کاربرد هوش مصنوعی در آینده صنعت بیمه/جواد دارستانی فراهانی

به گزارش ریسک نیوز مقاله زیر با عنوان کاربرد هوش مصنوعی در آینده صنعت بیمه با تالیف و تحقیق جواد دارستانی فراهانی مدیر پروژه شرکت بیمه سرمد و نظارت و تدوین دکتر محمد زاهدنیا عضو هیات مدیره شرکت بیمه سرمد به ریسک نیوز جهت انتشار ارسال شده است.

در این مقاله به شکلی مبسوط ابعاد تاثیر هوش مصنوعی بر آینده سنعت بیمه بررسی شده است.

مقاله در ذیل می آید:

Artificial Inteligent یا هوش مصنوعی در این روزها سر و صدای بسیاری بر پا کرده است و در تمامی عرصه ها افقهای جدید و نامتناهی پیش روی دانشمندان ،متفکران،تحلیلگران و شرکتها قرار داده است حتی دامنه این موضوع به زندگی روزمره انسانها و نحوه تعاملات ایشان نیز ورود داشته است تا جایی که  برخی از بزرگان صنعت مانند ایلان ماسک نسبت به رشد بی رویه و جاگزینی عواطف انسانی هشدار داده اند.

طبق پیش بینی های محققین امریکایی این پدیده نوظهور امکان ایجاد سونامی بیکاری حتی 90 درصدی در بین کارمندان این کشور را نیز دارا میباشد که پس لرزه های آن در شرکتهای آمازون،فورد و غیره نیز به صورت اخراجهای دسته جمعی دیده شده است.

در یک مطالعه جالب،خرید و فروش ارزهای دیجیتال به مدت یک هفته به رباتهای هوش مصنوعی سپرده شد که عملکرد نهایی پیشرفت و بهبود سود و سرمایه به میزان 60 درصد در مقایسه با تریدرهای این صنعت بوده است.

با در نظر گرفتن تمامی موارد بالا و همانند تمامی تکنولوژیهای نوظهور دیگر که با شدت و حدتهای متفاوتی زندگی انسانها را درنوردیده اند،تحلیلها و سخنانی در باب سودمندی یا حتی ویرانگر بودن هوش مصنوعی به گوش میرسد.اما به هر روی در دنیایی که با سرعت بسیار زیادی در حال تغییر میباشد استفاده از چنین تکنولوژیهایی نه تنها اجتناب ناپذیر بلکه لازم و ضروری خواهد بود.

در مقاله پیش رو به کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت بیمه و تاثیرات آن بر نیروی انسانی،امور مشتریان و افقهای کشف نشده و چالشهای پیش رو نگاهی اجمالی خواهیم انداخت.

هوش مصنوعی (AI) این پتانسیل را دارد که صنعت بیمه را از طرق مختلف متحول کند. در اینجا چند نمونه از اینکه چگونه هوش مصنوعی می‌تواند صنعت بیمه را در صدور سیاست‌ها و مدیریت فرآیندهای بیمه ایی ارتقا دهد، آورده شده است:

1. ارزیابی ریسک: هوش مصنوعی می‌تواند به ارزیابی و پیش‌بینی دقیق‌تر خطرات کمک کند. با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها، سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند خطرات بالقوه را شناسایی کرده و احتمال ادعاها را به طور موثرتری ارزیابی کنند. این رویه می تواند به بیمه گران در سیاست های قیمت گذاری بهتر و درک احتمال خسارت کمک کند.

