته، یادگیری عمیق در زمینه های متعدد پیشرفت قابل توجهی داشته است. مانند تشخیص گفتار، طبقه بندی تصویر، ترجمه زبان، تشخیص شی، و از سایر تکنیک های یادگیری ماشینی بهتر عمل کرده است. حتی با وجود اینکه دقت پیشبینی شبکه های عصبی مصنوعی بسیار بهبود یافته است، منطق داخلی شبکه ها اغلب به دلیل پیچیدگی ذاتی آنها غیرقابل توضیح و غیرقابل درک باقی میماند.

هوش مصنوعی برای بخش هایی از ارزش آفرینی آنها همچنان بر برنامه های معمولی مبتنی بر یادگیری ماشینی متمرکز است، زیرا یادگیری عمیق هنوز در مرحله توسعه است و هنوز نمیتوان آن را به طور قابل اعتماد در طیف گستردهای از وظایف به کار گرفت و پیادهسازی کرد. با این حال، انتظار میرود که یادگیری عمیق تأثیر قابل توجهی بر صنعت بیمه داشته باشد، زیرا برای بهره مندی از مقدار فراینده داده های موجود و توان محاسباتی به مهندسی انسانی بسیار کمی نیاز دارد. تا به امروز، هیچ توصیف مشترکی از زمینه های کاربردی مختلف هوش مصنوعی وجود ندارد. برخی از کارشناسان مقوله های مرتبط با فناوری اطلاعات مانند «یادگیری ماشین»، «مدل سازی» یا «حل مسئله» را ایجاد کرده اند.

با این حال، کروتزر و سیرنبرگ یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را نه به عنوان زمینه های کاربردی مستقل، بلکه به عنوان مبنای استفاده از هوش مصنوعی می دانند. آن ها پردازش زبان طبیعی، پردازش تصویر طبیعی، بینایی کامپیوتری، سیستم های خبره و رباتیک را به عنوان چهار زمینه کاربردی اصلی هوش مصنوعی تعریف می کنند. آن ها همچنین خاطرنشان می کنند که بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی، مانند وسایل نقلیه خودران، شکل ترکیبی این کاربرد ها را نشان می دهند.

موارد استفاده نشان می دهد که اکثر برنامه های کاربردی در صنعت بیمه، از تجزیه و تحلیل تصاویر مشتریان تا استفاده از الگوریتم هایی برای تخمین شرایط قراردادی برای بیمه نامه های عمر تا بهینه سازی کشف تقلب، با هدف تحقق هوش مصنوعی محدود هستند. زیرا آنها وظایف بسیار خاص را حل می کنند. با توجه به بازارهای بیمه امروزی، شرکت های بیمه بیشتر به کاربردهای هوش مصنوعی علاقه مند هستند تا تقلید از هوش انسانی (هوش مصنوعی قوی).

تأثیر هوش مصنوعی بیشتر شبیه انسان بر صنعت بیمه ناشناخته باقی مانده است زیرا این فناوری هنوز به طور کامل درک و توسعه نیافته است. در حال حاضر، شرکت های بیمه باید ضمن نظارت بر پیشرفت های فناوری هوش عمومی مصنوعی، بر اجرای هوش مصنوعی تمرکز کنند. بیشتر برنامه ها بر حوزه های خاصی از زنجیره ارزش تمرکز میکنند و برای کارایی مشتری و عملیات استفاده میشوند: سناریوهایی که در آن مزیت محاسباتی، سرعت و دقت هوش مصنوعی عمدتاً مورد استفاده قرار میگیرد. استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد بینش های جدید یا آشکار کردن نتایج ناشناخته قبلی، از نقطه نظر تکنولوژیکی دشوارتر است.

