10 روند برتر تحول دیجیتال در بیمه

صنعت بیمه در حال تجربه تحول قابل توجهی است که ناشی از پیشرفت‌های فناوری است. روندهای کلیدی شامل پذیرش هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و ارزیابی ریسک و همچنین اتوماسیون و خودکارسازی فرآیند رباتیک (RPA) برای ساده‌سازی عملیات است. در حالی که مشارکت‌های اینشورتکی، نوآوری را تقویت می‌کند و فناوری بلاکچین فرآیندهای پذیره‌نویسی را از طریق قراردادهای هوشمند ساده می‌کند، زیرا دیجیتالی شدن سرعت می‌گیرد، امنیت سایبری و رایانش ابری و سایر پلتفرم‌ها برای بیمه‌گذاران مدرن ضروری می‌شوند.

10. بلاکچین برای قراردادهای هوشمند

فناوری بلاکچین با افزایش شفافیت، کاهش تقلب و بهبود کارایی، صنعت بیمه را متحول می‌کند. این فناوری امکان ثبت سوابق ایمن و غیرقابل تغییر را فراهم می‌کند، که برای تأیید خسارات و تراکنش‌ها بسیار مهم است. قراردادهای هوشمند در بلاکچین، پردازش خسارات را خودکار می‌کند و بدون نیاز به واسطه، پرداخت‌های سریع و دقیق را تضمین می‌کند. این امر هزینه‌های اداری را کاهش می‌دهد و خطر خطای انسانی را به حداقل می‌رساند. علاوه بر این، بلاکچین به‌اشتراک‌گذاری داده‌ها را در بین بیمه‌گذاران تسهیل می‌کند و امکان ارزیابی دقیق‌تر ریسک و محصولات بیمه شخصی‌سازی‌شده را فراهم می‌کند. با استفاده از بلاکچین، بیمه‌گران می‌توانند خدمات قابل اطمینان‌تر و مشتری‌محور ارائه دهند و در نهایت اعتماد و رضایت را در فرآیند بیمه بهبود بخشند.

EY و Guardtime در حال ساخت فناوری بلاکچین برای نوسازی بیمه دریایی هستند که مدت‌هاست به شیوه‌های قدیمی متکی بوده است. پلتفرم جدید فرآیندهای بیمه را خودکار می‌کند، شفافیت را افزایش می‌دهد و ریسک‌های تجارت جهانی را کاهش می‌دهد. این پلتفرم به بیمه‌گران اجازه می‌دهد تا به داده‌های بلادرنگ دسترسی داشته باشند، عملیات را ساده‌تر کنند و کلاهبرداری را کاهش دهند. این سیستم شامل همکاری با بازیگران کلیدی مانند مرسک و مایکروسافت است که هدف آن ایجاد انقلاب در بیمه دریایی و سایر صنایع وابسته به اعتماد و شفافیت است.

ائتلاف Crypto Climate Lemonade از فناوری بلاکچین برای ارائه بیمه محصولات مقرون به صرفه و خودکار به کشاورزان خرده پا در مناطق آسیب‌پذیر و از قراردادهای هوشمند غیرمتمرکز و سازگار با محیط زیست برای ساده کردن دعاوی خسارت و کاهش هزینه‌ها استفاده می‌کند. هدف این ائتلاف محافظت از کشاورزان در برابر خطرات آب و هوایی مانند خشکسالی و سیل، با تامین مالی از سوی سرمایه‌گذاران رمزارز و کارشناسان بلاکچین است.

9. رایانش ابری

رایانش ابری با فعال کردن راهکارهای فناوری اطلاعات مقیاس‌پذیر، انعطاف‌پذیر و مقرون به صرفه، صنعت بیمه را متحول می‌کند. بیمه‌گران از فضای ابری برای ذخیره‌سازی داده‌ها، پردازش و تجزیه‌وتحلیل بلادرنگ استفاده می‌کنند و نوآوری را در پردازش خسارت، پذیره‌نویسی و خدمات مشتری تقویت می‌کنند. این فناوری از رشد اینشورتک‌ها پشتیبانی می‌کند و به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) را برای ارزیابی ریسک و محصولات شخصی سازی شده پیاده‌سازی کنند. پلتفرم‌های ابری همچنین با ارائه حفاظت قوی از داده‌ها، تضمین انطباق با مقررات و افزایش تداوم کسب‌وکار، امنیت سایبری را تقویت می‌کنند.