2. خدمات مشتری: چت ربات ها و دستیاران مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند کمک های سریع و شخصی به مشتریان ارائه دهند و به آنها کمک کنند تا خط مشی مناسب را انتخاب کنند و در طول فرآیند ادعاها به آنها پشتیبانی ارائه دهند. سیستم‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند با خودکار کردن کارهای تکراری مانند ورود داده‌ها و پردازش اسناد، فرآیند ادعا را ساده‌تر کنند.به طور مثال بیمه شدگانی که در جستجوی نزدیکترین مراکز طرف قرارداد،پزشکان و خدمات مورد نظر خود باشند با استفاده از این چت باتها میتوانند به صورت 7/24 سوالات را مطرح و جوابهای خود را به سهولت دریافت نمایند.یا پاسخگویی به سوالات پرتکرار،استعلام سقف باقیمانده از خسارتها و یا مراحل رسیدگی به پرونده خسارت که از چالش برانگیزترین موارد در خسارتهای مخصوصا درمان میباشد میتواند به سهولت پاسخ داده شوند.

3. 3. کشف تقلب: هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوهایی که نشان‌دهنده فعالیت متقلبانه است، به بیمه‌گران در کشف ادعاهای تقلبی کمک کند. این می تواند به بیمه گران در کاهش خسارات ناشی از تقلب و بهبود کارایی کلی مدیریت خسارت کمک کند. تشخیص تقلب مبتنی بر یادگیری ماشینیMachine Learning(ML) بیمه‌گران را قادر میسازدتا از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، شناسایی الگوها، علامت‌گذاری تقلب احتمالی و ارائه توصیه‌هایی در مورد مراحل پیشگیری از تقلب استفاده کنند.

4. تجزیه و تحلیل داده ها: هوش مصنوعی می تواند حجم عظیمی از داده ها را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کند، و به بیمه گذاران اجازه می دهد تا به سرعت بر اساس بینش ها عمل کنند و بر اساس اطلاعات مربوطه تصمیم گیری کنند. بیمه‌گران می‌توانند از این قابلیت برای درک بهتر رفتار و ترجیحات مشتری استفاده کنند و در نتیجه سیاست‌ها و خدمات هدفمندتری را بر این اساس ارائه دهند.

5.پرداخت خسارت: طبق مطالعه ای که توسط Accenture انجام شده است، هوش مصنوعی می تواند به بیمه گران کمک کند تا هزینه های رسیدگی به خسارت خود را تا 30 درصد کاهش دهند. با خودکارسازی فرآیند خسارت، بیمه‌گران می‌توانند در بازه زمانی کوتاه‌تری به دعاوی بیشتری رسیدگی کنند و در عین حال خطاها و زمان رسیدگی به خسارت را کاهش دهند. به عنوان مثال، شرکت بیمه کانادایی Sun Life Financial با Deloitte برای اجرای پردازش ادعاهای مبتنی بر هوش مصنوعی شریک شده است، جایی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین داده‌های ادعاها را اسکن و تجزیه و تحلیل می‌کنند تا الگوها، اولویت‌بندی، و ارزیابی ادعاها، و لیبل گذاری تقلب احتمالی را بررسی کنند.

6.پذیره نویسی: فرآیند پذیره نویسی برای بیمه گران بسیار مهم است زیرا به آنها کمک می کند تا قیمت و پوشش مناسب بیمه نامه را برای یک فرد یا کسب و کار تعیین کنند. ابزارهای هوش مصنوعی با ارائه بینشی در مورد ریسک ها و فرصت ها به پذیره نویسان در فرآیند تصمیم گیری کمک زیادی می کنند.

راه حل های پذیره نویسی مبتنی بر هوش مصنوعی امکان قیمت گذاری استراتژیک را فراهم می کند که رفتار و نیازهای مشتری را منعکس می کند و در عین حال شفافیت ریسک را نیز بهبود می بخشد. به عنوان مثال، Lemonade، یک شرکت بیمه دیجیتالی، از الگوریتم های پیشرفته هوش مصنوعی برای ارائه بیمه نامه دقیق استفاده می کند که می تواند 90 ثانیه طول بکشد. این سیستم مجموعه ای از نقاط داده را پردازش می کند، از جمله تجزیه و تحلیل رفتاری، عوامل جمعیت شناختی، شیوه زندگی، و سایر منابع داده، که به بیمه گران در ارزیابی ریسک شخصی، پیش بینی رفتار متقلبانه، ارائه توصیه های مبتنی بر داده، و تسریع صدور بیمه نامه جدید کمک می کند.

