مترجم: نگین مهرداد

بیمه ها امروز، به حجم عظیمی از داده ها، دسترسی دارند. حجم فراوان داده ها، صنعت بیمه را قادر به تصمیم گیری مبتنی بر داده میکند. با استفاده از علم داده در صنعت بیمه، بیمه گران قادر به تعریف استراتژی‌های موثر برای بدست آوردن مشتریان جدید، توسعه محصولات خاص، تجزیه و تحلیل ریسک و همچنین پیاده سازی سیستم‌های تشخیص تقلب شده‌اند.

شرکت‌های بیمه به کمک حجم زیادی از داده‌های مشتری، داده‌های ادعاهای خسارت و سایر اطلاعات، هوش مصنوعی (AI) را برای ساده‌سازی فرآیندهای خود و ارائه تجربیات بهتر برای مشتریان به کار گرفته‌اند. فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، بیمه‌گران را قادر می‌سازد تا پردازش خسارت، کشف کلاهبرداری و پذیره‌نویسی را به‌طور خودکار انجام دهند.

در این مقاله، به بررسی شش مورد استفاده از علم داده و هوش مصنوعی در صنعت بیمه، پرداخته ایم.

1.تشخیص کلاهبرداری (Fraud Detection)

کلاهبرداری یک مشکل بزرگ در صنعت بیمه است و می تواند خسارات مالی قابل توجهی را به بیمه گران تحمیل کند. الگوریتم‌های تشخیص کلاهبرداری مبتنی بر هوش مصنوعی و علم داده، می‌توانند حجم وسیعی از داده‌ها را از منابع مختلف، از جمله رسانه‌های اجتماعی، تجزیه و تحلیل کنند تا الگوهای نشان دهنده کلاهبرداری را شناسایی کنند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بیمه‌گران می‌توانند به سرعت فعالیت‌های متقلبانه را شناسایی کرده و اقدامات مناسب را انجام دهند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند با شناسایی فعالیت‌های مشکوک قبل از تبدیل شدن آن‌ها به ادعای خسارت خلاف واقع، احتمال تقلب و کلاهبرداری را کاهش دهد.

2.رسیدگی به ادعاهای خسارت (Claims Processing)

یکی از فرایندهای پرهزینه و زمانبر برای بیمه‌گران، فرآیندهای مرتبط با رسیدگی به ادعای خسارت است. پردازش ادعاهای خسارت مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از فرآیندها، از جمله ورود داده‌ها، اسکن اسناد، و حتی ارزیابی خسارت را خودکار کند. با هوش مصنوعی، ادعاهای خسارت می‌توانند سریع‌تر و دقیق‌تر پردازش شوند و زمان و هزینه رسیدگی به ادعای خسارت برای بیمه‌گران کاهش می‌یابد. علاوه بر این، پردازش ادعاها توسط هوش مصنوعی می‌تواند به بیمه‌گران کمک کند تا ادعاهای تقلبی و خلاف واقع را شناسایی و احتمال خسارات مالی را کاهش دهد.

3.تجربه‌ی مشتری (Customer Experience)

صنعت بیمه بسیار رقابتی است و ارائه یک تجربه عالی برای مشتری برای حفظ مشتریان ضروری است. چت بات‌ها و دستیاران مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند پشتیبانی 24 ساعته از مشتری را ارائه دهند، به سؤالات مشتری پاسخ دهند و آن‌ها را در فرآیند دریافت خسارت راهنمایی کنند. با استفاده از پردازش زبان طبیعی(NLP)، چت بات‌ها و دستیاران مجازی می‌توانند سؤالات مشتری را با دقت درک کرده و به آن‌ها پاسخ دهند و تجربه‌ای خوشایند برای مشتری فراهم کنند. همچنین علم داده و هوش مصنوعی میتواند بازخورد مشتریان را تجزیه و تحلیل کرده و زمینه‌های بهبود را شناسایی کند و به بیمه‌گران این امکان را می‌دهد تا تجربه مشتری خود را به طور مداوم بهبود بخشند.

4.پذیره نویسی (Underwriting)

پذیره نویسی، فرآیندی حیاتی در صنعت بیمه است و هوش مصنوعی می تواند به بیمه گران کمک کند تا تصمیماتی دقیق‌تر در رابطه با پذیره نویسی بگیرند. با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها، از جمله داده های مشتری، تاریخچه ادعاهای خسارت و سایر اطلاعات، الگوریتم‌های پذیره نویسی مبتنی بر علم داده می توانند عوامل خطر را شناسایی کرده و ادعاهای خسارتی که ممکن است در آینده رخ دهند را پیش بینی کنند. با پذیره نویسی دقیق‌تر، بیمه گران می‌توانند بیمه نامه ها را با دقت بیشتری قیمت گذاری کنند و خطر زیان‌های مالی ناشی از بیمه نامه‌های کم قیمت را کاهش دهند.

5.مدیریت ریسک (Risk Management)

مدیریت ریسک یک عمل ضروری در صنعت بیمه است و هوش مصنوعی می تواند به بیمه گران کمک کند تا ریسک‌ها را به طور موثرتری شناسایی و مدیریت کنند. علم داده می‌تواند داده‌ها را از منابع مختلف، از جمله پیش‌بینی‌های آب‌وهوا، داده‌های ترافیک و رسانه‌های اجتماعی برای شناسایی خطرات بالقوه و پیش‌بینی تأثیر آنها تجزیه و تحلیل کند. با مدیریت ریسک دقیق تر، بیمه گران می توانند تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد قیمت گذاری بیمه نامه و مدیریت خسارت بگیرند و احتمال زیان‌های مالی را کاهش دهند.

6.نگهداری و تعمیرات پیشگویانه (PdM)

Predictive Maintenance که نگهداری و تعمیرات پیشگویانه هم نامیده میشود، از جمله استراتژی‌های بر مبنای داده ایست که در آن، پارامترهای مشخص از تجهیزات اندازه گیری و بر اساس داده‌های جمع آوری شده، برای تعمیر یا تعویض قطعات و تجهیزات  پیش از تحمیل خسارت، تصمیم گیری میشود. در صنعت بیمه می توان از نگهداری و تعمیرات پیشگویانه برای کاهش ریسک ادعاهای خسارت ناشی از خرابی تجهیزات استفاده کرد. الگوریتم‌های PdM  مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های تجهیزات، از جمله الگوهای استفاده و معیارهای عملکرد را تجزیه و تحلیل کنند تا خرابی‌های احتمالی را قبل از وقوع شناسایی کنند. با پیش‌بینی خرابی تجهیزات و انجام تعمیرات پیشگیرانه، بیمه‌گران می‌توانند خسارت ناشی از خرابی تجهیزات را کاهش دهند و احتمال زیان‌های مالی و پرداخت حق بیمه در صورت بروز حوادث را کاهش دهند.

نتیجه

علم داده و هوش مصنوعی با توجه به کمک به تشخیص تقلب، بهینه سازی قیمت، دسته بندی مشتریان، توسعه محصولات شخصی سازی شده، ارزیابی ریسک، شناسایی ادعاهای دروغ و بسیاری مزایای دیگر، از مهمترین نیازهای این صنعت است.