به عنوان مثال، Admiral چند ماه پیش با Google Cloud برای مدرن کردن سیستم‌های خود شریک شد. این همکاری تجزیه و تحلیل داده‌ها، اتوماسیون و تجربه مشتری را افزایش می‌دهد و از تحول دیجیتال مداوم Admiral پشتیبانی می‌کند.

8. تجربه مشتری منحصرا دیجیتال

مشتریان اکنون انتظار دارند از خرید بیمه‌نامه گرفته تا پردازش خسارات، تعاملات به صورت انحصارا دیجیتالی انجام شوند. شرکت‌های بیمه در حال سرمایه‌گذاری در پلتفرم‌های دیجیتال مشتری‌محور هستند که تجربیات یکپارچه را در برنامه‌های موبایل، وب‌سایت‌ها و چت‌بات‌ها ارائه می‌کنند.

برای مثال، اینشورتک INZMO مستقر در برلین، RentalBot را راه‌اندازی کرده است، یک چت‌بات حقوقی مبتنی بر هوش مصنوعی که هدف آن کمک به مستاجران و صاحبخانه‌های آلمانی در مورد مسائل حقوقی مربوط به اجاره است. RentalBot که به صورت 24 ساعته در دسترس است، از پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین برای ارائه راهنمایی‌های حقوقی دقیق درباره مواردی مانند اختلافات اجاره، اخراج و مسائل نگهداری استفاده می‌کند. این چت‌بات برای دسترسی بیشتر به اطلاعات حقوقی پیچیده طراحی شده است و به دو زبان آلمانی و انگلیسی در دسترس است. INZMO با شرکت فناوری حقوقی ChatLegal همکاری کرد تا این راهکار مقرون به صرفه را ایجاد کند که هدف آن کمک به کاربران برای عبور از قوانین سختگیرانه مسکن آلمان بدون نیاز به نمایندگی قانونی پرهزینه است.

7. تحلیل داده و کلان‌داده‌ها

کلان داده با امکان شخصی‌سازی، مدیریت ریسک کارآمد و بهینه‌سازی عملیاتی، بیمه را متحول می‌کند. شرکت‌های بیمه از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و داده‌های اینترنت اشیا برای خودکارسازی تعهدنامه، ساده‌سازی فرآیندهای خسارت و ارائه مدل‌های قیمت‌گذاری پویا استفاده می‌کنند. این نوآوری امکان ارزیابی دقیق ریسک و محصولات بیمه‌ای متناسب را فراهم می‌کند و تجربه مشتری را افزایش می‌دهد. شرکت‌های بیمه قدیمی به دلیل سیستم‌های منسوخ شده دیرتر سازگاری می‌کنند، اما شروع به پذیرش تحول دیجیتال برای ماندن در رقابت کرده‌اند. تغییر به سمت بینش‌های مبتنی بر داده و بلادرنگ، صنعت را تغییر شکل می‌دهد و خدمات بیمه‌ای کارآمدتر و پاسخگو را نوید می‌دهد.

6. امنیت سایبری و حریم خصوصی داده‌ها

با اینکه بیمه سایبری پس از رخنه داده‌ها حمایت مالی را ارائه می‌دهد، اما جایگزینی برای اقدامات امنیتی قوی نیست. شرکت‌های بیمه به طور فزاینده‌ای بر اقدامات پیشگیرانه تمرکز و کسب‌وکارها را تشویق می‌کنند تا پروتکل‌های امنیت سایبری قوی‌تری را برای واجد شرایط بودن جهت پوشش بیمه سایبری اتخاذ کنند. این اقدامات شامل احراز هویت چندعاملی، ارزیابی منظم آسیب‌پذیری و برنامه‌ریزی واکنش به حادثه است. افزایش هزینه بیمه سایبری، ناشی از افزایش تهدیدهایی مانند باج‌افزار، نشان می‌دهد که هم بیمه و هم اقدامات امنیتی پیشگیرانه برای محافظت همه جانبه ضروری هستند.