به طور کلی، هوش مصنوعی می‌تواند به صنعت بیمه فرصتی برای ساده‌سازی و خودکارسازی چندین کار ارائه دهد و کارایی و دقت را به طور قابل توجهی بهبود بخشد و هزینه‌ها را کاهش دهد. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به بیمه‌گران کمک کند تا خدمات شخصی‌سازی‌شده‌تری را با نرخ‌های پایین‌تر ارائه دهند، که رضایت مشتری را بهبود می‌بخشد و به رشد صنعت در کل کمک می‌کند

هوش مصنوعی و سیستم CRM:

پیاده سازی یک سیستم CRM مبتنی بر هوش مصنوعی در یک شرکت بیمه فرآیند پیچیده ای است، اما می تواند مزایای متعددی را به همراه داشته باشد. در اینجا چند مرحله وجود دارد که می توانید برای شروع پیاده سازی یک سیستم CRM مبتنی بر هوش مصنوعی در شرکت بیمه خود انجام دهید:

1. 1. نیازهای خود را شناسایی کنید: با ارزیابی وضعیت فعلی فرآیندهای CRM خود و شناسایی مناطقی که می توانند از بهبود استفاده کنند، شروع کنید. این به شما کمک می کند تا تعیین کنید کدام ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند به شما در رفع نیازهای خاص خود کمک کنند.

2. 2. گزینه های هوش مصنوعی را تحقیق کنید: راه حل های هوش مصنوعی را که در بازار موجود است تحقیق کنید و قابلیت ها و قیمت گذاری آنها را ارزیابی کنید. همچنین می توانید با فروشندگان هوش مصنوعی تماس بگیرید تا در مورد محصولات آنها و نحوه ادغام آنها با سیستم های موجود شما بیشتر بدانید.

3. 3. جمع آوری و مدیریت داده ها: هنگامی که راه حل هوش مصنوعی را شناسایی کردید، باید اطمینان حاصل کنید که داده های باکیفیتی دارید که می تواند برای آموزش مدل هوش مصنوعی استفاده شود. این شامل جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف و اطمینان از تمیز و منظم بودن آن است.

4. 4. آموزش مدل: مدل هوش مصنوعی باید با داده های با کیفیت بالا آموزش داده شود تا بتواند موثر باشد. شما می توانید از روش های مختلفی برای آموزش مدل استفاده کنید، از جمله روش های تحت نظارت، بدون نظارت و یادگیری تقویتی.

5. 5. یکپارچه سازی با :CRM پس از آموزش مدل، باید آن را با سیستم CRM خود ادغام کنید. این شامل پیکربندی مدل برای کار با برنامه CRM شما و اطمینان از اینکه ادغام یکپارچه است.

6. 6. نظارت و بهینه سازی: هنگامی که مدل هوش مصنوعی راه اندازی شد، باید عملکرد آن را زیر نظر داشته باشید و مطمئن شوید که ارزشی برای سازمان شما فراهم می کند. همچنین ممکن است نیاز به تنظیم دقیق مدل داشته باشید تا دقت آن در طول زمان بهبود یابد.

از نظر اینکه چگونه هوش مصنوعی می تواند به شما در CRM برای یک شرکت بیمه کمک کند، برخی از مزایای اصلی عبارتند از:

1. 1. افزایش فروش و درآمد با ارائه پیشنهادهای شخصی و متناسب با مشتریان.

2. 2. بهبود تعامل و رضایت مشتری از طریق تعاملات شخصی و بهینه.

3. 3. کاهش ریزش و فرسایش مشتری با شناسایی مسائل بالقوه قبل از تشدید آنها.