برجسته ترین موارد استفاده امروزی در این دسته، قراردادهای بیمه مبتنی بر استفاده مبتنی بر تله ماتیک در بخش سلامت، موتور، اموال و تلفات است. استارت آپ هایی مانند اسکار از الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می کنند، به عنوان مثال، برای تجزیه و تحلیل داده های ادعا و استنباط هایی در مورد فراوانی فعالیت ها و رویه هایی که پزشکان انجام می دهند. بر اساس نتایج، اسکار قادر به شناسایی متخصصان در درمان های خاص است تا بیمه شدگان را به مناسب ترین بیمارستان معرفی کند. 

تاثیر هوش مصنوعی در زنجیره ارزش بیمه

سه دسته اصلی تغییر وجود دارد که توسط سیستم های هوش مصنوعی آغاز شده اند (الینگ و لمان، ۲۰۱۸). اولین مورد، روشی است که در آن شرکت های بیمه با مشتریان خود (به عنوان مثال فروش، خدمات مشتری) در حال تغییر هستند. در حالی که خدمات مشتری به طور سنتی نیاز به تعامل شخصی با یک نماینده، کارگزار یا بانک برای سؤالات مشتری و اطالعات محصول به دلیل فقدان گزینه های جایگزین داشت، اطلاعات موجود به طور قابل توجهی از طریق اینترنت و یا از طریق ربات های گفتگو بهبود یافته است. حتی می توان برخی از محصولات را به صورت آنلاین از طریق ربات های چت بدون هیچ گونه تعامل شخصی خریداری کرد. این به شرکت های بیمه امکان میدهد تا عوامل فروش انسانی و خدمات مشتری را به طور مؤثرتری به کار گیرند، زیرا ربات های گفتگو برخی از وظایف آن ها را بر عهده میگیرند.

بیمه شدگان از طریق در دسترس بودن خدمات مشتری و اطلاعات محصول در هر زمان و با سرعت بالاتر سود می برند. علاوه بر این در طول زنجیره ارزش، فناوری های دیجیتال، مانند برنامه ها، کمک ارائه میدهند و از گزارش ادعاها پشتیبانی میکنند. استفاده از هوش مصنوعی در کاهش ریسک و پیشگیری از اهمیت ویژه ای برخوردار است، به عنوان مثال، از طریق ارتباط فعالانه با مشتری در یک موقعیت مخاطره آمیز. این صنعت بیمه را قادر میسازد تا از حالت «تشخیص و تعمیر» به حالت «پیشبینی و پیشگیری» تبدیل شود.

در صورت اجرا، ممکن است به یک مدل تجاری کاملا جدید منجر شود: جلوگیری از زیان از طریق یک راه حل جامع مدیریت ریسک به جای جبران زیان (انجمن ژنو ). چنین توسعه ای پتانسیل کاهش خسارات کلی را دارد که نه تنها به نفع شرکت های بیمه و بیمه شدگان است، بلکه رفاه اقتصادی را نیز به همراه خواهد داشت.

تغییر دوم اتوماسیون فرآیندهای تجاری (به عنوان مثال پردازش قراردادها، گزارش ادعاها (و تصمیمات) به عنوان مثال پذیره نویسی، تسویه ادعا، ارائه محصول) است. در حالی که صنایع تراکنش فشرده مانند بیمه سالمت در حال حاضر از پردازش پس زمینه استفاده می کنند، استفاده از داده های بزرگ و هوش مصنوعی موج بیشتری از اتوماسیون را تحریک خواهد کرد. بزرگترین مزایای اتوماسیون برای شرکت های بیمه، صرفه جویی در هزینه بالقوه است. علاوه بر این، دقت بالاتری برای وظایف تکراری اداری با حذف خطاهای انسانی به دست می آید و کارمندان ماهر زمان بیشتری برای تمرکز بر کارهای ارزش افزای واقعی خواهند داشت. اتوماسیون در گزارش دهی و تسویه ادعاها، فرآیندهای تجاری را تسریع می کند و منجر به رضایت بیشتر مشتری می شود.

