امروزه فرایندهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند تمام KPIهای مالی را بهبود ببخشند. با توجه به اینکه بسیاری از کارمندان در سراسر جهان اکنون دورکار هستند، در مورد چگونگی رسیدن به سطح بهره‌وری قبل از شیوع کووید-۱۹ و همچنین برنده شدن در بازار رقابتی در بین تیم‌های رهبری سؤالات مهمی مطرح شده است. علاوه بر این، امروزه با سخت شدن بازار، بیمه‌گران باید از فرصت‌های موجود حداکثر استفاده را ببرند تا خود را برای موفقیت‌های آینده آماده کنند.
در کنار همه‌ی این‌ها، می‌توان تصور کرد که بسیاری از کارهای دستی یا غیرضروری خودکار شوند. با پیاده‌سازی هوش مصنوعی و تغییر فرایندهای موجود، می‌توان به بیمه‌گران این قابلیت را اضافه کرد تا بر روی وظایفی تمرکز کنند که ارزش‌های واقعی را دوچندان می‌کنند.
پیامدهای بازار سخت
چرخه‌ی سخت شدن بازار به‌وضوح بر صنعت بیمه تأثیر می‌گذارد و شکاف بین پیشنهاد و تقاضا نیز در حال افزایش است. در بازار سخت امروزی نرخ‌ها افزایش و ظرفیت‌ها نیز کاهش می‌یابند. در نتیجه، بیمه‌گران با تعداد زیادی از درخواست‌هایی مواجه می‌شوند که در بازه‌ی ریسک‌پذیری تعریف‌شده‌شان نمی‌گنجد. این باعث ایجاد چندین چالش، به‌ویژه در فرایند صدور بیمه‌نامه می‌شود.
بسیاری از بیمه‌گران می‌خواهند بدانند چگونه از فرصت‌هایی که این بازار به ارمغان می‌آورد می‌توانند بهره ببرند. برخی از این فرصت‌ها در کسب‌وکارهای جدیدی هستند که سابق بر این خارج از محدوده‌ی ریسک‌پذیری بودند، اما اکنون به لطف تغییر نرخ‌ها در این محدوده قرار می‌گیرند. بیمه‌گران نیاز به یک پیشخوان مجازی دارند تا درخواست‌های وارده در آن دسته‌بندی شوند و سپس از طریق تصمیم‌گیری خودکار اولویت‌بندی گردند. این امر به بیمه‌گران اجازه می‌دهد به جای اینکه فرایند انجام درخواست‌ها را به ترتیب ثبت دنبال کنند، زمان خود را صرف بخش‌های جذاب کسب‌وکارشان نمایند.
برای تحقق این امر، بیمه‌گران باید بتوانند به‌طور خودکار ریسک موجود در درخواست ایمیل کارگزار را بررسی کنند. این کار منجر به اتوماسیون تصمیم‌گیری می‌شود، که به‌نوبه‌ی خود رهبران بیمه را قادر میسازد تا میزان ریسک‌پذیری را در لحظه اصلاح کنند و تغییر دهند.
سامان دادن به داده‌ها و اطمینان از سلامت فرایندها به این معنی است که بهترین اطلاعات ممکن را برای انتخاب ریسک‌های مناسب در زمان نرم شدن بازار در دست دارند.
کاوش داده‌ها
وقتی منابع داده را برای اولویت‌بندی در نظر می‌گیریم، هیچ پاسخ کلی و جامعی وجود نخواهد داشت. با این حال، امروزه دو راهکار اصلی برای این موضوع وجود دارد: داده‌های خارجی برای شناسایی ویژگی‌های ریسک وجود دارد که به بهبود مدل‌های قیمت‌گذاری کمک می‌کند. همچنین، بیمه‌گر در روند کاری‌اش به پیشخوانی نیاز دارد که هنگام قیمت‌گذاریِ آنی، بتواند داده‌ها را در آن وارد نماید.
هنگام بررسی مفصل ویژگی‌های ریسک، مانند داده‌های سیل یا ریسک اموال، آن منابع باید قابل‌اعتماد و دقیق باشند. اما منابع داده‌ای دیگری نیز وجود دارد که می‌توانند به تصمیم‌گیری خودکار و سریع در مورد اینکه آیا بیمه‌گر باید وقت خود را صرف بررسی ریسک کند یا خیر، کمک می‌کنند. در واقع، صدها منبع داده فقط برای این منظور وجود دارد.
موفقیت در روند بیمه‌گری
از دیرباز فرایندها به طور کلی برای بیمه‌گران ناکارآمد بوده‌اند. بیمه‌گران هر روز تعداد زیادی درخواست دریافت می‌کنند، اما اغلب برایشان مشخص نیست که چگونه باید اولویت‌بندی‌شان کنند. از آن گذشته، ثبت مجدد داده‌ها به این معنی است که بیمه‌گر باید اطلاعات را سه یا چهار بار وارد سیستم کند.