4. 4. بهبود تولید سرنخ و نرخ تبدیل با شناسایی امیدوارکننده ترین سرنخ ها و هدف قرار دادن آنها با پیشنهادات مناسب.

در نتیجه، پیاده سازی یک سیستم CRM مبتنی بر هوش مصنوعی در یک شرکت بیمه، یک فرآیند چند مرحله ای است که نیاز به برنامه ریزی و اجرای دقیق دارد. با این حال، با ابزار و رویکرد مناسب، هوش مصنوعی می‌تواند به شما در ساده‌سازی فرآیندها، افزایش رضایت مشتری و افزایش درآمد کمک کند. چت ربات ها و دستیاران مجازی به طور 24 ساعته به مشتریان کمک می کنند که هم شخصی سازی شده و هم کارآمد است. ربات‌های چت و الگوریتم‌های مبتنی بر ML می‌توانند داده‌های مشتری را تجزیه و تحلیل کنند و خط ‌مشی‌ها را توصیه کنند، در حالی که پشتیبانی فوری از درخواست‌ها یا ادعاها را نیز ارائه می‌کنند و در نتیجه تجربه‌ای بهتر برای مشتریان ایجاد می‌کنند.

یکی از زمینه هایی که هوش مصنوعی بیشترین تاثیر را در صنعت بیمه داشته است، رسیدگی به مطالبات است. به طور سنتی، فرآیند ادعاها یک کار وقت گیر و چالش زا میباشد که شامل پردازش دستی زیادی است. با این حال، با ظهور هوش مصنوعی، شرکت‌های بیمه اکنون می‌توانند بسیاری از این فرآیندها را خودکار کنند و زمان و منابع مورد نیاز برای رسیدگی به مطالبات را به میزان قابل توجهی کاهش دهند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به‌سرعت ادعاها را تجزیه و تحلیل و دسته‌بندی کنند، تقلب را شناسایی کنند، و توصیه‌هایی در مورد مبلغ ادعا ارائه دهند، بنابراین از ادعاهای جعلی جلوگیری می‌کنند و فرآیند تسویه سریع‌تر و دقیق‌تر را تضمین می‌کنند.

حوزه دیگری که هوش مصنوعی در آن پیشرفت های چشمگیری داشته است، پذیره نویسی است. شرکت های بیمه برای تعیین حق بیمه مناسب باید ارزیابی دقیقی از ریسک های موجود در هر بیمه نامه داشته باشند. با ابزارهای پذیره نویسی مبتنی بر هوش مصنوعی، شرکت ها می توانند به سرعت داده های مربوط به بیمه گذاران را جمع آوری و تجزیه و تحلیل کنند، الگوهای ریسک را پیش بینی کنند و سیاست ها را با نیازهای خاص مشتریان منطبق کنند. این منجر به فرآیندهای پذیره نویسی مؤثرتر شده است که شرکت ها را قادر می سازد قیمت گذاری دقیق تری ارائه دهند، ریسک را کاهش دهند و سود را به حداکثر برسانند..

چالشهای پیش رو:

با این حال، در حالی که هوش مصنوعی مزایای بسیاری را برای صنعت بیمه به ارمغان آورده است، هنوز چالش هایی وجود دارد که با آن مواجه است. یکی از چالش های اصلی اطمینان از استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی است. دامنه هوش مصنوعی در بیمه بسیار گسترده است و شامل حوزه هایی مانند قیمت گذاری، ارزیابی ریسک و رسیدگی به خسارت می شود. این نگرانی ها را در مورد پتانسیل هوش مصنوعی برای تبعیض علیه گروه های خاص بر اساس عوامل جمعیتی یا اجتماعی-اقتصادی ایجاد می کند. مدیران و رهبران صنعت باید تدابیری اتخاذ کنند تا اطمینان حاصل شود که هوش مصنوعی به صورت اخلاقی استفاده می‌شود و سوگیری‌های تاریخی را تداوم نمی‌بخشد.

