دنیایی را تصور کنید که در آن صنعت بیمه گرفتار کاغذبازی بی‌پایان، پردازش‌های طولانی‌مدت و بیمه‌نامه‌های همه‌منظوره نباشد. در عوض، چشم‌اندازی را تصور کنید که در آن هر تعاملی متناسب با نیازهای منحصربه‌فرد شما طراحی شود، خسارات به‌سرعت و با دقت پردازش شوند و خدمات مشتری در تمام ساعات شبانه‌روز در دسترس باشد. به عصر تحول‌آفرین هوش مصنوعی مولد در بیمه خوش آمدید.
در این مقاله به بررسی مزایای بی‌شمار هوش مصنوعی مولد می‌پردازیم، کاربردهای رایجش در بخش بیمه را بررسی میکنیم و چالش‌های توأم با اجرای آن را مورد بحث قرار می‌دهیم. همچنین نگاهی اجمالی به آینده می‌اندازیم تا ببینیم چگونه هوش مصنوعی مولد به تغییر چشم‌انداز بیمه ادامه خواهد داد.
قدرت هوش مصنوعی مولد
هوش مصنوعی مولد (Gen AI) این پتانسیل را دارد که تجربه‌ی مشتری در بخش بیمه را به میزان قابل‌توجهی بهبود ببخشد. تعاملات مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی، پشتیبانی شخصی‌سازی‌شده و آنی را فراهم می‌آورد و همین امر رضایت و وفاداری مشتری را افزایش می‌دهد. با خودکارسازی پاسخ‌‌دهی به پرسش‌های متداول و ارائه‌ی خدمات شخصی‌سازی‌شده، بیمه‌گران می‌توانند تجربه‌ی خدمات مشتری را جذاب‌تر و کارآمدتر کنند.
به‌علاوه، هوش مصنوعی مولد از حجم وسیعی از داده‌ها برای ارائه‌ی اطلاعات کاربردی و عملیاتی استفاده می‌کند. این فناوری می‌تواند مجموعه‌ی داده‌های پیچیده را برای شناسایی روندها، پیش‌بینی رویدادهای آینده و توسعه‌ی محصولات شخصی‌سازی‌شده تجزیه‌وتحلیل کند.
این اطلاعات به بیمه گران کمک می‌کند نیازهای مشتری را بهتر بشناسند، پیشنهادهای خودشان را بهینه کنند و از روندهای بازار پیشی بگیرند. توانایی پیش‌بینی دقیق ریسک‌ها و تنظیم بیمه‌نامه‌ها بر اساس ریسک‌ها به بیمه‌گران مزیت رقابتی می‌دهد.
یکی از قانع‌کننده‌ترین مزایای هوش مصنوعی مولد کاهش هزینه‌ها است. با خودکارسازی وظایف معمول مانند صدور بیمه‌نامه، پردازش خسارات و خدمات مشتری، بیمه‌گران می‌توانند هزینه‌های عملیاتی را به میزان قابل‌توجهی کاهش دهند.
اتوماسیون نه‌تنها کار دستی را کاهش می‌دهد، بلکه خطاها را نیز به حداقل می‌رساند و با جلوگیری از پرداخت مازاد یا کسری پرداخت خسارات، در بلندمدت منجر به صرفه‌جویی در هزینه‌ها می‌شود.
علاوه بر آن، این امر می‌تواند کارایی فرایندهای مختلف بیمه را افزایش دهد. به‌عنوان مثال، هوش مصنوعی در فرایند صدور بیمه‌نامه، با تجزیه‌وتحلیل سریع داده‌های متقاضی و ارزیابی ریسک‌ها، فرایند تأیید بیمه‌نامه را تسریع می‌کند.
به همین ترتیب، پردازش خسارات مبتنی بر هوش مصنوعی حل‌وفصل ادعای خسارات را تسریع می‌کند و به‌موقع به کمک بیمه‌گذاران می‌شتابد. از سوی دیگر، افزایش بهره‌وری به ارائه‌ی خدمات سریع‌تر و بهبود روند کار می‌انجامد.
این امر همچنین می‌تواند هوش مصنوعی را به ابزاری قدرتمند برای توسعه‌ی عملیات بیمه تبدیل کند. بیمه‌گران می‌توانند پایگاه مشتریان خود را بدون افزایش نیروی کار خود گسترش دهند. هوش مصنوعی مولد می‌تواند حجم زیادی از ارزیابی‌های صدور بیمه‌نامه، پردازش خسارات و تعاملات با مشتری را مدیریت کند و به کسب‌وکارها این امکان را بدهد تا هم‌زمان با حفظ استانداردهای بالای خدماتی، رشد کنند.
موارد رایج استفاده از هوش مصنوعی مولد در بیمه
رسیدگی به خسارات اغلب فرایندی زمان‌بر و پیچیده است. هوش مصنوعی مولد می‌تواند این امر را با اتوماسیون خلاصه‌سازی و ارزیابی اولیه‌ی خسارات، یافتن اسناد مفقود و تهیه‌ی پیش‌نویس پاسخ به بیمه‌گزاران تسهیل کند.
