- Info@SaminRay.Com
- 88866172 021
صنعت بیمه
در همهگیری جهانی بیماری کرونا بیش از 55 میلیارد دلار خسارت به شرکتهای بیمه وارد گردید رقمی که پس از تأثیر طوفان کاترینا در رتبه دوم قرار دارد. به این ترتیب یک بار دیگر اهمیت فناوری، به ویژه محاسبات ابری و هوش مصنوعی در صنعت بیمه مشخص شد.
در همهگیری جهانی بیماری کرونا بیش از 55 میلیارد دلار خسارت به شرکتهای بیمه وارد گردید رقمی که پس از تأثیر طوفان کاترینا در رتبه دوم قرار دارد. به این ترتیب یک بار دیگر اهمیت فناوری، به ویژه محاسبات ابری و هوش مصنوعی در صنعت بیمه مشخص شد. در سال 2021، بسیاری از شرکتهای بیمه بیش از 40 درصد از هزینههای خود را برای موارد استفاده از هوش مصنوعی و پروژههای آزمایشی صرف کردند. McKinsey تخمین میزند هوش مصنوعی میتواند تا 1.1 تریلیون دلار ارزش بالقوه سالانه برای صنعت بیمه جذب کند. کار اصلی شرکتهای بیمه ارزیابی ریسک است و این مسئله امروزه با هوش مصنوعی انجام میشود. به همین دلیل صحبت از آینده صنعت بیمه، با اجتناب از موضوع هوش مصنوعی، دشوار است. استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای تغییر روش ارزیابی بیمه نامهها یکی از مبتکرانهترین کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی است. این کاربردها هم در مقیاس سازمانی و هم در مقیاس کاربر قابل تعریف هستند.
1- تخمین سطح در صدور بیمه نامه ها
شرکتهای بیمهای میتوانند با کمک مدلهای از پیش تعیین شده مبتنی بر هوش مصنوعی، سطح ریسک افراد یا صنایعی که قصد بیمه شدن دارند را براساس فعالیتهای آنها تعیین کنند. این امر با کمک ترکیب فناوری اینترنت اشیا و توسعه اپلیکیشنهای فینتک سطح ریسک افراد و صنایع را اندازهگیری میکنند.
2- پذیره نویسی، قیمت گذاری و ارزیابی ریسک قراردادها
خدمات پذیرهنویسی عمدتاً برای وام و سرمایهگذاری توسط شرکتهای بیمه ارائه میشود. یک مدل مبتنی بر هوش مصنوعی میتواند ارزیابی سریع از ریسک اعتباری مشتری را ارائه دهد و به مشاوران اجازه دهد بهترین معامله ممکن را ایجاد کنند.
Manulife، یک شرکت خدمات مالی کانادایی است که بعنوان اولین شرکتی است که در این کشور از هوش مصنوعی برای پذیرهنویسی استفاده میکند. این شرکت بیمه از یک هوش مصنوعی تخصصی معروف به الگوریتم تصمیم گیری هوش مصنوعی (AIDA) استفاده میکند که با استفاده از تعهدات و پرداختهای قبلی مشتری آموزش میبیند و میتواند به روشهای مختلفی طبقهبندی شود، از جمله پرداخت خسارت یا افزایش نرخ سود. این روش به صنعت بیمه محدود نمیشود و ممکن است برای امتیازدهی اعتباری برای وامهای بانکی نیز استفاده گردد.
3- فرایندهای ادعاهای خودکار
همانطور که میدانیم فرایند سرویسدهی به بیمه، از یک رویه منظم پیروی میکند. مشتریان تحت پوشش یک بیمه خاص قرار میگیرند و هزینه آن را میپردازند. در صورت بروز حادثه یا بیماری، مشتری باید برای فعال کردن پوشش خود مدارک و ادعاهایی ارائه دهد که این کار در اکثر موارد بسیار زمان بر و دشوار است.