هوش مصنوعی در حفظ مشتری:

هوش مصنوعی را می توان برای افزایش حفظ مشتری با بهبود دقت مدل های پیش بینی ریزش استفاده کرد. بیمه‌گران می‌توانند داده‌های ادعاهای تاریخی، جمعیت شناسی مشتری، تعاملات با مشتری و تحلیل رسانه‌های اجتماعی را تجزیه و تحلیل کنند تا مشخص کنند کدام مشتریان به احتمال زیاد سیاست‌های خود را تغییر داده یا لغو می‌کنند. این دانش به بیمه‌گران اجازه می‌دهد تا کمپین‌های حفظ شخصی‌تری را ایجاد کنند، مانند ارائه تخفیف یا سیاست‌های متناسب با نیازهای خاص مشتری.

یک گزارش توسط Accenture تخمین می‌زند که هوش مصنوعی می‌تواند به کاهش ریزش مشتریان تا ۴۰ درصد کمک کند. با ارائه تجربیات شخصی و مرتبط، بیمه‌گران می‌توانند رضایت مشتری را بهبود بخشند و اطمینان حاصل کنند که آنها به خدمات خود وفادار می‌مانند.

سرمایه گذاری های مورد نیاز:

برای استفاده کامل از مزایای هوش مصنوعی، سرمایه گذاری قابل توجهی مورد نیاز است. شرکت های بیمه باید روی قابلیت های داده مانند حاکمیت داده ها، مدیریت، مهندسی و تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری کنند تا امکان کسب و تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها را فراهم کنند. همراه با قابلیت‌های داده، بیمه‌گران همچنین به سرمایه‌گذاری قابل توجهی در زیرساخت‌های فناوری برای مدیریت حجم وسیع داده‌ها و توسعه الگوریتم‌ها و تحلیل‌های لازم برای استخراج ارزش از آن نیاز دارند.

علاوه بر این، بیمه‌گران باید در جذب استعداد سرمایه‌گذاری کنند و اطمینان حاصل کنند که مهارت‌های فنی لازم برای درک و کار با فناوری‌های پیچیده مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را دارند. شرکت های بیمه برای توسعه و استقرار راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی باید دانشمندان داده، مهندسان نرم افزار و دیگر متخصصان فناوری اطلاعات را استخدام و توسعه دهند.

هوش مصنوعی و بیمه عمر:

مدل سازی پیش بینی

بیمه‌گران می‌توانند از هوش مصنوعی برای ایجاد مدل‌های پیش‌بینی برای پیش‌بینی طول عمر مشتری، احتمال لغو بیمه‌نامه، ریزش مشتری و تمدید استفاده کنند. این مدل ها می توانند به بهینه سازی حق بیمه و ارائه بیمه نامه کمک کنند و بیمه گذاران و بیمه گذاران احتمالی را با محصولات بیمه عمر درگیر نگه دارند.

تحلیل سرمایه گذاری

بیمه گذاران معمولاً ذخایر نقدی قابل توجهی را در اختیار دارند و آنها را در کانال های مختلف سرمایه گذاری برای تولید درآمد سرمایه گذاری می کنند. هوش مصنوعی و ابزارهای یادگیری ماشینی می‌توانند بازارها، ریسک‌های سرمایه‌گذاری و فرصت‌ها را تجزیه و تحلیل کنند تا بینش‌هایی در زمان واقعی در ایجاد سرمایه‌گذاری‌های سودآور ارائه کنند که منجر به تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری بهتر می‌شود.

نتیجه

در پایان، استفاده از هوش مصنوعی در صنعت بیمه عمر فرصت‌های متعددی را برای بیمه‌گران فراهم می‌کند تا مدل‌های تجاری خود را گسترش دهند، محصولات و خدمات جدید را ارائه دهند، هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند، تجارب مشتریان را افزایش دهند، دقت پذیره‌نویسی را بهبود بخشند و سودآوری را افزایش دهند. با استفاده از این تکنیک‌ها، بیمه‌گران می‌توانند در بازاری در حال تحول که به خدمات سریع‌تر و متمرکز بر مشتری نیاز دارد، رقابتی باقی بمانند و سهم بازار را برای سودآوری بیشتر به دست آورند.

