آینده صنعت بیمه با هوش مصنوعی: از تحلیل داده‌ها تا پیش‌بینی خطرات

صنعت بیمه همواره با حجم عظیمی از داده‌ها سر و کار دارد. این داده‌ها شامل سوابق خسارت مشتریان، اطلاعات پایه ، گزارش ریسک ها، پیشنهادات بیمه و موارد متعدد دیگری می‌باشد. روش‌های سنتی برای تحلیل و مدیریت ریسک دیگر مانند گذشته کارآمد نیستند. در این میان هوش مصنوعی (IA) توانسته راهکارهای جدید و کاربردی در این زمینه ارائه کند که نه تنها به بهبود فرآیندها و کاهش هزینه‌ها منجر شده، بلکه دقت و سرعت در ارزیابی ریسک‌ها نیز به طور چشمگیری افزایش پیدا کرده است.

استفاده از داده‌های بزرگ (Big Data) نقش بسیار مهمی در صنعت بیمه ایفا می‌کند. داده‌های بزرگ به مجموعه‌ای از داده‌ها اطلاق می‌شود که دارای خصوصیت حجم بزرگ، سرعت تولید و تنوع بالا هستند. تحلیل این داده‌ها در ارزیابی دقیق‌تر ریسک‌ها نقش بسیار مهمی دارند.  شرکت های بیمه با تحلیل داده‌ها مانند گزارشات تصادفات، تعداد قربانیان در هر تصادف، عوامل مختلف در بروز حوادث، سوابق بیمه‌ای، گزارشات خسارت و غیره، ارزیابی محدودی از ریسک را انجام می‌دادند. امروزه با ورود هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های بزرگ، می‌توان داده‌ها را از منابع متنوع‌تری مانند اینترنت اشیا (IoT)، رسانه‌های اجتماعی، داده‌های مکانی و تغییرات آب و هوایی به دست آورد و با تحلیل این داده ها توسط هوش مصنوعی، الگو ها و روابط پیچیده بین آنها را شناسایی کرده و ریسک‌های محتمل را با دقت بیشتری پیش بینی کنیم. مدل‌های ریسک سنتی مبتنی بر داده‌های تاریخی و روش‌های آماری می‌باشند و در پیش بینی ریسک‌های جدید در دنیای امروز که سرشار از پویایی و تحول است، ناتوان هستند.

هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine learning) و الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep learning) مدل‌های ریسک را بهبود بخشد و الگوهای پنهان در داده‌های پیچیده را شناسایی کند. یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت بیمه، تشخیص و پیشگیری از تقلب است که در بسیاری از شرکت‌های بیمه خارجی به صورت عملی در حال استفاده است. در این شرکت ها، درخواست‌های خسارت توسط هوش مصنوعی آنالیز می‌شود تا از تقلب احتمالی جلوگیری کنند. سالانه میلیاردها دلار هزینه ناشی از تقلب به شرکت‌های بیمه تحمیل می‌شود که برای مثال آخرین مورد قبل از نگارش این مقاله در آمریکا حدود یک میلیون دلار در بیمه درمان و خودرو خسارت جعلی دریافت کرده بودند. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های تشخیص الگو و تحلیل داده‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به طور خودکار موارد مشکوک را شناسایی و با علامت گذاری برای بررسی دقیق‌تر به کاهش هزینه‌های تقلب کمک کرده است.

از دیگر کاربردهای مهم این فناوری نوین در بیمه، پیش بینی و مدیریت بحران است. وقوع حوادثی مانند زلزله، سیل، طوفان و بارش‌های شدید با استفاده از داده‌های بزرگ و الگوریتم های پیش بینی به طور دقیق‌تری ارزیابی می‌شود و می‌توان تصمیمات بهتری برای مدیریت ریسک در شرکت‌های بیمه گرفته شود. اکنون با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان داده‌های مربوط به آب و هوا، اطلاعات جغرافیایی و سایر داده‌های محیطی را با سرعت و دقت بالاتری تحلیل و به شرکت‌های بیمه در انجام اقدامات پیشگیرانه و کاهش میزان خسارت‌ها، که وظیفه اصلی آن‌هاست، کمک کرد.

در کشورهای پیشرفته با جمع آوری داده‌ها از دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) مانند سنسورها و دوربین‌های خودرو، میزان ریسک راننده را محاسبه و نرخ بیمه نامه را بر اساس شرایط واقعی و کاملاً به صورت پویا تنظیم می‌کند. البته همانطور که مشخص است در کشور ما دستوری بودن نرخ بیمه شخص ثالث و کیفیت پایین خودروهای داخلی، ورود هوش مصنوعی به این حوزه را با مشکل روبرو خواهد کرد.

اخیراً چندین کارگزار و شرکت بیمه با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، فروش بیمه نامه به مشتریان را بر اساس نیازهای آنها و تحلیل داده‌ ها، سفارشی سازی می‌کنند تا مشتری بتواند بیمه نامه‌ای متناسب با نیاز خود تهیه کند.