از آنجایی که برنامه های هوش مصنوعی میتوانند مقادیر زیادی از داده های تولید شده توسط دستگاه های تله ماتیک، شبکه های اجتماعی یا سایر منابع اینترنتی (مانند بازخورد مشتری، عکس ها، ویدئوها) را پردازش و تجزیه و تحلیل کنند، برای مثال، بیمه گذاران ممکن است مجبور باشند به سوالات کمتری پاسخ دهند. که باعث افزایش رضایت آنها می شود و از این رو تأثیر مثبتی بر حفظ مشتری دارد. یکی از چالش های اصلی استفاده از داده های بزرگ و هوش مصنوعی در این زمینه، مسائل اخلاقی و حقوقی همراه است.

این ها شامل بحث در مورد میزان مجاز به استفاده از تمام داده های تولید شده برای تصمیم گیری، مدت زمان نگهداری داده ها و اقدامات بیمه گر برای محافظت از داده ها، به عنوان مثال، جرایم سایبری، در حالی که دو دسته اول تغییر ارتباط تنگاتنگی با تأثیر هوش مصنوعی در طول زنجیره ارزش بیمه دارند، دسته سوم شامل تغییرات اساسی در بازارهای بیمه است که تاکنون مورد بحث قرار نگرفته است. توسعه هوش مصنوعی نه تنها باعث ایجاد بازارهای بیمه جدید و خطرات جدید می شود، بلکه باعث ناپدید شدن برخی بازارهای موجود می شود.

یکی از مثال های بارز رانندگی خودکار است که ماهیت مسئولیت را در صنعت خودرو تغییر می دهد. چه کسی در صورت تصادف مسئول است: مسافر، سازنده خودرو یا توسعه دهنده نرم افزار الگوریتم های هوش مصنوعی؟ این تحول این سوال را مطرح می کند که آیا بیمه سنتی خودرو، همانطور که امروز می شناسیم، هنوز در آینده وجود خواهد داشت یا خیر. خطرات سایبری ناشی از استفاده از فناوری های هوش مصنوعی نیز فرصت های جدیدی در بازار ایجاد میکنند، برخی از مطالعات صنعتی پیشبینی میکنند که بیمه ریسک سایبری ممکن است در سال ۲۰۳۲ به بزرگترین بخش غیرزندگی تبدیل شود.

علاوه بر تاثیر هوش مصنوعی در هر مرحله از زنجیره ارزش بیمه، ترکیب این تغییرات پیامدهای عمیقی برای کل چشم انداز بیمه خواهد داشت. رواج فراینده فناوری های دیجیتال در جامعه باعث می شود تا مرزهای صنعت سنتی محو شود. اکوسیستم های حاصل به طور قابل توجهی آینده صنعت بیمه را تحت تأثیر قرار خواهند داد. اکوسیستم ها را می توان به عنوان «مجموعه ای به هم پیوسته از خدمات که به کاربران اجازه می دهد تا نیازهای مختلفی را در یک تجربه یکپارچه برآورده کنند» درک شود. مرتبط ترین اکوسیستم ها برای صنعت بیمه شامل اکوسیستم های تحرک، خانه و سلامت است. این اکوسیستم ها به شرکت های بیمه این فرصت را میدهند که نه تنها با بازنگری در نقش های سنتی خود در اقتصاد وارد جریان های درآمدی جدید شوند، بلکه محصوالت بیمه ای خود را در سفرهای یکپارچه مشتری ادغام کنند.

در حالی که شرکت های بیمه در حال حاضر رابطه منفعل و محدودی با بیمه شدگان دارند، ظهور اکوسیستم ها ممکن است تغییرات قابل توجهی در نحوه تعامل آنها با مشتریان و نحوه توزیع محصولات و خدمات خود ایجاد کند. به عنوان مثال، در اکوسیستم تحرک، شرکت های بیمه با این فرصت مواجه هستند که خدمات خود را در زمینه هایی مانند خرید وسایل نقلیه، پارکینگ، مدیریت ترافیک و اشتراک خودرو گسترش دهند. مزایای بالقوه اکوسیستم ها برای شرکت های بیمه شامل افزایش حفظ مشتری، بهبود پیشگیری از ضرر برای کاهش خسارت و کاهش هزینه های توزیع است.

