پروفایلینگ داده چیست و آیا صنعت بیمه را متحول می‌کند؟

در مبحث داده‌های بیمه، پیشرفت‌های چشمگیری در یادگیری و پروفایلینگ داده‌ها ایجاد شده است. این فناوری‌ها امکان پیش‌بینی خسارات را فراهم می‌کنند و بینش‌های ارائه می‌دهند که قبلاً دست‌نیافتنی بود. برخلاف رویکردهای متعارف، این ابزارهای پیشرفته توانایی در نظر گرفتن ورودی‌های متعدد همزمان را دارند که به بخش‌های صدور و ارزیابی بیمه امکان تصمیم‌گیری‌های آگاهانه را می‌دهد که منجر به نتایج بهتری برای شرکت‌های بیمه و بیمه‌گذاران می‌شود.

پروفایلینگ داده چیست؟

پروفایلینگ داده فرایند تحلیل داده‌ها برای درک ویژگی‌ها و ساختار آن است و پیش‌نیازی برای کاربرد موفقیت‌آمیز یادگیری ماشین می‌باشد. ابزارهای پروفایلینگ داده،  آمار و ارقام را خلاصه و نقاط ضعف را شناسایی می‌کنند و موارد عدم یکپارچگی را در یک مجموعه داده تشخیص می‌دهند و نهایتا بینش‌های ارزشمندی برای پاک‌سازی داده‌ها و نرمال‌سازی فراهم می‌کنند. از طریق این فرایند اطمینان حاصل می‌شود که داده‌های مورد استفاده برای آموزش و اعتبارسنجی از کیفیت بالایی برخوردار است و بنابراین دقت و قابلیت اعتماد مدل‌های یادگیری ماشین بهبود می‌یابد.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین نوعی هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها امکان می‌دهد بدون نیاز به قوانین برنامه‌نویسی مشخص از داده‌ها بیاموزند. یادگیری ماشین فراتر از پروفایلینگ داده‌ها پیش می‌رود و با استفاده از داده‌ها الگوهای مختلفی را کشف می‌کند و پیش‌بینی‌ و طبقه‌بندی‌ها انجام می‌دهد. مدل‌های یادگیری ماشین آموزش دیده می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را از جمله سوابق پزشکی و رانندگی و حتی عوامل خارجی مانند سلامت سطح و میزان خلاف رانندگی جامعه را تحلیل کنند تا همبستگی‌های موجود در داده‌های را متفاوت پیدا کنند تا با سرعت بیشتری بینش‌های دقیقی استخراج کنند.

دقت: با تجمیع داده‌های تاریخی، بیمه‌گران می‌توانند عوامل ریسک را با دقت بالایی تحلیل کنند. عواملی از قبیل نوع وسیله نقلیه، موقعیت جغرافیایی، سن و سابقه رانندگی بیمه‌گذار، به بیمه‌گران بینشی می‌دهد تا ضریب ریسک مرتبط با یک پوشش بیمه را توسعه دهند. این سطح دقت، قابلیت قیمت‌گذاری دقیق مبتنی بر ریسک را به شرکت‌های بیمه می‌دهد.

تسریع فرایند ادعای خسارت: با بهره‌گیری از این فناوری‌ها، بیمه‌گران از طبقه‌بندی خودکار ادعاهای خسارت به دسته‌های پرخطر و کم‌خطر بهره‌مند می‌شوند. این امر، «پردازش مستقیم» درخواست‌های با ریسک کم را امکان‌پذیر  و گردش‌ امور مرتبط با خسارت را تسریع می‌کند. در نتیجه، زمان پردازش، انرژی و هزینه‌های مرتبط با ادعاهای خسارت با ریسک کم به طور قابل توجهی کاهش می‌یابد و شرکت بیمه می‌تواند بر موارد پیچیده‌تر تمرکز کنند.

تقلب: ترکیب پروفایلینگ داده و هوش مصنوعی ناهنجاری‌هایی موجود در داده‌های خسارت را که می‌تواند نشانه‌ای از تقلب بالقوه باشد، تشخیص می‌دهد. علاوه بر منافع مالی، این امر شهرت و اعتبار شرکت بیمه را بهبود می‌بخشد.

چالش‌ها

در حالی که هماهنگی بین پروفایلینگ داده و یادگیری ماشین بسیار مفید است، اما بیمه‌گران هنگام ادغام این فناوری‌ها در سیستم‌های خود با چالش‌هایی مواجه هستند.

یکی از این چالش‌ها چگونگی تضمین کیفیت داده است. داده‌های دنیای واقعی اغلب دارای موارد نادقیق و متناقض هستند. غلبه بر این چالش نیازمند سرمایه‌گذاری و تلاش بیمه‌گران در درک منشأ خطاها و اصلاح کیفیت داده است.

علاوه بر این، احتمال وجود سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین چالش دیگری محسوب می‌شود. اگر داده‌های آموزشی مورد استفاده برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین نامتوازن باشد، پیش‌بینی‌های حاصله ممکن است نادقیق یا سوگیرانه باشد. لازم است تا شرکت‌های بیمه چنین سوگیری‌هایی را مدیریت کنند و کاهش دهند تا امکان تصمیم‌گیری عادلانه و بی‌طرفانه فراهم شود.

در حالی که صنعت بیمه به طور فزاینده‌ای به یک صنعت داده-محور تبدیل می‌شود، بیمه‌گران باید فرهنگی از یادگیری و بهبود مداوم را تقویت کنند. به‌روزرسانی‌ها و بهبودهای منظم در مدل‌های یادگیری ماشین برای سازگاری با شرایط بازار در حال تغییر، ترجیحات مشتریان و ریسک‌های نوظهور ضروری است. با چابکی و پذیرش به‌موقع پیشرفت‌های فناورانه، بیمه‌گران می‌توانند یک مزیت رقابتی کسب کنند و خدمات بهتری را به مشتریان خود ارائه دهند.

در آینده‌ای که بر پایه داده‌ها است، یکپارچه‌سازی پروفایلینگ داده  و یادگیری ماشین نقش کلیدی در شکل‌دهی مجدد شیوه عملکرد بیمه خواهد داشت. با بهره‌گیری از قدرت این فناوری‌ها، بیمه‌گران می‌توانند چالش‌های پیچیده را مدیریت و نتایج مثبتی را برای خود و بیمه‌گذاران ایجاد نمایند. با به‌کارگیری پروفایلینگ داده و یادگیری ماشین، صنعت به سوی آینده‌ای با کارآیی و سطح ارزیابی ریسک بهتر و تجربه مشتری برتر پیش خواهد رفت.