 هوش مصنوعی و بیمه خودرو:

هوش مصنوعی (AI) صنعت بیمه خودرو را متحول می کند. استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و ابزارهای یادگیری ماشینی، بیمه‌گران را قادر می‌سازد تا چالش‌های مختلفی از جمله پردازش ادعا، خدمات مشتری، پذیره‌نویسی، کشف تقلب و غیره را برطرف کنند. این بخش به بررسی برخی از راه‌های استفاده از هوش مصنوعی در صنعت بیمه خودرو می‌پردازد.

پذیره نویسی

پذیره‌نویسی مبتنی بر هوش مصنوعی به بیمه‌گران اجازه می‌دهد تا چندین نقطه داده را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند و این امر باعث می‌شود که پذیره‌نویسی مؤثرتر و کارآمدتر باشد. شرکت‌های بیمه اکنون می‌توانند از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان، از جمله سابقه رانندگی، موقعیت مکانی، نوع وسیله نقلیه و جمعیت‌شناسی برای ایجاد یک پروفایل ریسک فردی استفاده کنند. پذیره نویسی مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند پیچیدگی های پذیره نویسی را کاهش دهد و دقت قیمت گذاری حق بیمه را بهبود بخشد و در نتیجه قیمت بیمه را برای رانندگان کم خطر و کسانی که کمتر رانندگی می کنند را کاهش می دهد.

رسیدگی به ادعاها

رسیدگی به مطالبات بخش مهمی از صنعت بیمه خودرو است. هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در پردازش ادعاها استفاده می شود تا بسیاری از فرآیندهای دستی سنتی که شامل مداخلات انسانی زیادی هستند را خودکار کند. راه‌حل‌های پردازش خسارت مبتنی بر هوش مصنوعی، بیمه‌گران را قادر می‌سازد تا مطالبات را سریع‌تر، با دقت بیشتر و هزینه‌های کمتر پردازش کنند. با تجزیه و تحلیل منابع داده‌های مختلف مانند داده‌های کابین خلبان، گزارش‌های تصادف، و خطاهای تشخیصی خودرو، بیمه‌گران می‌توانند بینش‌های ارزشمندی در مورد چگونگی وقوع تصادفات، کاهش مواجهه با تقلب و ارزیابی دقیق‌تر مسئولیت به دست آورند.

تشخیص تقلب:

کشف تقلب یکی از نگرانی های مهم در صنعت بیمه خودرو است. هوش مصنوعی می‌تواند فرآیندهای تشخیص تقلب را با استفاده از الگوریتم‌های پیش‌بینی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، از جمله داده‌های تقلب تاریخی، سوابق رانندگی و رفتار مشتری، خودکار کند. ابزارهای تشخیص کلاهبرداری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند فعالیت‌های مشکوک را شناسایی کنند، ادعاهای جعلی را شناسایی کنند، حلقه‌های کلاهبرداری سازمان‌یافته را کشف کنند و فعالیت‌های احتمالی متقلبانه را علامت‌گذاری کنند.

بیمه مبتنی بر تله ماتیک:

بیمه خودرو مبتنی بر تله ماتیک شامل تجزیه و تحلیل داده های تولید شده توسط حسگر در مورد نحوه کار رانندگان خودروهای خود است. با استفاده از هوش مصنوعی و ابزارهای یادگیری ماشینی پیشرفته، بیمه‌گران می‌توانند از داده‌های این حسگرها، همراه با داده‌های GPS، آب‌وهوا و ترافیک برای ارزیابی بهتر ریسک رانندگی، شخصی‌سازی نرخ‌ها و ارائه محصولات بیمه انعطاف‌پذیرتر استفاده کنند. محصولات بیمه مبتنی بر تله ماتیک فرصتی را برای بیمه‌گران خودرو فراهم می‌کند تا راه‌حل‌های نوآورانه‌ای را ارائه دهند که رفتار رانندگی ایمن‌تر را تشویق می‌کند و تخفیف‌هایی را ارائه می‌دهد.

