هوش مصنوعی در بیمه (AI in Insurance) چیست؟

فناوری هوش مصنوعی (AI) توسط شرکت‌های بیمه برای بهبود کارایی عملیاتی، مدیریت ریسک‌ها و ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده استفاده می‌شود.

مرور کلی

هوش مصنوعی دوره جدیدی از نوآوری و کارایی را در صنعت بیمه به وجود آورده است که ناشی از چشم‌انداز ریسک در حال تحول سریع، پیشرفت‌های بی‌سابقه فناوری و افزایش تقاضای مشتریان برای خدمات شخصی‌سازی‌شده‌تر است. در این مقاله، پویایی‌های این تحول را بررسی می‌کنیم و دیدگاه عمیقی از عواملی که باعث رشد استفاده از هوش مصنوعی در بیمه شده‌اند، ارائه می‌دهیم. همچنین چندین مثال عملی از نحوه استفاده شرکت‌های بیمه از این فناوری برای بهبود کارایی عملیاتی، مدیریت ریسک‌ها و ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده را بررسی خواهیم کرد.

عوامل پذیرش

راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به شرکت‌های بیمه کمک می‌کنند تا ریسک‌ها را بهتر مدیریت کنند، کارایی را تسریع کنند و سودآوری را بهبود بخشند. چندین کاتالیزور باعث افزایش پذیرش این فناوری در بخش بیمه شده‌اند.

پیشرفت‌های سریع در یادگیری ماشین و فناوری‌های هوش مصنوعی

رشد انفجاری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فرصت‌های جدیدی برای استخراج ارزش از داده‌ها فراهم کرده است. به عنوان مثال، مدل‌سازی زبان بزرگ (LLM)، شاخه‌ای از هوش مصنوعی که قادر به پردازش هوشمند داده‌های موجود در اسناد است، یکی از این موارد است. با استفاده از LLM‌ها، شرکت‌های بیمه می‌توانند جریان کاری مدیریت ادعاها را تسریع کنند، با پردازش، استخراج و خلاصه‌سازی متون بزرگ غیرساختارمند برای کمک به اولویت‌بندی ادعاها، تشخیص دعاوی حقوقی، ارزیابی ادعاها، واگذاری و بسته شدن ادعاها. از سوی دیگر، یادگیری ماشین می‌تواند در شناسایی تقلب در زمان اعلام اولیه خسارت (FNOL)، پیش‌بینی پیچیدگی‌های ادعاها، پشتیبانی از پیش‌بینی هزینه‌ها و بهبود تجربه مشتری با پیش‌بینی بازگشایی ادعاها کمک کند.

دسترسی به منابع داده‌ای بزرگ‌تر و متنوع‌تر

افزایش چشمگیر در کمیت و تنوع منابع داده‌ای به این معناست که مواد خام بیشتری برای استخراج ارزش در دسترس است. داده‌های شخص ثالث نیز نقش فزاینده‌ای ایفا می‌کنند، زیرا شرکت‌های بیمه داده‌های خود را با داده‌های اعتباری مصرف‌کنندگان، داده‌های بازاریابی، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، اطلاعات رفتار خرید، سوابق کیفری، ادعاهای بیمه‌ای گذشته و داده‌های آب‌وهوایی تکمیل می‌کنند. داده‌های شخص ثالث به شرکت‌های بیمه کمک می‌کنند تا فرآیندهای صدور بیمه‌نامه، مدل‌سازی ریسک، پردازش ادعاها، روش‌های بازاریابی و غیره را بهبود بخشند. LLM‌ها همچنین به شرکت‌های بیمه امکان داده‌اند تا حجم‌های زیادی از داده‌های غیرساختارمند، از جمله داده‌های ادعاها، تعاملات با مشتری، اسناد حقوقی، تصاویر و سایر گزارش‌ها را بهتر دریافت و تبدیل کنند.

تقاضا برای خدمات و تجربه مشتری بهبودیافته

راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی به شرکت‌های بیمه امکان می‌دهند تا تقاضای مشتریان برای پشتیبانی به‌موقع و شخصی‌سازی‌شده‌ای که به‌صورت ۲۴/۷ در دسترس است را برآورده کنند. پردازش زبان طبیعی (NLP) — نوعی هوش مصنوعی که به ماشین‌ها امکان می‌دهد زبان نوشتاری و گفتاری را درک کرده و به آن پاسخ دهند — راه‌حل‌های خدمات مشتری خط مقدم را تقویت می‌کند که پشتیبانی اولیه مداوم را فراهم می‌کنند تا عوامل انسانی بتوانند روی مسائل پیچیده‌تر مشتری تمرکز کنند. علاوه بر این، با استفاده از یادگیری ماشین برای پردازش مستقیم در صدور بیمه‌نامه و انتشار سیاست‌ها، شرکت‌های بیمه می‌توانند تجربه‌ای سریع‌تر و یکپارچه‌تر برای ورود مشتریان ارائه دهند و به مشتریان امکان دهند تا به‌سرعت بیمه‌نامه‌ای را که به بهترین شکل با نیازهای منحصربه‌فردشان مطابقت دارد، تأمین کنند.

