بیمه‌گری هوشمند: استفاده از داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی در تحلیل ریسک / دکتر محسن صادقی نیه
بیمه‌گری هوشمند: استفاده از داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی در تحلیل ریسک / دکتر محسن صادقی نیه
صنعت بیمه به‌طور سنتی بر اساس ارزیابی ریسک‌های محتمل و محاسبه حق بیمه‌ها عمل می‌کند. اما با ظهور داده‌های بزرگ (Big Data) و هوش مصنوعی (AI)، شیوه‌های سنتی بیمه‌گری دستخوش تغییرات گسترده‌ای شده‌اند. این فناوری‌ها توانسته‌اند فرآیند تحلیل ریسک را به‌شدت بهبود بخشیده و به بیمه‌گران کمک کنند تا تصمیمات دقیق‌تر و کارآمدتری بگیرند. در این یادداشت به بررسی نقش داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی در بیمه‌گری هوشمند پرداخته و مزایا، چالش‌ها و آینده این فناوری‌ها در صنعت بیمه را مورد بحث قرار می‌دهیم.
مفهوم بیمه‌گری هوشمند
بیمه‌گری هوشمند به استفاده از فناوری‌های پیشرفته نظیر داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی برای بهبود فرآیندهای بیمه‌گری، به‌ویژه در زمینه تحلیل ریسک، گفته می‌شود. در این رویکرد، داده‌های گسترده و متنوع از منابع مختلف جمع‌آوری شده و با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل می‌شوند. هدف اصلی این رویکرد، بهبود دقت در ارزیابی ریسک، ارائه قیمت‌گذاری دقیق‌تر و شخصی‌سازی محصولات بیمه‌ای برای مشتریان است.
داده‌های بزرگ و نقش آن در بیمه
داده‌های بزرگ به مجموعه‌های عظیمی از داده‌ها گفته می‌شود که از منابع مختلف مانند شبکه‌های اجتماعی، دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT)، سوابق مالی و پزشکی، و سایر منابع جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها به دلیل حجم زیاد، سرعت تولید بالا و تنوع زیاد، به‌طور سنتی با روش‌های معمول قابل تجزیه و تحلیل نیستند.
در صنعت بیمه، داده‌های بزرگ می‌توانند به تحلیل دقیق‌تر رفتار مشتریان، شناسایی الگوهای ریسک و پیش‌بینی دقیق‌تر خسارات کمک کنند. به عنوان مثال، با تجزیه و تحلیل داده‌های رانندگی از دستگاه‌های تلماتیک نصب‌شده در خودروها، بیمه‌گران می‌توانند ریسک‌های مرتبط با هر راننده را دقیق‌تر ارزیابی کرده و حق بیمه‌ها را بر اساس رفتار رانندگی واقعی تنظیم کنند. همچنین، داده‌های بزرگ می‌توانند به بیمه‌گران کمک کنند تا ریسک‌های جدید را سریع‌تر شناسایی کنند و به تغییرات در محیط ریسک پاسخ دهند.
هوش مصنوعی و کاربردهای آن در تحلیل ریسک
هوش مصنوعی شامل مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌هاست که به سیستم‌ها امکان می‌دهد بدون نیاز به برنامه‌نویسی مستقیم، از داده‌ها یاد بگیرند و تصمیم‌گیری کنند. در بیمه‌گری هوشمند، هوش مصنوعی می‌تواند نقش مهمی در تحلیل ریسک و بهبود فرآیندهای بیمه‌گری ایفا کند.
۱. مدل‌سازی ریسک: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند مدل‌های پیچیده‌تری از ریسک ایجاد کنند که قادر به در نظر گرفتن متغیرهای متعددی هستند. این مدل‌ها می‌توانند به تحلیل ریسک‌های غیرمعمول یا پیچیده کمک کرده و دقت در ارزیابی ریسک‌ها را افزایش دهند.
۲. تشخیص تقلب: هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های تاریخی، الگوهای تقلب را شناسایی کرده و ادعاهای مشکوک را برای بررسی دقیق‌تر علامت‌گذاری کند. این فناوری می‌تواند به کاهش خسارات ناشی از تقلب و افزایش کارایی فرآیند مدیریت ادعاها کمک کند.
۳. شخصی‌سازی محصولات بیمه‌ای: با تحلیل رفتار و نیازهای مشتریان، هوش مصنوعی می‌تواند محصولات بیمه‌ای را شخصی‌سازی کند و پیشنهادهای بهینه‌تری به مشتریان ارائه دهد. این امر می‌تواند به بهبود تجربه مشتری و افزایش رضایت و وفاداری آنها منجر شود.
۴. پیش‌بینی خسارات: هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های محیطی و تاریخی، خسارات احتمالی را پیش‌بینی کند و به بیمه‌گران کمک کند تا برای مدیریت ریسک‌ها برنامه‌ریزی کنند. به عنوان مثال، تحلیل داده‌های آب‌وهوایی می‌تواند به پیش‌بینی خسارات ناشی از بلایای طبیعی کمک کند.
مزایا و چالش‌های بیمه‌گری هوشمند
بیمه‌گری هوشمند مزایای متعددی را برای صنعت بیمه به همراه دارد. این مزایا شامل افزایش دقت در ارزیابی ریسک، بهبود کارایی فرآیندهای بیمه‌گری، کاهش هزینه‌ها و بهبود تجربه مشتری است. با این حال، استفاده از داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی با چالش‌هایی نیز همراه است.
۱. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: جمع‌آوری و تحلیل داده‌های بزرگ می‌تواند نگرانی‌هایی را در مورد حریم خصوصی و امنیت داده‌ها ایجاد کند. بیمه‌گران باید اطمینان حاصل کنند که از داده‌های مشتریان به‌صورت امن و مسئولانه استفاده می‌شود.
۲. پیچیدگی مدل‌ها: مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است پیچیده و غیرقابل تفسیر باشند. این امر می‌تواند به چالش‌هایی در خصوص شفافیت و توضیح‌پذیری تصمیمات منجر شود که به ویژه در تنظیم مقررات و تعامل با مشتریان اهمیت دارد.
۳. سرمایه‌گذاری و دانش فنی: پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز بیمه‌گری هوشمند نیازمند سرمایه‌گذاری‌های قابل توجهی در فناوری و توسعه دانش فنی است. همچنین، شرکت‌های بیمه باید توانایی‌های خود را در زمینه تحلیل داده‌ها و هوش مصنوعی تقویت کنند.
نتیجه‌گیری
بیمه‌گری هوشمند با استفاده از داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی، به صنعت بیمه این امکان را می‌دهد که به طور دقیق‌تر و کارآمدتری ریسک‌ها را ارزیابی کرده و محصولات خود را بهبود بخشد. این رویکرد نه تنها به کاهش هزینه‌ها و افزایش سودآوری منجر می‌شود، بلکه می‌تواند به بهبود تجربه مشتری و افزایش رضایت و وفاداری آنها کمک کند. با این حال، بهره‌گیری از این فناوری‌ها مستلزم مواجهه با چالش‌هایی مانند حفظ حریم خصوصی، پیچیدگی مدل‌ها و نیاز به سرمایه‌گذاری‌های قابل توجه است. با گذر از این چالش‌ها، بیمه‌گری هوشمند می‌تواند نقش مهمی در تحول صنعت بیمه و ایجاد ارزش افزوده برای همه ذینفعان ایفا کند.
به قلم: دکتر محسن صادقی نیه – مولف ، محقق و سخنران ملی 
لینک کوتاه :