خدمات مشتری:

ربات‌های چت مبتنی بر هوش مصنوعی و دستیاران مجازی می‌توانند به ساده‌سازی خدمات مشتری کمک کنند، که یک عامل مهم در صنعت بیمه خودرو است. ابزارهای خدمات مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با خودکار کردن کارهای معمول مانند درخواست در مورد صورت‌حساب و به‌روزرسانی‌های خط ‌مشی، پشتیبانی شبانه‌روزی را ارائه دهند.

نتیجه:

در پایان، هوش مصنوعی صنعت بیمه خودرو را به عصر جدیدی با نوآوری‌هایی سوق می‌دهد که به بیمه‌گران کمک می‌کند تا مدل‌های کسب‌وکار سنتی خود را با افزایش تجربیات مشتری، شخصی‌سازی سیاست‌های بیمه با استفاده از فناوری تله‌ماتیک، بهبود کارایی هزینه در پردازش خسارت، و خودکارسازی وظایفی که بهبود می‌بخشند، بهینه کنند. بهره وری. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بخش مهمی از بهبود توانایی شرکت‌های بیمه خودرو برای تجزیه و تحلیل بهتر داده‌ها هستند و در نتیجه باعث ایجاد تعامل و حفظ مشتری می‌شوند. بیمه‌گران خودرویی که فناوری هوش مصنوعی را اتخاذ می‌کنند، می‌توانند با ارائه خدمات مؤثرتر، کارآمدتر و شخصی‌شده‌تر به مشتریان خود، از رقبا جلوتر بمانند.

هوش مصنوعی و بیمه درمان تکمیلی:

صنعت مراقبت های بهداشتی به سرعت در حال استفاده از هوش مصنوعی (AI) است و شرکت های بیمه در حال حاضر در حال بررسی برنامه های مختلف برای هوش مصنوعی هستند. بیمه‌گران سلامت می‌توانند از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرآیندهای گردش کار، کاهش هزینه‌ها و بهبود نتایج ارائه مراقبت‌های بهداشتی استفاده کنند. این بخش به بررسی برخی از راه هایی می پردازد که از طریق آنها می توان از هوش مصنوعی در صنعت بیمه سلامت استفاده کرد.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

تجزیه و تحلیل های پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند حجم وسیعی از داده ها را با دقت بیشتری برای شناسایی بیماران در معرض خطر ابتلا به بیماری های مزمن و پیش بینی افزایش هزینه های مراقبت های بهداشتی تجزیه و تحلیل کند. با الگوریتم‌هایی که الگوها را در پرونده‌های پزشکی و سایر منابع داده‌های سلامت تشخیص می‌دهند، هوش مصنوعی می‌تواند خطرات بالقوه سلامتی را پیش‌بینی کند و به طور فعال آنها را برای کاهش خطر پیشرفت بیماری هدف قرار دهد.

رسیدگی به ادعاها

هوش مصنوعی می‌تواند با شناسایی خطاها در ارسال ادعاها و رسیدگی سریع‌تر به آنها، روند رسیدگی به خسارت را برای بیمه‌گران سلامت تسهیل و تسریع بخشد. بیمه‌گران سلامت از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های بیمار، تاریخچه پزشکی و تاریخچه خسارت در زمان واقعی استفاده می‌کنند تا بتوانند ادعاهای جعلی بیمه را شناسایی کرده و روند پردازش را به طور موثر ساده کنند.