توانایی هوش مصنوعی برای تجزیه‌وتحلیل و ارجاع متقابل حجم عظیمی از داده‌ها تضمین می‌کند که ادعاهای خساراتِ موجه سریع‌تر پردازش می‌شوند و رضایت مشتری افزایش و بار کارهای اداری کاهش می‌یابد.
هوش مصنوعی مولد تعامل با مشتری را از طریق خدمات مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی بهبود می‌بخشد. این ابزارها می‌توانند طیف وسیعی از درخواست‌های مشتری را از طریق چت، فرم‌های تحت وب، ایمیل‌ها و موارد دیگر مدیریت کنند، اطلاعات بیمه‌نامه را ارائه دهند و به پردازش ادعای خسارات کمک کنند. ابزارهای تعامل با مشتریِ مبتنی بر هوش مصنوعی با ارائه‌ی پاسخ‌های شخصی‌سازی‌شده و فوری تجربه‌ی کلی مشتری را بهبود می‌بخشند و دست عوامل انسانی را برای رسیدگی به مسائل پیچیده‌تر باز می‌گذارند.
صدور بیمه‌نامه یکی از حیاتی‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی مولد در بیمه است. سیستم‌های هوش مصنوعی با تجزیه‌وتحلیل مجموعه داده‌های گسترده می‌توانند ریسک‌ها را به‌دقت ارزیابی کنند و به‌طور قابل‌توجهی فرایند صدور بیمه‌نامه را تسریع کنند و دقت آن را بهبود ببخشند.
هوش مصنوعی الگوی ریسک‌هایی را که ممکن است توسط بیمه‌گران انسانی نادیده گرفته شود، شناسایی می‌کند و کیفیت کلی ارزیابی ریسک را افزایش می‌دهد. توانایی هوش مصنوعی برای یادگیری و تطبیق مداوم تضمین می‌کند که مدل‌های بیمه‌گری با گذشت زمان متناسب و دقیق باقی می‌مانند.
باید به این نکته‌ی مهم اشاره کرد که هوش مصنوعی در هر سه مورد نقشی محوری ایفا می‌کند، ولی نظارت انسانی برای اطمینان از تبعیت از قوانین و مقررات و حفظ رویکردی متعادل برای اتوماسیون ضروری است.
ملاحظات کلیدی برای استفاده از هوش مصنوعی مولد
یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی مولد با سیستم‌های قدیمی یکی از چالش‌های مهم در این رابطه است. بسیاری از شرکت‌های بیمه به فناوری‌هایی قدیمی متکی هستند که ممکن است با روش‌های پیشرفته‌ی هوش مصنوعی سازگار نباشند. این ادغام مستلزم درک کامل پیش‌نیازهای زیرساخت و یک طرح اجرایی مرحله‌به‌مرحله به‌منظور جلوگیری از اختلال در اکوسیستمِ موجود است.
با افزایش استفاده از هوش مصنوعی نگرانی‌ها در مورد حفظ داده‌های خصوصی افزایش می‌یابد. بیمه‌گران باید اطمینان حاصل کنند که از مقررات حفاظت از داده‌ها تبعیت می‌کنند و داده‌های مشتریان محفوظ می‌ماند. استفاده از هوش مصنوعی شامل پردازش مقادیر زیادی از داده‌های حساس است که به‌منظور جلوگیری از نفوذ و سوءاستفاده از اطلاعات باید با نهایت دقت مدیریت شوند.
با وجود پتانسیل‌های فراوان، هوش مصنوعی مولد بدون محدودیت‌های فنّاورانه نیست. مدل‌های فعلی هوش مصنوعی گاهی اوقات ممکن است خروجی‌های نامطمئن یا نادرستی تولید کنند که برای کاربردهای حساس بیمه مناسب نیستند. نظارت مستمر، اعتبارسنجی و اصلاح مدل‌های هوش مصنوعی به‌منظور اطمینان از قابلیت اعتماد و دقت آن‌ها ضروری است.
آینده‌ی هوش مصنوعی مولد در بیمه
آینده‌ی هوش مصنوعی مولد در بیمه امیدوارکننده به نظر می‌رسد و انتظار می‌رود پیشرفت‌های مستمر، این صنعت را بیش‌ازپیش متحول کند. نوآوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی احتمالاً منجر به خدمات بیمه‌ی شخصی‌شده‌تر و کارآمدتر، رضایت بیشتر مشتری و بهبود مدیریت ریسک خواهد شد.
با این حال، بیمه‌گران باید چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی مرتبط با هوش مصنوعی را برای بهره‌برداری کامل از پتانسیل‌های آن بررسی کنند.
همین‌طور که فناوری هوش مصنوعی به پیشرفت خود ادامه می‌دهد، می‌توان انتظار داشت با ورود فناوری‌هایی مانند InsuranceGPT به بازار، شاهد ایجاد برنامه‌های پیچیده‌تری در زمینه‌هایی مانند پردازش خسارات، صدور بیمه‌نامه و تعامل مشتری باشیم.
بیمه‌گرانی که زودتر از این فناوری‌ها استقبال می‌کنند، موقعیت خوبی برای رهبری بازار و ارائه‌ی ارزش بیشتر به مشتریان خود خواهند داشت.