سال ۲۰۲۳ بسیار پر‌حادثه بوده و ما را با احساسات گوناگونی مواجه کرده است. از جمله اینکه، نرخ‌های بهره افزایش یافته، محیط اقتصادی بر مصرف‌کنندگان و نیروی کار فناوری فشار آورده و آن‌ها را نسبت به آینده نگران کرده است. از سوی دیگر، بلایای طبیعی همچنان ادامه دارند. در واقع، سال 2023 رکورد بیشترین تعداد فجایع اقلیمی طی یک سال را به خود اختصاص داده است. رویدادهای مهم اقلیمی و تأثیر و آسیبی که بر روی افراد درگیر در واقعه گذاشته‌اند، بسیاری از ما را دچار احساسات ناخوشایندی می‌کند. همچنین امسال، مجرمان متبحر عرصه‌ی فناوری ما را نسبت به این موضوع آگاه کردند که چرا امنیت سایبری و داده‌ها باید اولویت اصلی شرکت‌ها باشد. نقض داده‌های اخیر و پیامدهای آن میلیون‌ها نفر را آسیب‌پذیر کرده است. چه بخواهیم چه نخواهیم، جرایم سایبری تقریباً در تمام جنبه‌های کسب‌وکار و فناوری و همچنین بیمه به «صنعتی مستقل» تبدیل شده است.
در حالی که این یادآوری‌ها ناراحت‌کننده هستند، سال 2023 فرصت‌های زیادی برای داشتن احساس خوش‌بینی نیز فراهم کرده است. نوسان اقتصاد جهانی، خطرات نوظهور و چشم‌انداز نظارتی در حال تحول به ما یادآوری می‌کند که صنعت بیمه اینجاست تا ما را برای اتفاقات غیرمنتظره آماده کند.
آنچه در سال 2024 منتظر آن هستیم
صنعت بیمه پیچیده است و مهم اینکه نیاز به رشد با شتاب بیشتری دارد تا اینکه با چالش‌هایی چون محافظت از افراد و مکان‌ها، دارایی‌های فیزیکی و دیجیتال روبه‌رو باشد. آنچه در سال 2024 می‌توانیم به آن بسیار خوشبین باشیم، این است که صنعت بیمه تا چه حد چابک و نوآورانه خواهد شد.
در حال حاضر شاهد شکل‌گیری این موضوع هستیم که بیمه‌گران با بصیرت بیشتری بر داده‌ها تکیه می‌کنند و تصمیمات آگاهانه‌تر و تاثیرگذارتری را با تمرکز بر مشتری می‌گیرند. در حالی که خود را در تأثیرات مثبت فناوری مانند هوش مصنوعی مولد غوطه‌ور می‌سازند، نوآوری‌های فناورانه را نیز در هسته سفر تحول دیجیتال خود به‌کار می‌گیرند.
سه روندی که در سال 2024 ابتکار عمل را در دست دارند
آنالیتیکز پیش‌بینی‌کننده مفهوم جدیدی نیست، اما در سال 2024 به طور گسترده‌تری مورد استفاده قرار خواهد گرفت. بیمه‌گران ارزش این فناوری را می‌دانند زیرا به آن‌ها اجازه می‌دهد تا با استفاده از داده‌های پیشین و دستگاه‌های مجهز به اینترنت-اشیاء (به عنوان مثال، تله‌ماتیک) پیش‌بینی کنند. از سوی دیگر، هنگامی که با تکنیک‌های یادگیری ماشین و داده‌کاوی ترکیب می‌شود، بیمه‌گران می‌توانند الگوهای موجود در مجموعه داده‌های بزرگ را شناسایی کنند. این امر به آن‌ها کمک می‌کند تا خطرات بالقوه را شناسایی کرده و فرایند ثبت ادعا را برای مشتریان ساده کنند.
به عنوان مثال، تصاویر هوایی از خانه‌های افراد، مشخصه‌های اموال آن‌ها، اطلاعات مکانی و داده‌های پیشین مربوط به آب‌و‌هوا به بیمه‌گران کمک می‌کند تا ضریب خطر یک منطقه خاص را تعیین کنند. حال اگر با بینایی کامپیوتر[1] و یادگیری ماشین ترکیب شود، این بینش داده‌ای به بیمه‌گران اجازه می‌دهد تا برای کسانی که به پوشش بیشتری نیاز دارند، حق بیمه متناسب‌تری را محاسبه کنند.
