الذكاء الاصطناعي في مجال التأمين هو استخدام الذكاء الاصطناعي، الأتمتة وغيرها من التقنيات المتقدمة لتحسين التغطية وتقديم الخدمات في قطاع التأمين.
مثل صناعات الخدمات المالية الأخرى، يتطلب قطاع التأمين كمية كبيرة من البيانات. تساعد هذه البيانات شركات التأمين على تحديد نوع التأمين الذي يجب تقديمه لكل شخص وما هي الأقساط التي يجب تحصيلها. يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين قدرات اتخاذ القرار لدى مقدمي الخدمات، مما يؤدي إلى زيادة الرعاية لعملائهم مع تحسين أرباحهم.
لطالما استخدم قطاع التأمين البيانات والخوارزميات على نطاق واسع، كما هو الحال في حساب أقساط التأمين ومعالجة البيانات الشخصية وغير الشخصية في عملية التقييم لتقييم المخاطر وتسعير وثائق التأمين. ولكن الذكاء الاصطناعي يعزز هذه القدرات بمقياس وسرعة أكبر.
"صعود شركات التأمين التكنولوجي التي تستخدم تقنيات جديدة لخدمة العملاء يمكن أن يؤدي إما إلى تقديم الخدمات لمقدمي الخدمات التقليدية أو تحديهم من أجل الأعمال.
يمكن أن تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي المؤسسات التي تقوم بنشر خدمات التأمين للأفراد والشركات على حد سواء. وبالتالي، يجب على مقدمي التأمين والمؤسسات الأخرى داخل النظام البنائي للتأمين النظر في تطوير العديد من المبادرات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحقيق فوائد هذه التقنية القوية.
هناك العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي يمكن لمقدمي خدمات التأمين استخدامها لتحسين عملياتهم.
توفر واجهات برمجة التطبيقات (APIs) القدرة للتطبيقات البرمجية على التواصل مع بعضها البعض لتبادل المعلومات. يمكن لواجهات برمجة التطبيقات أن تربط بين مختلف أنواع المؤسسات داخل نظام التأمين البنائي للتعاون. يمكن أن تربط بين شركة التأمين —وشركات التسوية الخارجية— والمطالبين لتحسين مشاركة المعلومات والوصول إليها. كما أنها مسؤولة عن مواصلة نمو قطاع التأمين. على سبيل المثال، يمكن لشركات التأمين التكنولوجية الناشئة مثل وسطاء التأمين ومجمعي البيانات استخدام واجهات برمجة التطبيقات للتواصل مع شركات التأمين لعرض الأسعار والعروض على عملائها.
أتمتة عمليات الأعمال (BPA) تُؤتمت العمليات التجارية المعقدة والمتكررة في التأمين. يمكن لـ BPA بسهولة معالجة انضمام العملاء، ومعالجة المطالبات، والتحليل الاكتتابي، وخدمات إدارة السياسات الأخرى.
الذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI) الذي يستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) يمكن أن يساعد شركات التأمين بطرق متعددة. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مساعدة موظفي التأمين في تبسيط المهام مثل الرد على استفسارات خدمة العملاء وتحليل المستندات أو كتل النصوص الفردية. يمكن أن يساعد ممثلي خدمة العملاء على الاستجابة بشكل أفضل لمشكلات العملاء. كما يمكن أن يساعد العملاء في حل مشكلاتهم الخاصة من خلال استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين. على سبيل المثال، تساعد شركة IBM الشركات على تحسين العمليات المستخدمة للتعامل مع المستندات الكبيرة وكتل النصوص أو الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال تقنية watsonX الخاصة بها. كما قامت شركة IBM بإنشاء روبوت محادثة لعميل تأمين ساعد حاملي وثائق التأمين على توفير المستندات اللازمة والوصول إلى العرض الكامل للتغطيات المقدمة في حزمة التأمين الخاصة بهم. وفقًا لذلك، قال 77% من المديرين التنفيذيين في الصناعة إنهم بحاجة إلى تبني الذكاء الاصطناعي البشري بسرعة لمضاهاة منافسيهم، وفقًا لتقرير معهد قيمة الأعمال.
الأتمتة الذكية هي السمة المميزة لأي سير عمل مستند إلى الذكاء الاصطناعي. وهي تنطوي على استخدام التقنية لتبسيط عملية اتخاذ القرار وتوسيع نطاقها عبر المؤسسة. على سبيل المثال، يمكن لمزود خدمة التأمين استخدام الأتمتة الذكية لحساب المدفوعات وتقدير الأسعار ومعالجة احتياجات الامتثال.