رباتهای هوش مصنوعی میتوانند تجربه کاربر را به فرایند دریافت خسارت دلپذیرتر کنند. این ربات با دریافت مدارک و اعمال تشخیص تقلب روی آنها به شرکتهای بیمهای کمک میکنند. سپس با در اختیار قرار دادن روند و مراحل اخذ خسارت به خسارت دیده، تنشها و چالشهای این مسیر را کاهش میدهد و در نهایت با نمایش لحظه به لحظه روند بررسی پرونده، مراجعه به شرکتهای بیمهای را کاهش میدهد. از طرفی دیگر میتوان گفت این رباتها منجر به کاهش هزینههای شرکت، کم کردن کارهای عملیاتی (تماسها و بررسی چندباره مدارک) و در کل افزایش دقت میشوند. ربات مسئولیت کل فرایند را بر عهده میگیرد و مشتری را در هر مرحله به صورت مکالمه راهنمایی میکند.
4- ایجاد مدلهای ارزش گذاری
مدلهای ارزشگذاری معمولاً در سرمایهگذاری و صنایع بانکی مورد استفاده قرار میگیرند. با اعمال مجموعهای از اطلاعات مرتبط با دارایی و نمونههای گذشته، مدل میتواند به سرعت ارزش دارایی را محاسبه کند. اینها همان نقاط دادهای هستند که یک انسان برای ارزشگذاری یک دارایی استفاده میکند، اما مدل یاد میگیرد که بر اساس دادههای قبلی چه وزنهایی را به هر نقطه داده اختصاص دهد. این مدل به طور سنتی در صنعت املاک و مستغلات استفاده میشود، جایی که الگوریتم را میتوان با استفاده از دادههای فروش قبلی آموزش داد. در سازمانهای مالی، این مجموعه اطلاعات میتوانند تحلیلهای مالی مختلف، آنالیز روند چندگانه بازار، شاخصها و تخمینهای رشد اقتصادی باشند. اکثر تیمهای بانکداری و سرمایهگذاری، برای پیشبینی ارزش شرکتها از چنین مدلهایی به عنوان یک ابزار داخلی استفاده میکنند.
5- قراردادها
در صنعت مالی، تجزیه و تحلیل قرارداد یک مسئله مهم و حیاتی است. این کار معمولاً توسط مدیران و مشاوران صورت میگیرد، با کمک هوش مصنوعی این امر قابل محول کردن به یک مدل یادگیری ماشین است. اسناد را میتوان با استفاده از OCR به اسناد دیجیتالی تبدیل کرد. سپس میتوان قراردادها را با استفاده از یک مدل NLP با منطق تجاری لایهای به سرعت تفسیر، ثبت و تصحیح کرد.
قرار دادهای کسب و کار به فرم یک قالب خاص (مشابه آنچه در مایکروسافت اکسل یافت میشود)، قابل تنظیم است. در این فرم هر مورد متناسب با اجرایی یا غیر اجرایی بودن آن در قرار داد به نمونهی ورودی تبدیل میشود. با استفاده از قراردادهای موجود و نحوه رفتاری که با چنین محتوایی صورت میگیرد، یک مدل ایجاد خواهد شد و سپس نمونههای ورودی به مدل تزریق میشوند. به دلیل ساختار مشابه قراردادها، نتیجه حاصل از مدل بسیار دقیق خواهد بود.
شرکتها باید مشتریان خود را حفظ کنند و برای انجام این کار، پیشبینی ریزش تعداد مشتریان میتواند برای انجام اقدامات پیشگیرانه بسیار مفید باشد. مدیران میتوانند با ارائه فهرست اولویتبندی شدهای از خدمات، مشتریانی که قصد لغو همکاری را دارند، نگه داشته باشند. سپس مدیر میتواند موارد زیر را در لیست مورد بررسی قرار دهد. ارائه خدمات سطح بالاتر یا محصول بهتر، در این سناریو، مدل بر اساس دادههای رفتاری مشتری، متغیرها را به اثر ریزش مرتبط میسازد. تعداد دفعاتی که بیانیهها دانلود شدهاند، لغو اشتراک از خبرنامهها و نامههای پستی و سایر نشانههای رفتار انحرافی، همگی میتوانند به عنوان متغیرهای توضیح دهنده رفتار کاربر یا مشتری استفاده شوند.
مراجع:
How AI Is Transforming the Insurance Industry [6 Use Cases] (v7labs.com)