همانطور که قبلا ذکر شد، کاهش هزینه های بیمه، چه از طریق کاهش پرداخت خسارت و چه از طریق کاهش هزینه های معامله، هم برای سهامداران شرکت های بیمه و هم برای بیمه شدگان مفید است. هزینه های کمتر بیمه، سودآوری بیمه گر را افزایش میدهد و منجر به ارزش سهامداران بالاتر میشود، اما در صورت انتقال به بیمه گذاران، حق بیمه ها را نیز کاهش میدهد (که میتوان آن را در بازارهای رقابتی فرض کرد). صرف نظر از اینکه چه موردی رخ دهد (سته به شرایط رقابتی)، کاهش هزینه های بیمه در نهایت منجر به افزایش رفاه اقتصادی می شود.

استفاده از هوش مصنوعی توسط شرکت های بیمه 

با توجه به بازارهای بیمه امروزی، استفاده از هوش مصنوعی توسط شرکت های بیمه، سه اثر عمده را در زمینه بیمه پذیری ریسک ها نشان می دهد. افزایش در دسترس بودن اطلاعات دقیق مرتبط با ریسک در مورد دارندگان بیمه نامه از طریق مجموعه داده های تاریخی و بالدرنگ، ارزیابی ریسک اکچوئری سنتی و مدل های قیمت گذاری را تغییر خواهد داد.

تجزیه و تحلیل ریز متون، تصاویر و ویدئوها از پایگاه های داده داخلی و خارجی، و همچنین از دستگاه های متصل (به عنوان مثال دستگاه های تله ماتیک و پوشیدنی های سلامت)، به شرکت های بیمه این امکان را میدهد تا احتمالات زیان و میزان ضرر را با دقت بیشتری برآورد و پیشبینی کنند.

سطح فردی این امر شرکت های بیمه را قادر می سازد تا ریسک های خوب و بد را با دقت بیشتری تشخیص دهند و در نتیجه انتخاب نامطلوب را کاهش دهند. علاوه بر این، حتی ممکن است به کسانی که خطرات بدی دارند، انگیزه ای بدهد تا تلاش های پیشگیری از ضرر را افزایش دهند یا رفتار خود را تغییر دهند.

از این رو، خطر اخلاقی را نیز کاهش می دهد (مثلا محصولات بیمه مبتنی بر استفاده). همچنین به شرکت های بیمه اجازه میدهد تا گروه های ریسک کوچک و همگن با نرخ دقیق و طرح های قیمت گذاری حق بیمه تطبیقی برای هر بیمه گذار تشکیل دهند، زیرا رفتار مرتبط با ریسک، از جمله تلاش های پیشگیری، شفاف و مستقیماً قابل اندازه گیری است.

در نتیجه، ریسک های بد بیشتر و ریسکه ای خوب حق بیمه کمتری خواهند داشت. با این حال، این موضوع سوالاتی را در رابطه با مقرون به صرفه بودن حق بیمه برای خطرات بد ایجاد می کند که به طور بالقوه با معیار بیمه در تضاد است. علاوه بر این، کسب، پردازش و ذخیره سازی داده های حساس مشتریان توسط شرکت های بیمه باید با قوانین حفظ حریم خصوصی و امنیت داده ها و همچنین ملاحظات اخلاقی مطابقت داشته باشد.

داده های حساس مشتری اساس کاربرد های متعدد هوش مصنوعی است و بنابراین برای شرکت های بیمه اطمینان از انطباق با چارچوب های قانونی بسیار مهم است. به همین دلیل، مدیریت مسئولانه داده را می توان پیش شرط اجرای موفقیت آمیز هوش مصنوعی در نظر گرفت.