التعلم الآلي (ML) يستخدم البيانات والخوارزميات لتمكين الذكاء الاصطناعي من تقليد الطريقة التي يتعلم بها البشر، وتحسين دقته تدريجياً. يمكن لمقدمي خدمات التأمين استخدام تقنيات التعلم الآلي، مثل التعلم العميق، لتحليل بيانات عملائهم وتشغيل خدمات تقدم توصيات المنتجات للمحتملين والعملاء.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي نوع من الذكاء الاصطناعي يستخدم التعلم الآلي لتمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية والتواصل باستخدامها. يمكن لشركات التأمين استخدام معالجة اللغة الطبيعية لتحليل المعلومات التي يقدمها العملاء لتحديد ما إذا كان بإمكانها تقديم التأمين المناسب وبأي تكلفة. على سبيل المثال، يمكن للمؤسسات التي تقدم تأمينًا صحيًا طرح أسئلة على العملاء المحتملين حول تاريخهم الطبي لفهم احتياجاتهم التأمينية بشكل أفضل.
التعرف البصري على الأحرف (OCR)، المعروف أيضًا باسم التعرف على النص، يستخدم استخراج البيانات التلقائي لتحويل صور النص بسرعة إلى تنسيق يمكن قراءته آليًا. إنه عنصر حاسم في نهج شركات التأمين للتحول الرقمي، حيث يحول الأصول القديمة إلى محتوى رقمي قابل للبحث. يمكن أن يساعد استخدام تقنية التعرف الضوئي على الحروف في رقمنة النماذج القديمة والتعويضات ووضعها في قاعدة بيانات لمساعدة الشركات على فهم تاريخ أعمالهم وعروض خدماتهم بشكل أفضل.
حلول الذكاء الاصطناعي تدعم العديد من حالات استخدام مزودي التأمين.
يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تحسين عملية معالجة المطالبات من خلال تسريع معالجة المطالبات والتسويات. باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ويمكن لشركات التأمين قراءة المستندات والصور وتفسيرها ومعالجتها لتقرير ما إذا كان سيتم منح المطالبة أم لا.
من خلال جمع كميات كبيرة من البيانات التاريخية، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التمييزي لإجراء تقييمات للمصداقية وتعزيز الجودة والاتساق في عملية التعديل. وبشكل تكميلي، سيتمكن الذكاء الاصطناعي التوليدي من مساعدة المراجع في تلخيص البيانات وإنشاء تقرير أولي.
شركات التأمين، وخاصة تلك التي تأسست منذ عقود، قد تستخدم مزيجًا من التقنيات القديمة مثل Cobol و Assembler وPL1. تستخدم IBM الذكاء الاصطناعي التوليدي لمساعدة شركات التأمين الراسخة على تحديث أنظمة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بها وإنشاء رمز يعمل مع التقنيات الحالية. استخدمت شركة التأمين Sun Life حل IBM Application Discovery and Delivery Intelligence (ADDI) لتعديل التعليمات البرمجية وإصلاح الأخطاء وبدء اكتشاف التطبيقات لتحليل التأثير على نظام IBM zSystems الخاص بها.
يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تحسين عملية معالجة المطالبات من خلال تسريع معالجة المطالبات والتسويات. باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ويمكن لشركات التأمين قراءة المستندات والصور وتفسيرها ومعالجتها لتقرير ما إذا كان سيتم منح المطالبة أم لا.
من خلال جمع كميات كبيرة من البيانات التاريخية، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التمييزي لإجراء تقييمات للمصداقية وتعزيز الجودة والاتساق في عملية التعديل. وبشكل تكميلي، سيتمكن الذكاء الاصطناعي التوليدي من مساعدة المراجع في تلخيص البيانات وإنشاء تقرير أولي.
الكشف عن الغش هو عملية تحديد النشاطات المشبوهة التي تشير إلى احتمال وقوع نشاط إجرامي في التأمين. أكبر مثال على الاحتيال المحتمل في التأمين يتضمن مطالبات تأمين كاذبة من خلال اختراع حادث أو المبالغة في ما حدث. تشمل الأمثلة الأخرى سجلات طبية مزورة، واستخدام هوية شخص آخر أو تحريفات أخرى. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات المقدمة ومقارنتها بالبيانات التاريخية لتحديد ما إذا كانت المطالبة دقيقة أم لا بشكل أفضل.
يمكن لبرنامج اكتشاف الاحتيال المدعوم بالذكاء الاصطناعي مراقبة المعاملات والتطبيقات وواجهات برمجة التطبيقات وسلوك المستخدمين لمساعدة المنظمات في المنع من الاحتيال بشكل أفضل أو إيقافه في المرحلة الحالية.
