چگونه بیمه‌گران به نیازهای مشتریان مدرن پاسخ می‌دهند؟

از خدمات مشتری گرفته تا ارزیابی ریسک، هوش مصنوعی به ابزاری حیاتی در جعبه ابزار اینشورتک‌ها تبدیل شده است. هوش مصنوعی همچنان بر دستور کار C-suite[1] تسلط دارد و بخش اینشورتک همچنان کاندیدای اصلی این تحول است. این فناوری در حال تغییر شکل جنبه‌های حیاتی عملیات بیمه‌گری، به ویژه در مدیریت خسارت و تجربه مشتری است.

طبق نظرسنجی جهانی بیمه در موسسه گلدمن ساکس در سال 2024، حدود 73 درصد از بیمه‌گران از هوش مصنوعی برای کاهش هزینه‌های عملیاتی استفاده می‌کنند یا در حال بررسی آن هستند. علاوه بر این، 39 درصد از بیمه‌گران از هوش مصنوعی برای پذیره‌نویسی استفاده می‌کنند یا در نظر دارند و 20 درصد از هوش مصنوعی برای ارزیابی سرمایه‌گذاری استفاده می‌کنند. داده‌های اخیر مک‌کینزی نشان می‌دهد که هوش مصنوعی به طور بالقوه می‌تواند تا سال 2030 سالانه 1.1 تریلیون دلار ارزش اضافی به بخش بیمه تزریق کند، در حالی که یک نظرسنجی PwC نشان داد که 68 درصد از شرکت‌های بیمه هوش مصنوعی را در عملیات خود به‌کار می‌گیرند یا برای آن برنامه‌ریزی می‌کنند.

فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تصمیم‌گیری سریع و مبتنی بر داده را تقویت می‌کنند؛ به این معنی که مشتریان باید از استعلام قیمت سریع‌تر، منصفانه‌تر و دقیق‌تر لذت ببرند. و همچنین از خدمات شخصی‌شده‌تر در فرایند ادعای خسارت بهره ببرند. بهنجارسازی داده‌ها از طریق تکنیک‌های هوش مصنوعی و ML ایجاد استانداردسازی و سازگاری برای بیمه مبتنی بر استفاده[2] بر اساس این داده‌ها است.

شرکت‌های بیمه اکنون می‌توانند حجم وسیعی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را از منابع مختلف، از جمله دستگاه‌های تله‌ماتیک، ابزارهای پوشیدنی و پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی به‌کار گیرند. این انبوه اطلاعات امکان ارزیابی ریسک و مدل‌های قیمت‌گذاری دقیق‌تر را فراهم می‌کند.

یک فرایند تحول‌آفرین به هیچ وجه به معنای تغییر سطحی نیست بلکه نحوه تعامل بیمه‌گران با بیمه‌گذاران را نیز تغییر می‌دهد. در قلب این تغییر، رشد تصاعدی در دسترس بودن داده‌ها و قابلیت‌های پردازش آن‌ها نهفته است.

هوش مصنوعی با آنالیتیکز مجموعه داده‌های گسترده از منابع مختلف مانند رسانه‌های اجتماعی و سوابق مالی، انقلابی در ارزیابی ریسک و پذیره‌نویسی در بیمه ایجاد می‌کند. مولفه‌ی دقت را از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهبود می‌بخشد و خودکارسازی می‌کند. کارهای روتین انجام می‌دهد و مدل‌های بیمه‌گری شخصی‌سازی شده را نیز فعال می‌کند. تصمیم‌گیری آنی و یادگیری مستمر می‌تواند رضایت مشتری را افزایش دهد. علاوه بر این، هوش مصنوعی تشخیص تقلب را نیز تقویت می‌کند و یکپارچگی را در سراسر پرتفوی بیمه تضمین می‌کند.

نظرسنجی اخیر که در گزارش "The Carrier Perspective: 2024 Claims Insights" ارائه شده است، نشان می‌دهد که 83 درصد از شرکت‌های بیمه بریتانیا یا در حال اجرای چت‌بات‌های هوش مصنوعی یا هوش مصنوعی مولد برای بهبود حل و فصل خسارت‌ها هستند.

با قابلیت هوش مصنوعی مولد، نمایندگان مجازی می‌توانند با مشتریان به گونه‌ای تعامل کنند که طبیعی‌تر و مکالمه‌ای‌تر به نظر برسد. آن‌ها قادرند هر زمان که نیاز باشد به سوالات مشتریان پاسخ دقیق ارائه دهند. به‌طور مثال AND-E UK نشان می‌دهد که 36 درصد از تماس‌های مشتریان با موفقیت توسط این نمایندگان مجازی انجام می‌شود. این امر باعث می‌شود تا عوامل انسانی بر روی مسائل پیچیده‌تری که نیاز به توجه شخصی دارند، تمرکز کنند.