5. اینترنت اشیا

اینترنت اشیا (IoT) و اتصال 5G به طور قابل توجهی چشم‌انداز فناوری بیمه را متحول می‌کند. دستگاه‌های اینترنت اشیا مقادیر زیادی از داده‌های بلادرنگ را جمع‌آوری و به بیمه‌گران کمک می‌کنند تا ریسک‌ها را به صورت پویاتر ارزیابی نموده و پیشنهادات بیمه را شخصی‌سازی کنند. به عنوان مثال، داده‌های تله‌ماتیک از وسایل نقلیه یا پوشیدنی‌ها می‌توانند حق بیمه‌ها را بر اساس رفتار رانندگی یا معیارهای سلامت تنظیم کنند، که منجر به قیمت‌گذاری دقیق‌تر و مدیریت ریسک فعال‌تر می‌شود. 5G با افزایش سرعت انتقال داده این تبادلات را افزایش می‌دهد و امکان پردازش سریع‌تر خسارات و بهبود تجربیات مشتری را فراهم می‌کند. با این حال، شرکت‌های بیمه باید با چالش‌هایی مانند حفظ حریم خصوصی، امنیت و مدیریت حجم بزرگ داده‌ها نیز مقابله کنند.

4. تلماتیک و بیمه مبتنی بر مصرف (UBI)

تلماتیک بیمه‌نامه‌های شخصی‌تر و مبتنی بر داده را امکان‌پذیر می‌کند. این فناوری داده‌های بلادرنگ را از دستگاه‌های متصل مانند وسایل نقلیه و پوشیدنی‌ها جمع‌آوری می‌کند و به بیمه‌گران این امکان را می‌دهد تا ریسک را با دقت بیشتری ارزیابی کنند. به عنوان مثال، بیمه مبتنی بر استفاده (UBI) حق بیمه‌ها را بر اساس عادت‌های رانندگی یا انتخاب‌های سبک زندگی تنظیم و رفتارهای ایمن‌تر را تشویق می‌کند. تلماتیک همچنین تشخیص تقلب را افزایش می‌دهد و با ارائه اطلاعات دقیق تصادفات، پردازش خسارات را سرعت می‌بخشد.

3. شراکت‌های اینشورتکی

مشارکت و به‌اشتراک‌گذاری داده‌ها برای شرکت‌های فناوری بیمه بسیار مهم است، زیرا نوآوری و کارایی عملیاتی را هدایت می‌کند. همکاری‌ها به شرکت‌های بیمه اجازه می‌دهد به مجموعه داده‌های متنوعی از منابع متعدد دسترسی داشته باشند که منجر به بهبود ارزیابی ریسک، شخصی‌سازی بهتر محصول و بینش بهتر مشتری می‌شود. به اشتراک‌گذاری داده‌ها در سراسر اکوسیستم بیمه تصمیم‌گیری سریع‌تر را تسهیل می‌کند، تقلب را کاهش می‌دهد و امکان ادغام یکپارچه فناوری‌های جدید را فراهم می‌کند.

2. خودکارسازی و خودکارسازی رباتیک فرایندها

مطالعه سال 2024 در مورد تأثیر اقتصادی SS&C Blue Prism نشان می‌دهد که چگونه راهکارهای اتوماسیون هوشمند این شرکت به طور قابل توجهی برای کسب‌وکارها مفید بوده است.

این مطالعه نشان داد که سازمان‌هایی که از Blue Prism استفاده می‌کنند، بازده سرمایه‌گذاری (ROI) 270  درصدی را در طول سه سال مشاهده کردند که در درجه اول به دلیل بهبود کارایی عملیاتی، صرفه‌جویی در هزینه و افزایش بهره‌وری کارکنان است. پلتفرم اتوماسیون، شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا فرآیندهای پیچیده را ساده کنند، خطاهای دستی را کاهش دهند و منابع انسانی را برای کارهای استراتژیک‌تر آزاد کنند.

اتوماسیون، اتوماسیون رباتیک فرآیند (RPA) و هوش مصنوعی/یادگیری ماشین (AI/ML) فناوری‌های مرتبط هستند، اما از نظر دامنه، پیچیدگی و کاربرد متفاوت می‌باشند.

1. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هوش مصنوعی با خودکارسازی و بهبود فرآیندها در سراسر فرایندهای پذیره‌نویسی، رسیدگی به خسارت و تجربه مشتری، صنعت بیمه را عمیقاً متحول می‌کند. فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به بیمه‌گران این امکان را می‌دهند تا با استفاده از ابزارهایی مانند تشخیص تصویر، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و پردازش زبان طبیعی، خسارات را سریع‌تر و با دقت بیشتری پردازش کنند. این منجر به بهبود کارایی و شخصی‌سازی و همچنین ارزیابی دقیق‌تر ریسک می‌شود. هوش مصنوعی همچنین با تجزیه و تحلیل الگوها برای شناسایی تقلب بالقوه قبل از وقوع، نقش مهمی در کشف تقلب ایفا می‌کند. آینده اینشورتک در استفاده از هوش مصنوعی برای قیمت‌گذاری پویا، شخصی‌سازی بیش از حد و افزایش تجربیات مشتری از طریق اتوماسیون یکپارچه نهفته است.

اتوماسیون به طور گسترده به استفاده از فناوری برای انجام وظایف با حداقل دخالت انسان اشاره دارد و شامل طیف وسیعی از سیستم‌هایی است که برای انجام وظایف تکراری و مبتنی بر قوانین، مانند تولید گزارش، ارسال ایمیل، یا فرآیندهای زمان‌بندی طراحی شده‌اند. اتوماسیون معمولا از مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های از پیش تعریف‌شده پیروی می‌کند و برای کارهای ساده و معمولی که نیازی به تصمیم‌گیری یا سازگاری ندارند، بهترین گزینه است. به عنوان مثال، یک سیستم خودکار ممکن است هر بار که مشتری جدیدی به پایگاه داده اضافه می‌شود، یک ایمیل اعلان ارسال کند. تمرکز اتوماسیون پایه بر بهبود کارایی از طریق کاهش نیاز به مشارکت انسان در کارهای معمول است.

اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) شکل پیشرفته‌تری از اتوماسیون است. از روبات‌های نرم‌افزاری یا «بات‌ها» برای شبیه‌سازی اعمال انسان در سیستم‌های دیجیتال استفاده می‌کند. RPA کارهایی را که شامل تعامل با چندین برنامه کاربردی است، خودکار می‌کند، مانند کپی کردن داده‌ها از یک سیستم و چسباندن آن به سیستم دیگر، پر کردن فرم‌ها یا استخراج داده‌ها از اسناد. برخلاف اتوماسیون سنتی، که در یک برنامه کاربردی واحد عمل می‌کند، RPA گردش کار انسان را در پلتفرم‌ها و سیستم‌های مختلف تقلید می‌کند. با این حال، مانند اتوماسیون پایه، RPA نیز مبتنی بر قانون است و در محیط‌های ساختاریافته عمل می‌کند. در محیط‌هایی با کارهای تکراری و پرحجم که از قوانین واضح پیروی می‌کنند، برتری می‌یابد، اما توانایی یادگیری یا تطبیق فراتر از برنامه‌ریزی خود را ندارد.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی (AI/ML) با معرفی قابلیت‌های هوش و یادگیری، اتوماسیون را یک قدم فراتر می‌گذارند. هوش مصنوعی به توسعه ماشین‌هایی اشاره دارد که می‌توانند هوش انسانی را شبیه‌سازی کنند، از جمله تصمیم‌گیری، حل مسئله و حتی درک زبان طبیعی. یادگیری ماشین، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را در طول زمان بدون برنامه‌ریزی صریح بهبود بخشند. سیستم‌های AI/ML در کارهایی مانند تحلیل پیش‌بینی، تشخیص گفتار و تصمیم‌گیری مستقل استفاده می‌شوند. برخلاف RPA که محدود به اقدامات از پیش تعریف شده است، سیستم‌های AI/ML می‌توانند داده‌های بدون ساختار را مدیریت کنند، با اطلاعات جدید سازگار شوند و به طور مداوم بر اساس الگوهایی که در داده‌ها تشخیص می‌دهند تکامل پیدا کنند. به عنوان مثال، یک سیستم هوش مصنوعی ممکن است مجموعه کلان‌داده را برای پیش‌بینی رفتار مشتری یا کشف تقلب به صورت بلادرنگ تجزیه و تحلیل کند.