إدارة المخاطر وتقييم المخاطر هما عنصران أساسيان في استراتيجية الأعمال لدى مزودي التأمين. ولتشجيع الربحية، يجب على شركات التأمين وإعادة التأمين أن تفهم مخاطر حاجة كل عميل منهم لتقديم مطالبة. وينطبق هذا على جميع أنواع التأمين. قد يساعد استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل الكميات الضخمة من البيانات التي تمتلكها شركة التأمين من الأحداث الخارجية والبيانات التي يقدمها عملاؤها في تحديد أسعار بوليصات التأمين بشكل مناسب ومحاولة تقليل المفاجآت الكبيرة.
تستخدم IBM حاليًا الاكتتاب والتأمين على الممتلكات والتحقيق في المطالبات لبناء نماذج أساسية في منصة الذكاء الاصطناعي والبيانات IBM watsonx. الهدف من النموذج هو تحسين نجاح و كفاءة عمليات تقييم المخاطر و اتخاذ القرارات.
وجدت دراسة أجراها معهد قيمة الأعمال أن 60% من شركات التأمين توقعت أن المنتجات والخدمات غير التقليدية ستحقق قريبًا نفس القدر من الإيرادات مثل المنتجات التقليدية الحالية. قد تنخرط شركات التأمين في بيئة مخاطر متباينة، مثل التأمين القائم على السلوك. سيحتاجون إلى أدوات الذكاء الاصطناعي لفهم هذه البيئات بشكل أفضل ومعرفة كيفية تسعير سياساتهم بدقة.
الاكتتاب هو عملية تحديد ما إذا كان سيتم تقديم بوليصة تأمين لمقدم الطلب وتسعيرها بشكل مناسب. تمكّن نماذج الذكاء الاصطناعي الشركات على تحسين اكتتابها من خلال تحليل البيانات التي يقدمها العملاء. يمكن لشركة التأمين اختيار أن يقرر الذكاء الاصطناعي ما إذا كان سيقدم العرض أم لا واستخدام البيانات المقدمة لتسعير البوليصة.
ينتج عن اعتماد الذكاء الاصطناعي العديد من الفوائد لشركات التأمين وغيرها من مؤسسات قطاع التأمين.
يساعد استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي المؤسسات في قطاع التأمين على إكمال المهام اليدوية بشكل أفضل مثل معالجة المطالبات وتسجيل عملاء جدد وأنشطة التسويق والاتصالات. يساعد استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة العديد من هذه المهام الموظفين على معالجة المهام الأكثر أهمية مثل حل المشكلات الأكثر صعوبة للعملاء. كما يساعد الذكاء الاصطناعي على تحسين سير العمل. استخدمت IBM عرض IBM Cloud Pak for Business Automation الخاص بها للمساعدة في تحويل عمليات الإغلاق الربع سنوية لإدارة الشئون المالية في Swiss Re باستخدام أدوات مخفضة التعليمات البرمجية والتقارير ولوحات المعلومات جنبًا إلى جنب مع التحليلات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.
قد يساعد الذكاء الاصطناعي المؤسسات على اكتشاف الاحتيال أو مشكلات الأمان المحتملة بشكل أفضل. فقد يساعد الأمن السيبراني المستند إلى الذكاء الاصطناعي في اكتشاف المشكلات بشكل أسرع، وربما حتى معالجة المشكلة دون تدخل بشري. وبالنظر إلى أن شركات التأمين تستضيف بيانات شخصية مهمة، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في تجنب مشكل السمعة والمشكلات التنظيمية الكبيرة.
يساعد الذكاء الاصطناعي المؤسسات على تحسين تجربة العملاء من خلال التسويق لمجموعات محددة باستخدام رسائل مخصصة. كما أنه يعزز دعم العملاء من خلال توفير أدوات خدمة عملاء ذاتية الخدمة أكثر قوة مثل روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين، وتزويد ممثلي خدمة العملاء بالمزيد من المعلومات من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي. وجد استطلاع معهد قيمة الأعمال أن شركات التأمين التي استخدمت الذكاء الاصطناعي التوليدي شهدت ارتفاعًا بنسبة 14% في معدل الاحتفاظ بالعملاء وارتفاعًا بنسبة 48% في مؤشر صافي نقاط الترويج.
يمكن لشركات التأمين استخدام الذكاء الاصطناعي في إجراءات إدارة البيانات الخاصة بها لتحسين جمع وتحليل رؤيتها. يحتاجون إلى معرفة ما يحتمل حدوثه في المستقبل والذي قد يؤثر على التزاماتهم فيما يتعلق بالسياسات الحالية. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لاستخلاص رؤى تنبؤية من البيانات الحالية لمساعدتهم في تشكيل استراتيجية تستفيد من البيئة الحالية مع تجنب المشكلات المحتملة في المستقبل.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في المنزل لأشياء مثل تقنية إنترنت الأشياء (IoT) مثل أجهزة الكشف عن أول أكسيد الكربون والدخان لتنبيه أصحاب المنازل في الوقت الفعلي عند وقوع حادث محتمل ضار. كما يمكن أن يساعد استخدام الذكاء الاصطناعي في الأجهزة الذكية على تقليل مخاطر الوفاة في مطالبات التأمين على الحياة من خلال اكتشاف المواقف أو المشكلات الصحية المحتملة التي تهدد الحياة.