یکی دیگر از پیش شرط های حیاتی، سیاست های عمومی، به ویژه ملاحظات اجتماعی و اخالقی است. مشکل تبعیض ناشی از هوش مصنوعی اخیراً توسط الگوریتم استخدام آمازون نشان داده شده است. رتبه بندی آن از نامزد های مشاغل توسعه دهنده نرم افزار، سوگیری را علیه زنان نشان می دهد. از این رو، استفاده شفاف و ضد تبعیض از هوش مصنوعی برای جلب تمایل بیمه شدگان به سپردن اطلاعات حساس خود به یک بیمه گر بسیار مهم است.

در نهایت، خطرات جدید با اجرای هوش مصنوعی بیمه می شوند. پذیره نویسی خودکار و مستمر هزینه های مبادله را کاهش می دهد و امکان تمدید بیمه درخواستی برای دارایی های مختلف را فراهم می کند. نمونه ها میتوانند شامل پوشش بیمه اضافی برای وسایل شخصی در برابر سرقت یا آسیب دیدگی، بیمه مسافرتی و بیمه خودروی متمایل باشند. ارزیابی خسارت یک رویداد بیمه شده می تواند به طور قابل توجهی توسط هوش مصنوعی تسریع شود، که فرآیند مدیریت خسارت و پرداخت های مربوطه را تسریع می کند.

بنابراین، شدیدترین خطرات، مانند بیمه محصولات کشاورزی در برابر بلایای طبیعی، می تواند توسط شرکت های بیمه پوشش داده شود. با این حال، خرابی سیستم هوش مصنوعی زیربنایی یا یک حمله هکری میتواند باعث یک سری تصادفات آبشاری شود که منجر به افزایش قابل توجهی در حداکثر ضرر احتمالی میشود.

علاوه بر این، داده های پردازش شده در الگوریتم های هوش مصنوعی و بینش های به دست آمده سوالاتی را در مورد امنیت و حفاظت از داده ها (یعنی دسترسی و استفاده از داده ها) ایجاد میکنند. نیاز به تنظیم مقررات شرکت هایی که هوش مصنوعی را توسعه و استفاده می کنند مشهود است. استفاده از الگوریتم ها از وسایل نقلیه خودران تا سیستم های پشتیبانی تصمیم در بخش بهداشت و همچنین در سیستم های تسلیحاتی با هوش مصنوعی را شامل میشود.

نهاد های ملی و بین المللی مسئول تدوین دستورالعمل هایی برای مدیریت صحیح و مناسب برنامه های هوش مصنوعی هستند. با این حال، تقاضا برای شفافیت، عدم تبعیض و انصاف به وضوح محدودیت های کاربرد هوش مصنوعی را نشان می دهد زیرا برخی از معضلات اصلی قابل حل نیستند.

تاثیر هوش مصنوعی در آینده صنعت بیمه 

صنعت بیمه در سال ۲۰۳۰ دستخوش تحولات بسیار گسترده ای خواهد شد. تمرکز بر روی چهار حوزه، می تواند دست اندرکاران صنعت را برای رویارویی با این تغییرات آماده کند. در ادامه روند مرتبط باهوش مصنوعی که صنعت بیمه را شکل خواهند داد بیان خواهد شد.

فراوانی داده های قابل دسترس از دستگاه های متصل

مدتی است که تجهیزات دارای حسگر، در همه جای تنظیمات صنعتی به کار می روند؛ ولی در سال های آینده شاهد یک رشد کلان در تعداد دستگاه های متصل به لوازم مصرف کننده خواهیم بود. میزان رواج دستگاه های موجود (مانند اتومبیل ها، ردیاب های تناسب اندام، دستیاران خانگی، گوشی های هوشمند و ساعت های هوشمند) به افزایش روزافزون خود ادامه خواهد داد و گزینه های جدیدی از قبیل لباس، عینک و لنز، لوازم خانگی، وسایل پزشکی و کفش نیز به این عرصه ملحق خواهند شد.