قدرت فناوری به صنعت بیمه جهشی روبه‌جلو بخشیده است. در گذشته تکمیل یک فرآیند هفته‌ها یا حتی ماه‌ها طول می‌کشید، در حالی که آنالیتیکز پیش‌بینی‌کننده می‌تواند فرآیند صدور بیمه‌نامه را ساده‌تر کند، کارایی بیمه‌گران را به میزان قابل توجهی بهبود بخشد و به مشتریان در هنگام مواجهه با اتفاقات غیرمنتظره در زندگی‌شان احساس امنیت و اطمینان بدهد.
اگرچه این دو در کنار یکدیگر متناقض به نظر می‌رسند اما در واقع مکمل و تقویت‌کننده یکدیگر هستند. در سمت بیمه‌گران، بسیاری از اتوماسیون و داده‌های بلادرنگ برای ساده‌سازی فرآیند بیمه استفاده می‌کنند. برخی از شرکت‌ها این فناوری را برای پردازش ادعاها به‌کار می‌گیرند، در حالی که برخی از آن برای کشف تقلب و برخی دیگر برای پردازش بیمه‌نامه یا خدمات مشتری از آن بهره می‌گیرند. اگرچه بیمه‌گران در مراحل مختلف سفر تحول دیجیتال خود هستند، اما بدون در نظر گرفتن مقیاس سازمان یک بیمه‌گر استفاده از اتوماسیون تا حدی متداول شده است. با استفاده از آن، منابع ارزشمندی آزاد می‌شود و به بیمه‌گران این امکان داده می‌شود تا بر روی درخواست‌های پیچیده و شخصی‌تر مشتریان تمرکز کنند. پیش‌بینی می‌شود که تا سال 2030، در رشته‌های بیمه عمر و اموال و تلفات، فرآیندهای دستی مانند صدور دستی بیمه‌نامه برای محصولات شخصی و کسب‌وکارهای کوچک منسوخ شود.
یک سمت دیگر مزایای اتوماسیون، به‌کارگیری داده‌ها و هوش مصنوعی به مشتریان نیز می‌رسد. آنچه آن‌ها در نتیجه پردازش خودکار بیمه‌نامه و تسویه ادعاها مشاهده می‌کنند، زمان پاسخگویی سریع‌تر، کمک بلادرنگ و توصیه‌های شخصی‌شده در مورد گزینه‌های پوشش‌دهی است. این واقعیت جدید فرآیند بیمه است که مشتریان هنگام ثبت مطالبات، به سرعت به آن عادت می‌کنند، زیرا چند ثانیه طول می‌کشد و نه هفته‌ها. همچنین، فناوری تعبیه شده در اکوسیستم‌های بیمه هوشمندتر می‌شود و نیازهای بیشتر مشتریان را بر اساس داده‌ها پیش‌بینی می‌کند. به عنوان مثال، گزینه‌های پوشش اضافی در طول سفر خرید مشتریان توصیه می‌شود: بیمه مسافرتی هنگام رزرو پرواز یا بیمه اموال در هنگام خرید خانه جدید.
این واقعیت جدید، چالشی‌ست برای بیمه‌گران تا نسبت به سرمایه‌گذاری دیجیتالی و تکیه بر شرکای قابل اعتماد اکوسیستم اقدام کنند و برای برآورده کردن انتظارات گسترده‌تر مشتریان آماده شوند.
از زمانی که OpenAI پستی با عنوان «معرفیChatGPT » در نوامبر 2022 منتشر کرد، جهان یک‌سر متفاوت شد. هنوز ابهامات زیادی پیرامون این فناوری وجود دارد و برای تعیین یک چارچوب استاندارد در راستای استفاده مسئولانه و اخلاقی از هوش مصنوعی مقررات در حال تغییر هستند.
پیش‌تر در مورد مزایای هوش مصنوعی در بیمه صحبت شده است: توانایی آن در خودکارسازی ارزیابی خسارت، شناسایی ادعاهای تقلبی و بهبود سفر تجربه مشتری بی‌نظیر است. با این حال، بزرگ‌ترین توصیه به بیمه‌گران این است که در مورد ملاحظات اخلاقی و حفظ حریم خصوصی با چشمان باز به این فناوری نزدیک شوند. هوش مصنوعی می‌تواند به ارائه نظرات جدیدتر و هوشمندانه‌تر کمک کند، اما این به بیمه‌گر بستگی دارد تا همکاری با ارائه‌دهندگانی را انتخاب کند که دانش و تخصص لازم را دارند تا نظرات تولید شده توسط هوش مصنوعی را منطبق با پیچیدگی منطقی، بی‌طرفانه و مطابق با مقررات منطقه جغرافیایی خاصی که در آن به مشتریان خدمات ارائه می‌دهند به‌کار گیرند.
[1] computer vision