ينطوي دمج الذكاء الاصطناعي في قطاع التأمين على بعض المخاطر المحتملة، والتي يجب على الشركات توقعها.
قد يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي وحده إلى بعض مشاكل البيانات. حيث لا تزال التكنولوجيا قيد التحسين، لذلك من الممكن أن ترتكب أخطاء، مثل هلوسة البيانات التي ليست موجودة أو إجراء افتراضات غير صحيحة حول طلب ما. قد يكون لحساب خاطئ أو إدخال بيانات وهمية تأثير كبير على القرارات الاستراتيجية التي تنشأ عن تلك البيانات. وهذا يعزز الحاجة إلى استخدام الموظفين للتحقق من النتائج التي أنتجها الذكاء الاصطناعي أو استخدام أنواع أخرى من الضوابط والتوازنات.
بما أن الذكاء الاصطناعي يتم تدريبه على مجموعات البيانات البشرية، يمكن للنماذج أن تقوم بالتمييز، إما عن طريق رفض تقديم التأمين إلى مجموعات معينة أو فرض رسوم إضافية على أقساط التأمين. وقد تكون هناك مخاوف تنظيمية إذا لم تتخذ الشركات خطوات كافية للحد من أي مشكلات محتملة تتعلق بالتمييز. وبناءً على ذلك، من المحتمل أن شركات التأمين لا ينبغي لها استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية الأكثر عمومية مثل ChatGPT والعمل إما مع شركات تطور أدوات خاصة بحالة الاستخدام، مثل IBM، أو تطوير أدواتها الخاصة.
يجب على شركات التأمين اتخاذ خطوات لحماية بيانات العملاء. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في حماية تلك البيانات، ولكن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الخارجية قد يشكل انتهاكًا لبعض اللوائح. يجب على شركات التأمين التحقيق بعمق في أي أدوات ذكاء اصطناعي تفكر في استخدامها وطلب إرشاد خبراء قانونيين قبل تعريض أي بيانات عملاء لتلك التقنيات. تساعد مجموعة أدوات watsonx.governance لحوكمة الذكاء الاصطناعي من IBM شركات التأمين على مراقبة وحوكمة دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها، مما يقلل من المخاطر ومشاكل الامتثال.
قد لا تمتلك شركات التأمين الموارد الداخلية المناسبة للاستفادة الكاملة من الذكاء الاصطناعي. قد لا يكون لديها الموظفين المناسبين أو أن الموظفين الحاليين قد يفتقرون إلى المهارات المناسبة. مثل الشركات في الصناعات الأخرى، يجب على شركات التأمين الاستثمار في تطوير مهارات الذكاء الاصطناعي وإعادة تأهيل الموظفين الحاليين لتحضيرهم لوظائف المستقبل التي تشمل الذكاء الاصطناعي كمكون رئيسي. كما يجب عليها البحث عن توظيف موظفين جدد لديهم بالفعل مهارات متعلقة بالذكاء الاصطناعي عند وجود فرص عمل شاغرة.
اكتشف لماذا ستغتنم شركات التأمين الذكية الفرص التي يوفِّرها الذكاء الاصطناعي التوليدي والتي تجذب اهتمام عملائها.
تعرَّف على كيفية استفادة الشركات الرائدة في مجال التصنيع من تقنيات Industry 4.0، مثل الذكاء الاصطناعي، وإنترنت الأشياء، والأتمتة، لاكتشاف رؤى بيانات جديدة.
استكشف كيف تمكَّنت شركة Humana من بناء نظام محادثة صحية رقمية منتِجة لتقليل مكالمات ما قبل الخدمة المكلفة وتحسين تجربة المزوِّد باستخدام الذكاء الاصطناعي.
استكشف كيفية قيام شركة Swiss Re بأتمتة إغلاق البيانات المالية في نهاية ربع العام بتكاليف أقل بفضل استخدام برنامج IBM Business Automation Workflow.
احصل على ميزة تنافسية وحسِّن تجربة حاملي وثائق التأمين من خلال استخدام التقنيات السحابية والذكاء الاصطناعي في قطاع التأمين.
تمكَّن من تسريع الذكاء الاصطناعي باستخدام IBM Cloud Paks.
قدِّم تجارب عملاء مميزة باستخدام روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لقطاع التأمين من IBM.