همچنین شرکت‌های بیمه به طور گسترده‌ای از هوش مصنوعی در ارزیابی و بهبود فرآیندهای پرداخت خسارت استفاده می‌کنند. خودکارسازی این فرآیند و کاهش زمان پردازش و پرداخت خسارت باعث بهبود تجربه مشتریان در این بخش شده است. برای مثال با الگوریتم‌های پردازش تصویر به صورت خودکار خسارت وارده به خودرو تحلیل، مبلغ خسارت را بر اساس قیمت‌های لوازم یدکی و اجرت، تخمین می‌زنند.

پس از استفاده از چت بات‌ها در حوزه بانکداری کشورهای پیشرفته، اکنون استفاده از چت بات‌هایی که می‌توانند به صورت ۲۴ ساعته به سوالات مشتریان پاسخ دهند، به عنوان بخش جدایی ناپذیر خدمات شرکت‌های بزرگ بیمه‌ای مانند شرکت آکسا شده است. این چت بات‌ها در زمینه‌های تمدید بیمه نامه، اطلاعات لازم برای ثبت خسارت و پرسش و پاسخ‌های ساده کاربرد دارند و نیاز به تماس تلفنی را کاهش داده و رضایت مشتریان نیز در این زمینه افزایش یافته است.

بررسی موردی کاربرد هوش مصنوعی در شرکت بیمه پینگ ان چین

شرکت بیمه پینگ ان یکی از شرکت های بیمه پیشرو در استفاده از هوش مصنوعی است. این شرکت از هوش مصنوعی در بخش سلامت تحت پلتفرمی به نام “AI Doctor” بهره گرفته است.. این پلتفرم تشخیص بیماری‌ها و ارائه توصیه‌های پزشکی را از طریف این فناوری انجام می دهد.

روش عملکرد این پلتفرم به شرح زیر می باشد:

• تحلیل داده‌های پزشکی: این هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، داده‌های بیماران شامل تصاویر پزشکی (مانند اشعه ایکس، سی‌تی اسکن و ام‌آرآی) و اطلاعات پزشکی (مانند نتایج آزمایش‌های خون و علائم بالینی) را تحلیل می‌کند.
• تشخیص اولیه: این سیستم قادر است با دقت بالایی تشخیص‌های اولیه را ارائه دهد و به پزشکان کمک کند تا تصمیمات سریع‌تر و دقیق‌تری بگیرند. به‌عنوان مثال، در تشخیص سرطان‌های اولیه یا بیماری‌های قلبی، AI Doctor می‌تواند با تحلیل تصاویر و داده‌ها، ناهنجاری‌های احتمالی را شناسایی کرده و آن‌ها را به پزشک گزارش دهد.
• توصیه‌های درمانی: علاوه بر تشخیص، این سیستم می‌تواند توصیه‌های درمانی را بر اساس پروتکل‌های پزشکی و داده‌های مشابه ارائه دهد. این توصیه‌ها به پزشکان کمک می‌کنند تا بهترین روش‌های درمانی را برای بیماران خود انتخاب کنند.

این سیستم مزایایی مانند افزایش دقت تشخیص، کاهش زمان تشخیص، بهبود دسترسی به خدمات پزشکی شده است.

• افزایش دقت تشخیص: با استفاده از AI Doctor، دقت تشخیص بیماری‌ها به طور چشم‌گیری افزایش یافته است. این سیستم می‌تواند با استفاده از داده‌های بزرگ و تحلیل‌های پیشرفته، جزئیاتی را که ممکن است توسط انسان نادیده گرفته شوند، شناسایی کند.

همچنین در این شرکت از هوش مصنوعی برای ارزیابی سریع‌تر و دقیق‌تر خسارت‌های ناشی از تصادفات خودرو استفاده می‌کند.

چگونگی عملکرد این هوش مصنوعی به شرح زیر است:

• جمع‌آوری داده‌ها: هنگامی که یک تصادف رخ می‌دهد، مشتریان می‌توانند از طریق اپلیکیشن موبایل شرکت، عکس‌های مربوط به خسارت خودرو را آپلود کنند.
• تحلیل تصاویر: سیستم هوش مصنوعی شرکت بیمه پینگ ان، این تصاویر را تجزیه و تحلیل کرده و به‌طور خودکار نوع و میزان خسارت را شناسایی می‌کند. این سیستم قادر است حتی جزئی‌ترین آسیب‌ها را نیز شناسایی کند و بر اساس داده‌های تاریخی، هزینه تعمیر را به دقت برآورد کند.
• ارزیابی و پرداخت: بر اساس ارزیابی‌های انجام‌شده توسط هوش مصنوعی، هزینه تعمیر خودرو به سرعت برآورد و به مشتری اطلاع داده می‌شود. در برخی موارد، پرداخت خسارت نیز به صورت خودکار و در عرض چند دقیقه انجام می‌شود.

هوش مصنوعی کاربردهای بسیاری در صنعت بیمه دارد و هر روز نیز به تنوع کارایی آن افزوده می‌شود. چالش‌هایی نیز در خصوص استفاده از این فناوری نوین وجود دارد که در مقاله‌ای دیگر به آن پرداخته خواهد شد.