اگر با پیاده‌سازی متن (ترانویسی) صدای زنده ترکیب شود، در حالی که یک مکالمه در حال انجام است، هوش مصنوعی می‌تواند در زمان واقعی گوش دهد و پیشنهاداتی را در رابطه با پاسخ به سؤالات مشتری و بهترین گام‌های بعدی به نمایندگان خدمات مشتری ارائه دهد. این قابلیت تضمین می‌کند که نمایندگان اطلاعات لازم را در اختیار دارند و آن‌ها را قادر می‌سازد تا پشتیبانی سریع و دقیق‌تری را ارائه دهند.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای شناسایی ادعاهای تقلبی با دقت بی‌سابقه‌ای به‌کار گرفته می‌شوند. مطالعه اخیر CAIF نشان می‌دهد که تقلب بیمه‌ای می‌تواند سالانه 308.6 میلیارد دلار برای مصرف کنندگان آمریکایی هزینه داشته باشد. این مبلغ شامل برآورد هزینه‌های تقلب سالانه در چندین حوزه مسئولیت، از جمله بیمه عمر (74.7 میلیارد دلار)، اموال و تلفات (45 میلیارد دلار آمریکا)، غرامت کارگران (34 میلیارد دلار) و سرقت خودرو (7.4 میلیارد دلار) است.

رسیدن به یک چرخه اتوماسیون کامل برای کشف تقلب در کوتاه مدت غیر واقعی است. این امر به ترکیب مناسبی از مهارت‌های انسانی، داده‌ها و فناوری نیاز دارد. ابزارهای دیجیتال جرم‌شناسی با استفاده از هوش مصنوعی می‌توانند برای شناسایی دستکاری پیکسل‌ها و تصاویر، حتی شناسایی تصاویر جعلی ایجاد شده استفاده شوند.

در حال حاضر، آینده کشف تقلب به «احساس غریزی» یک متخصص باتجربه رسیدگی به ادعا متکی خواهد بود، اما ابزارهای بیشتری مانند هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد در این راستا کمک‌کننده خواهند بود.

هوش مصنوعی با استفاده از تحلیل‌های پیشرفته و یادگیری ماشینی در شناسایی و پیشگیری از تقلب بیمه‌ای نقش اساسی دارد. این ابزار، الگوها و ناهنجاری‌ها را در حجم وسیعی از داده‌های خسارت شناسایی می‌کند و فعالیت‌های مشکوک را نیز برای بررسی بیشتر علامت‌گذاری می‌کند. تحلیل رفتاری ادعاهای فعلی را در مقابل رفتارهای پیشین مقایسه می‌کند تا تناقضات شناسایی شود. تمامی این فرایند در راستای مدل‌سازی پیش‌بینانه برای ارزیابی عوامل پرخطر است.

ظهور بیمه پارامتریک و ادغام اینترنت-اشیاء

یکی از نوآورانه‌ترین تحولات در چشم‌انداز بیمه، ظهور محصولات بیمه پارامتریک است. این بیمه‌نامه‌ها، که به‌طور خودکار پرداخت‌ها را بر اساس پارامترهای از پیش تعریف‌شده به جای ارزیابی‌های سنتی خسارت آغاز می‌کنند، در رشته‌های مختلف بیمه مورد توجه قرار می‌گیرند. به عنوان مثال، در بیمه محصولات زراعی، تصاویر ماهواره‌ای و داده‌های آب و هوا برای تعیین پرداخت‌ها استفاده می‌شود، که به طور قابل توجهی نیاز به ارزیابی در محل را کاهش می‌دهد و روند خسارت را تسریع می‌کند.

اینترنت-اشیاء نقشی اساسی در این تحول ایفا می‌کند. دستگاه‌های متصل در خانه‌ها، وسایل نقلیه و حتی افراد، داده‌های بی‌درنگ را در اختیار بیمه‌گران قرار می‌دهند و امکان ارزیابی دقیق‌تر ریسک و مدیریت ریسک فعال را فراهم می‌کنند.

LexisNexis Vehicle Build به شرکت‌های بیمه کمک می‌کند تا قیمت‌ها را بر اساس ویژگی‌های سیستم کمک راننده پیشرفته (ADAS) یک خودرو تعیین کنند. آن‌ها سیستمی را توسعه داده‌اند که از یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده‌های زیادی از تولیدکنندگان خودرو استفاده می‌کند. این سیستم ویژگی‌های ایمنی وسایل نقلیه را سازماندهی و طبقه‌بندی می‌کند و توضیح می‌دهد که هر ویژگی چگونه کار می‌کند و قرار است چه کاری انجام دهد.

بهبود اعتماد و کارایی

از آنجایی که بیمه‌گران به حرکت در چشم‌انداز پیچیده نوآوری‌های تکنولوژیک ادامه می‌دهند، تمرکز بر امنیت و حریم خصوصی داده‌ها افزایش یافته است. اجرای مقرراتی مانند مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها (GDPR) در اروپا و قانون حفظ حریم خصوصی مصرف کنندگان کالیفرنیا (CCPA) در ایالات متحده، چارچوب‌های قوی حاکمیت داده را ضروری کرده است.