انبوه اطلاعات جدید ایجاد شده توسط این دستگاه ها، بیمه گران را در شناخت عمیق تر مشتری هایشان کمک می کنند. نتیجه این امر، ارائه محصولات جدیدتر، قیمت گذاری های شخصی تر و افزایش دامنه خدمات آنی خواهد بود. به عنوان مثال، یک وسیله پوشیدنی که به پایگاه داده متصل است، می تواند فعالیت های روزانه هر فرد را ثبت کرده و میزان ریسک پذیری شخص، احتمال بروز حوادث احتمالی و شدت آن را از طریق این داده ها محاسبه کند.

گسترش استفاده از ربات های فیزیکی

در سال های اخیر، شاهد دستاورد های درخشانی در دانش رباتیک بوده ایم. این نوآوری، بر نحوه تعامل انسان با جهان اطرافش تأثیر می گذارد. تولید افزایشی که با عنوان چاپ سه بعدی نیز شناخته می شود، در آینده، عامل بروز تغییراتی بنیادین در عرصه تولید و محصولات تجاری بیمه ای خواهد بود.

وقتی به سال ۲۰۲۵ برسیم، خواهیم دید که ساخت خانه هایی با تکنولوژی چاپ سه بعدی، بسیار رونق یافته اند؛ بیمه گران باید بدانند که این پدیده، چه تأثیری بر ارزیابی ریسک خواهد داشت. علاوه بر آن، در دهه آینده، هواپیما های بدون سرنشین و قابل برنامه ریزی، خودروهای بدون راننده، تجهیزات کشاورزی خودگردان و ربات های جراح، پیشرفت چشمگیری خواهند داشت و به جزوی از زندگی روزمره تبدیل خواهند شد.

تا سال، ۲۰۳۰ نسبت وسایل نقلیه خودگردان در جاده ها، بالغ بر ۲۵ درصد خواهد بود. بیمه گران باید از افزایش حضور ربات ها در زندگی روزمره ی افراد و صنایع مختلف اطلاع داشته باشند و بر روی چگونگی تأثیر آن بر مخازن ریسک، سطح انتظارات مشتری و کانال ها و محصولات جدید مطالعه کنند.

اکوسیستم متن باز و داده باز

همزمان با فراگیرشدن داده ها، پروتکل های متن باز نیز گسترش خواهند یافت و داده ها در میان صنایع مختلف به اشتراک گذاشته خواهند شد. نهاد های دولتی و خصوصی متنوع گرد هم خواهند آمد و اکوسیستمی را به وجود خواهند آورد که در آن، داده ها، برای کاربرد های چندگانه، به اشتراک گذاشته می شوند.

لازم به ذکر است که این به اشتراک گذاری داده، تحت چارچوب های نظارتی و امنیتی صورت خواهد گرفت. به عنوان مثال، داده های لوازم پوشیدنی مستقیماً به بیمه گران ارسال می شود و داده های مربوط به خانه و خودرو، از طریق آمازون، اپل، گوگل و تعدادی از تولیدکنندگان دستگاه های مصرفی قابل دسترسی خواهند بود.

پیشروی در تکنولوژی های شناختی

شبکه های عصبی پیچشی و سایر تکنولوژی های یادگیری عمیق که درحال حاضر با هدف پردازش عکس، صدا و متن های غیرسازمان یافته مورد استفاده قرار می گیرند، توسعه یافته و گستره وسیعی از کاربردها را شامل خواهند شد. این تکنولوژی های شناختی که برای تجزیه و تحلیل و یادگیری، تا حدودی از قابلیت ذهن انسان الگو می گیرند، تبدیل به روشی استاندارد در پردازش جریان داده های بزرگ و پیچیده خواهند شد.

