صنعت بیمه به سرعت در حال رشد است و از تکنیک‌های یادگیری ماشین/هوش مصنوعی برای بهبود خدمات مشتری، ساخت مدل‌های پذیره‌نویسی بهتر، پیش‌بینی قیمت، رسیدگی به خسارت و غیره استفاده می‌کند. این صنعت با استفاده از حجم وسیعی از داده‌های جمع‌آوری‌شده در چند سال گذشته این کار را انجام می‌دهد. داده‌ها ستون فقرات هر تکنیک یادگیری ماشینی هستند و صنعت بیمه داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده و از آن برای حل مشکلات مهم کسب‌وکار و شتاب‌بخشی به آن استفاده می کند.
5 مورد از مهم‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین در صنعت بیمه به شرح زیر هستند:
- ارائه پیشنهاد / مشاوره بیمه به مشتریان
مشتریان امروزی بسیار فناوری‌گرا هستند و محصولاتی را ترجیح می دهند که پس از تجزیه و تحلیل پروفایل‌هایشان برای آنها طراحی شده باشد. شرکت‌ها به شدت روی فناوری‌هایی مانند چت‌بات‌ها سرمایه‌گذاری می‌کنند تا خدمات بهتر و موثرتر به مشتریان را ارتقا دهند. برخی از مزایای چت‌بات‌ها شامل این موارد هستند که مثلا به صورت 24/7 به مشتریان کمک می‌کنند، اطلاعات صورتحساب را بررسی می‌کنند و به سوالات رایج پاسخ می‌دهند. این اقدامات به شرکت کمک می‌کند تا به طور موثر با مشتریان بالقوه ارتباط برقرار نماید. یادگیری ماشین، بیمه‌گران را قادر میسازد تا مشتریان را بهتر درک کنند و پوشش‌های بیمه‌ای را ایجاد کنند که نیازها و مشخصات خاص آنها را برآورده کند.
- جلوگیری از تقلب و تشخیص آن
صنعت بیمه به دلیل ادعاهای تقلبی، سالانه بیش از 40 میلیارد دلار از دست می‌دهد که دلیل کافی برای سرمایه‌گذاری در فناوری‌هایی است که می‌توانند این تعداد را کاهش دهند و شرکت‌ها را برای رسیدگی به معاملات جعلی و اقدامات پیشگیرانه برای کاهش چنین مواردی مجهزتر کنند. یادگیری ماشین نقش بسیار مهمی در اینجا ایفا می‌کند، زیرا داده‌های تاریخی مربوط به دعاوی خسارت را مطالعه و به پیش‌بینی کلاهبرداری در آینده کمک می‌کند.
یادگیری ماشین برای کاربردهای مختلف از ثبت خسارت تا تسویه خسارت استفاده می شود. مدل‌های پیش بینی را می‌توان برای پیش‌بینی دعاوی خسارت آتی و هزینه‌های مرتبط با آن استفاده کرد. یادگیری ماشین نه تنها بیمه‌گران را قادر میسازد تا به میزان زیادی در هزینه خسارت صرفه‌جویی کنند، بلکه به خدمات بهتر به مشتریان از طریق تسویه سریع خسارت، بررسی مؤثر و ساختاریافته و مدیریت کارآمد کمک می‌کند. این امر به بیمه‌گران کمک می‌کند تا امور مالی مربوط به خسارت را بهتر برنامه‌ریزی کنند. سیستم‌های تشخیص سند ادعایی وجود دارد که به رسیدگی به اسناد اعلان دست‌نویس دعاوی خسارت، با استفاده از سرویس تشخیص کاراکتر نوری هوش مصنوعی مبتنی بر ابر (OCR: cloud-based AI optical character recognition) کمک می‌کند و بار ورودی سند را کاهش می‌دهد.
نگهداشت مشتری، یک مورد استفاده حیاتی یادگیری ماشین برای صنعت بیمه است. از آن‌جایی که هزینه حفظ یک مشتری بسیار کمتر از هزینه به دست آوردن مشتریان جدید است، یادگیری ماشین می‌تواند به بیمه‌گران کمک کند تا بیمه‌نامه‌هایی را شناسایی کنند که به احتمال زیاد بازخرید می‌شوند؛ مثلا، احتمال وقوع رفتاری خاصی از مشتریان را پیش‌بینی کرده و به مشتری پیشنهاد کمک بدهند تا بتوانند شاخص‌های پیش‌دستانه‌ای را اتخاذ نمایند.
ارزش طول عمر مشتری (CLV) معیاری است که ارزش یک مشتری را برای یک شرکت به عنوان تفاوت بین درآمد به‌دست‌آمده و هزینه‌های انجام‌شده نشان می‌دهد که همه این‌ها در کل رابطه با مشتری، از جمله آینده، پیش‌بینی می‌شوند.
یادگیری ماشین بیمه‌گران را قادر میسازد که CLV را پیش‌بینی کنند. این کار به کمک داده‌های تاریخی جمع‌آوری‌شده در طول سال‌ها و ارزیابی سودآوری بالقوه مشتری برای بیمه‌گر و ایجاد پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده مشتری‌محور انجام می‌شود. یادگیری ماشین می‌تواند برای پیش‌بینی نگهداشت یا خرید جانبی (cross-buying) کمک کند که در نهایت درآمد شرکت را بالا می‌برد.
به جز موارد کاربرد یادشده، یادگیری ماشین می‌تواند برای بهینه‌سازی قیمت، بخش‌بندی مشتریان و تحلیل بازار هم مورد استفاده قرار گیرد. اما این فقط شروع کار است. زمان استفاده از یادگیری ماشین رو به افزایش است و به کسب‌وکارها کمک می‌کند مشتریان را بهتر درک کنند و رشد خود را تقویت نمایند.
ترجمه و تنظیم: وحیده نورانی