برنامه های سلامت شخصی

هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های فردی بیمار را تجزیه و تحلیل کند و سپس برنامه‌های بهداشتی شخصی‌سازی‌شده‌ای را ایجاد کند که شامل رژیم‌های غذایی مناسب، ورزش بدنی و رژیم‌های دارویی می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند از داده‌های ابزارهای پوشیدنی مانند ساعتهخای هوشمند، سوابق پزشکی الکترونیکی و دستگاه‌های پزشکی مبتنی بر اینترنت اشیا برای ایجاد برنامه‌های سلامت سفارشی برای بیماران استفاده کند. این فناوری می‌تواند به بیمه‌گران در ساده‌سازی رویه‌های ادعاهای مربوط به سلامتی و مدل‌سازی اکچوئری سیاست‌ها کمک کند.

توسعه دارو و آزمایشات بالینی

فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌توانند الگوها و روندها را در داده‌های تحقیقات پزشکی پیدا کنند و به دانشمندان در شناسایی مناطق بالقوه برای کشف دارو و آزمایش‌های بالینی کمک کنند. هوش مصنوعی می تواند به تجزیه و تحلیل تصویر در مقیاس بزرگ از سوابق پزشکی الکترونیکی برای ارزیابی الگوریتم ها کمک کند و به طور بالقوه منجر به بهبود توسعه دارو شود.

تشخیص تقلب

هوش مصنوعی می تواند فعالیت های متقلبانه در ادعاهای بیمه سلامت را شناسایی کند و مداخلات مناسب را به سرعت آغاز کند، در حالی که تلاش دستی را به حداقل می رساند و هزینه ها و خطرات مرتبط با ادعاهای نادرست را کاهش می دهد.

خدمات مشتری

دستیارهای مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به ساده‌سازی وظایف خدمات مشتری و خودکارسازی برخی عملیات‌ها مانند جزئیات ادعا، تمدید خط ‌مشی و پاسخ به پرسش‌ها کمک کنند.

نتیجه

در نتیجه، هوش مصنوعی نویدبخش صنعت بیمه سلامت است. فن‌آوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، برنامه‌های مراقبت‌های بهداشتی شخصی‌سازی شده، و کشف تقلب می‌توانند تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده را ساده‌سازی کنند، هزینه‌ها را کاهش دهند و بیمه‌گران را قادر سازند تا نتایج مراقبت‌های بهداشتی بهتری را به مشتریان خود ارائه دهند. بیمه‌های درمانی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به بیمه‌گران کمک کنند تا سیاست‌ها را شخصی‌سازی کنند و توانایی‌شان را در تشخیص تقلب، پیش‌بینی هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی و پایین نگه‌داشتن هزینه‌ها برای بیمه‌گذاران بهبود بخشند. هوش مصنوعی به نوآوری در صنعت مراقبت های بهداشتی ادامه می دهد و فرصت های جدیدی را برای بهبود نتایج بیماران و ارائه مراقبت های بهداشتی برای ارائه دهندگان بیمه ایجاد می کند و امکان شخصی سازی بهتر سیاست ها را برای بیمه شدگان فراهم می کند.

سخن پایانی:

طبق اطلاعات و نظرات و پیش بینی ها،هوش مصنوعی با قابلیت فراگیری ر وبه رشد قطعا از چرخه آزمون و خطا سربلند بیرون خواهد آمد و عملکرد رو به بهبودی را در هر صنعتی به نمایش خواهد گذاشت فلذا درک این نکته کلیدی و پایش مداوم سیستم های تحت راهبری این تکنولوژی و دریافت بازخوردهای دوره ایی اهمیتی دو چندان خواهد داشت.به هر روی در آینده ایی نه چندان دور شاهد رقابتهای شدید در حوزه فناوری هوش مصنوعی در جهان خواهیم بود پس به آنکه از امروز با فراگیری و ایجاد زیر ساختهای لازم از قافله پیشرفت عقب نمانیم.