انطباق با مقررات در اجرای هوش مصنوعی برای بیمه، به تضمین رعایت قوانین سختگیرانه حفاظت از داده‌ها منجر می‌شود زیرا عدالت و شفافیت امر بسیار مهمی است. پیروی از مقرراتی مانند GDPR و HIPAA برای محافظت از داده‌های مشتری، حفظ عدالت در تصمیمات هوش مصنوعی و جلوگیری از عواقب قانونی ضروری است. مراحل دستیابی به انطباق شامل آموزش به تیم‌ها در مورد مقررات مربوطه، طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی با ملاحظات اخلاقی، اجرای شیوه‌های حاکمیت داده قوی و انجام ارزیابی‌های کامل ریسک است.

بهترین شیوه‌ها برای ادغام هوش مصنوعی با سیستم‌های فناوری اطلاعات بیمه موجود چیست؟

ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های فناوری اطلاعات بیمه موجود نیازمند یک رویکرد استراتژیک است. با ارزیابی زیرساخت‌های فعلی و تعریف اهداف ادغام هوش مصنوعی، با تمرکز بر حوزه‌هایی مانند پردازش ادعاها و خدمات مشتری شروع کنید. اطمینان از سازگاری با سیستم‌های موجود و ایجاد فرآیندهای یکپارچه‌سازی داده‌ها برای دسترسی و تجزیه و تحلیل یکپارچه داده‌ها. مقیاس‌پذیری، انعطاف‌پذیری و اقدامات امنیتی سختگیرانه برای حفاظت از داده‌ها و انطباق با مقررات نیز بسیار مهم هستند.

۱. اهمیت پروژه‌های کوچک و آزمایش‌های کامل

اجرای پروژه‌های کوچک و انجام آزمایش‌های جامع، همراه با آموزش صحیح و مدیریت تغییرات، برای بهبود عملکرد هوش مصنوعی ضروری است. تست خودکار با فعال کردن تست‌های مکرر و تشخیص سریع مشکلات، این فرآیند را ساده‌تر می‌کند. این رویکرد احتمال ادغام موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی در سیستم‌های موجود را افزایش می‌دهد و به بیمه‌گران اطمینان می‌دهد که یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی به درستی انجام شده و مزایای کسب‌وکاری مورد انتظار را به همراه دارد

۲. تیم آزمایش متخصص در تست

کار با یک تیم آزمایش باتجربه به این معنی است که آن‌ها می‌توانند تنها بر روی بررسی‌های تضمین کیفیت تمرکز کنند. این امر به تیم تحول دیجیتال اجازه می‌دهد تا بر روی نصب هوش مصنوعی تمرکز کند و روند نصب را به میزان قابل توجهی تسریع کند. علاوه بر این، یک شریک تست‌کننده خارج از سازمان می‌داند چگونه با تأمین‌کنندگان شخص ثالث همکاری کند تا مطمئن شود که فرآیند به خوبی پیش می‌رود.

۳. بازنگری در تجربه مشتری

بازنگری تجربه مشتری در صنعت بیمه تنها به پذیرش فناوری‌های جدید محدود نمی‌شود، بلکه به تغییر اساسی در رابطه بین بیمه‌گر و بیمه‌گذار مربوط می‌شود. «وظیفه مصرف‌کننده» فرصتی را برای بیمه‌گران فراهم می‌کند تا عملیات خود را اصلاح کرده و نتایج مشتریان را بهبود بخشند. با استفاده از هوش مصنوعی، بیمه‌گران می‌توانند درک بهتری از نیازهای مشتری پیدا کنند، پردازش ادعاها را ساده‌تر کنند و تقلب را به طور مؤثرتری شناسایی کنند.

آینده هوش مصنوعی در صنعت بیمه

آینده هوش مصنوعی در فناوری بیمه نویدبخش پیشرفت‌های متحول‌کننده در چندین حوزه کلیدی است. شرکت‌ها بیش از پیش از تجزیه و تحلیل پیشرفته و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای شخصی‌سازی محصولات بیمه‌ای و بهبود دقت ارزیابی ریسک استفاده می‌کنند. چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی خدمات مشتری را بهبود می‌بخشند و تمرکز زیادی بر روی کشف تقلب و مدیریت پیشگیرانه ریسک وجود دارد.

همانطور که صنعت به سمت مدل‌های فعال‌تر، شخصی‌شده و مبتنی بر داده‌ها پیش می‌رود، مرزهای بین بیمه، مدیریت ریسک و خدمات سبک زندگی محو می‌شوند. بیمه‌گرانی که این تحول را با موفقیت پشت سر می‌گذارند، احتمالاً به‌عنوان رهبران بازاری که توانسته‌اند دست به اصلاح فرایندها بزنند، ظاهر خواهند شد.

منبع: https://insurtechdigital.com/

[1] C-suiteبه پست‌های مدیریتی یک شرکت اشاره دارد که در آن C مخفف "chief" یا همان رئیس است. مدیرانی پردرآمد و با نفوذ که همچنان کارمندان شرکت هستند.

[2] usage-based insurance