قابلیت‌های پلتفرم داده‌ای ابری مدرن

پلتفرم‌های داده‌ای و هوش مصنوعی ابری مدرن روشی کارآمد و مقرون‌به‌صرفه برای ذخیره و پردازش حجم عظیمی از داده‌ها ارائه می‌دهند. با پشتیبانی از داده‌های ساختارمند، نیمه‌ساختارمند و غیرساختارمند، شرکت‌های بیمه می‌توانند از مجموعه‌های داده متنوع برای آموزش و بهبود مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین خود استفاده کنند. قدرت محاسباتی مقیاس‌پذیر به تیم‌ها امکان می‌دهد تا جریان‌های کاری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین خود را به‌طور مؤثری مدیریت کنند.

کاربردهای هوش مصنوعی در بیمه

صنعت بیمه به‌عنوان یکی از پیشگامان تحلیل داده، در موقعیت مناسبی برای به حداکثر رساندن پتانسیل هوش مصنوعی قرار دارد. در حالی که هوش مصنوعی کاربردهای قدرتمند زیادی برای بهبود صنعت بیمه دارد، بیایید به شش مورد خاص نگاه کنیم که نقش هوش مصنوعی در شکل‌دهی آینده بیمه را برجسته می‌کنند.

پردازش کارآمدتر ادعاها

فرآیندهای مبتنی بر هوش مصنوعی جریان‌های کاری پردازش ادعاها را ساده می‌کنند و زمان لازم برای پردازش و پرداخت ادعاها توسط شرکت‌های بیمه را به‌طور قابل‌توجهی کاهش می‌دهند. هوش مصنوعی می‌تواند فرم‌های ادعا، اسناد و داده‌های بصری مانند تصاویر و ویدئوها را تجزیه‌وتحلیل کند و این‌ها را به گزارش‌های منسجم تبدیل کند.

مدیریت ریسک بهبودیافته

مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری ماشین حجم عظیمی از داده‌ها را از منابع مختلف تجزیه‌وتحلیل می‌کنند و به شرکت‌های بیمه امکان می‌دهند تا روندها را پیش‌بینی کرده و ریسک‌های بالقوه را با دقت بیشتری شناسایی کنند. این قابلیت‌ها به شرکت‌های بیمه امکان می‌دهند تا استراتژی‌ها و قیمت‌گذاری خود را به‌صورت پیش‌فعال تنظیم کنند تا ریسک را بهتر مدیریت کنند.

خدمات مشتری برتر

عامل‌های مجازی و چت‌بات‌های مبتنی بر NLP تعاملات مشتری را با پاسخ‌های هوشمند به پرس‌وجوهای خدمات مشتری و دسترسی سریع به اطلاعات بیمه‌نامه بهبود می‌بخشند. دسترسی ۲۴/۷ به پشتیبانی مشتری، رضایت مشتری را افزایش می‌دهد و بار روی عوامل انسانی را کاهش می‌دهد. هوش مصنوعی همچنین برای تحلیل احساسات استفاده می‌شود، فرآیندی که احساسات بیان‌شده در متن دیجیتال، از جمله بررسی‌های آنلاین، پست‌های رسانه‌های اجتماعی و پیام‌های چت خدمات مشتری را شناسایی و دسته‌بندی می‌کند. با استفاده از تحلیل احساسات، شرکت‌های بیمه می‌توانند به‌سرعت مشکلات خدمات و پشتیبانی مشتری را شناسایی و اصلاح کنند.

تشخیص پیشرفته تقلب

خسارات تقلبی در اموال و حوادث یکی از منابع اصلی از دست رفتن درآمد برای شرکت‌های بیمه هستند. از موارد استفاده در مراقبت‌های بهداشتی تا بیمه کسب‌وکار، مدل‌سازی پیش‌بینی و تشخیص ناهنجاری مبتنی بر هوش مصنوعی الگوها و ناسازگاری‌هایی را شناسایی می‌کند که به بازرسان انسانی کمک می‌کند تا تشخیص دهند چه زمانی یک ادعا تقلبی است.

صرفه‌جویی در هزینه‌ها از طریق اتوماسیون

سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای انجام سریع و کارآمد وظایف دستی وقت‌گیر بسیار مفید هستند. ایجاد سیستم‌های بسیار خودکار فرصت خطای انسانی را کاهش می‌دهد و به کارشناسان صدور بیمه‌نامه و پردازشگران ادعاها امکان می‌دهد تا روی کارهای پیچیده‌تر و سطح بالاتر تمرکز کنند. نمونه‌ای از این نوع اتوماسیون استفاده از NLP برای استخراج اطلاعات کلیدی از اسناد ادعاها است.