این جریان های داده، توسط محصولات فعال بیمه ای که با فعالیت ها و رفتار اشخاص مرتبط هستند، تولید خواهند شد. با افزایش تجاری سازی این نوع از تکنولوژی ها، بیمه گران به مدل هایی دسترسی خواهند یافت که به طور پیوسته در حال یادگیری و تطابق با دنیای اطرافشان هستند.

تحول هوش مصنوعی در صنعت بیمه

هوش مصنوعی میتواند طیف عظیمی از فرایندها را بهبود بخشد. ارائه دهندگان خدمات بیمه میتوانند به تدریج از این فناوری در بخشهای مختلف کسبوکارشان استفاده کنند. حوزه هایی که میتوانند به لطف هوش مصنوعی با تحول عظیمی همراه شوند، عبارتند از قیمتگذاری، رسیدگی به خسارات و شناسایی تخلفات.

قیمت گذاری: هوش مصنوعی میتواند از طریق قیمت گذاری، تحول بزرگی در صنعت بیمه ایجاد کند. شرکت های بیمه میتوانند با تکیه بر هوش مصنوعی به شکل رقابتی تری بر سیاست های خود قیمت بگذارند و خدمات شخصی سازی شده ای به مشتریانشان عرضه کنند. برای مثال، شرکت های بیمه واحدهای مسکونی میتوانند از هوش مصنوعی برای کسب اطلاعات درباره موقعیت جغرافیایی، وضعیت تاهل و احتمال درخواست خسارت از سوی افراد استفاده کنند.

رسیدگی به خسارات: شرکت های بیمه میتوانند با خودکارسازیِ بسیاری از فرایند های زمانبر در خصوص رسیدگی به خسارات تا حد زیادی به کارآمدتر شدن فعالیت های 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، بیمه کنندگان این فرصت را دارند تا قراردادهای شخصی سازی شده تری برای مشتریان خود عرضه کنند.

شناسایی تخلفات: هزینه شناسایی تخلفات بیمه سالانه بالغ بر ۴۰ میلیارد دلار است. شرکت های بیمه درصدد این هستند که کلیه فعالیت های 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 شرکت های بیمه کمک کند تا ناهنجاری ها را در داده های رسیدگی به خسارات مورد شناسایی قرار داده و اطلاعات نادرست را در اسرع وقت تشخیص دهند.

نتیجه گیری 

پیشرفت سریع فناوری همه صنایع را تحت تاثیر قرار داده است. بی تردید، هوش مصنوعی، بلاکچین و یادگیری ماشین توان این را دارند که آینده کسب و کار، سبک زندگی و شیوه کار کردن مردم جهان را متحول نمایند. در حال حاضر، این فناوری ها در صنعت بیمه به کار گرفته شده اند.

برخی از شرکت های بیمه از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای خودکارسازیِ کارهای مشخصی استفاده میکنند تا خدمات بهتری به مشتریان عرضه شود. بلاک چین در تامین امنیت تراکنش ها، شناسایی تخلفات بیمه، پیشگیری از ریسک و کاهش هزینه سیاست ها کاربرد دارد. با گسترش روزافزون این فناوری ها، انتظار می رود صنعت بیمه نیز کارآمدتر، دقیق تر و امن تر شود.

با توجه به اینکه بکارگیری هوش مصنوعی و سایر راه کارهای دیجیتال کماکان با سرعت چشمگیری ادامه دارد، صنعت بیمه نیز از این فناوری ها نفع خواهد برد. هوش مصنوعی تحول گستردهای در صنعت بیمه ایجاد خواهد کرد. مشتریان بیمه خدمات بهتری دریافت و هزینه های کمتری پرداخت خواهند کرد. کارآمدتر شدن فرایندها و ارائه سیاست های هوش مصنوعی بیمه خودرو می تواند موجب صرفه جویی در هزینه های شرکت های بیمه شود. هوش مصنوعی فرصت های بیشماری به ارمغان خواهد آورد.