اگر بتوان روند شفافی برای صدور بیمه‌نامه ایجاد کرد که زمان صرف‌شده توسط بیمه‌گر بر روی سیستم‌ها و فرایندها را کاهش دهد و بتواند زمان بیشتری را صرف ریسک‌های کلیدی و تعامل با کارگزاران کند، موفقیت بسیار مهمی به دست آمده است. این نکته کل فرایند را برای مشتری نیز دلپذیرتر می‌کند.
موارد کاربردی هوش مصنوعی
امروزه استفاده از هوش مصنوعی هم‌زمان با پیشرفت‌های فنی سال‌های اخیر پیشرفت کرده است. نه‌تنها افزودن داده‌ها، بلکه ارائه‌ی اطلاعات واقعی برای ساختن پروفایل‌های ریسک و همچنین استخراج خودکار داده‌ها از درخواست‌ها را نیز باید مد نظر قرار داد. این درخواست‌ها هنوز هم با فرمت‌های مختلف و با داده‌های سامان‌نیافته وارد سیستم می‌شوند. استخراج فیلدهای داده از پیوست‌ها در سال‌های اخیر برای هوش مصنوعی امکان‌پذیر بوده است، اما امروزه حتی پخته‌تر نیز شده است.
امروزه هوش مصنوعی می‌تواند درخواست ثبت‌شده را تحلیل معنایی کند و زمینه‌ی کلی‌تر را متوجه بشود. از آن گذشته، باید دید که چطور می‌توان از هوش مصنوعی برای تطبیق خودکار ریسک با استراتژی صدور بیمه استفاده کرد؟ چطور می‌توان در مورد قرار گرفتن درخواست در محدوده‌ی ریسک‌پذیری تصمیم گرفت؟ یا ارزش ریسک را پیش‌بینی کرد؟
هوش مصنوعی می‌تواند این پیش‌بینی‌ها را انجام بدهد و این موضوع نه فقط به تبدیل مشتریان بالقوه به بالفعل مربوط است، بلکه ضریب خسارت مورد انتظار نیز محاسبه می‌شود. در بیمه‌ی تجاری، این کار تنها زمانی امکان‌پذیر است که با استفاده از صدها نقطه‌ی داده، بتوان یک ریسک را با ریسک‌های موجود در پورتفولیو تطبیق داد و خسارت مورد انتظار را محاسبه کرد.
سفر به‌سوی تحول
در دورانی به سر می‌بریم که موارد کاربردی بالا دیگر در زمره‌ی غیرممکن‌ها نیستند. با این حال، هر بیمه‌گر از نظر مدل عملیاتی، فناوری‌های کاربردی و استراتژی، سازوکار متفاوتی دارد. بنابراین این فناوری برای مؤثر بودن، باید ماژولار و قابل تنظیم و پیکربندی باشد. علاوه بر این، وقتی صحبت از «بایونیک» به میان می‌آید، به جای جایگزین کردن افراد، باید مهارت‌ها را به تیم ایده‌آل اضافه کرد. این بخش از زنجیره‌ی ارزش، خودکار نیست و نباید هم باشد.
برخی از شرکت‌ها سعی کرده‌اند هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کنند و مطمئن نیستند هوش مصنوعی در آینده چه تأثیری ممکن است بر شغل‌ها بگذارد. اما این به معنای جایگزینی افراد نیست. بلکه به افراد اجازه می‌دهد وقت‌شان را بیشتر در حوزه‌هایی که ارزش بیشتری دارند، مانند تعامل ثمربخش با کارگزاران، صرف کنند.
برای تازه‌واردان به بازار، این فناوری‌ها امکان رشد و توسعه‌ی سریع محصولات جدید را فراهم می‌کند. همچنین می‌تواند به رویکرد «شکست سریع» نیز کمک کند و قابلیت بازارسنجی محصول و تصمیم‌گیری برای تبدیل آن به یک استراتژی بلندمدت را نیز فراهم آورد.
این فناوری‌ها برای شرکت‌های فعلی نیز به اندازه‌ی بازیکنان جدید، پتانسیل زیادی برای تأثیر بر ضریب خسارت دارد. تفکیک وظیفه‌ی ادمین از بیمه‌گزاران و اجازه دادن به آن‌ها برای به حداکثر رساندن زمان صرف شده برای فرصت‌های مناسب، به این معنی است که در نهایت پرتفولیوی بیمه‌نامه‌ی بهتری وجود خواهد داشت که با استراتژی بیمه‌گری هماهنگ‌تر است. در واقع، این رویکرد می‌تواند بر همه‌ی شاخص‌های کلیدی عملکرد مالی-نسبت هزینه، ضریب خسارت و در نهایت رشد- تأثیر بگذارد.