تحول صنعت بیمه با استفاده از هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به تدریج در هر صنعت نفوذ می کند و بخش بیمه نیز از این قاعده مستثنی نیست. این یک صنعت پیچیده و بسیار تنظیم شده است که تا کنون در پذیرش فناوری‌های جدید کند بوده است. 

فناوری هوش مصنوعی در حال حاضر با کمک به بیمه گران برای کارآمدتر و موثرتر شدن، شروع به تغییر شیوه تجارت آنها کرده است. در این مقاله چگونگی تغییر صنعت بیمه توسط هوش مصنوعی و نحوه بهره‌مندی شرکت‌ها از آن بحث خواهد شد. همچنین به برخی از روش‌های استفاده از هوش مصنوعی در صنعت بیمه و چگونگی کمک به بیمه‌گران و بیمه‌گذاران، نگاهی خواهیم داشت.

هوش مصنوعی در بخش بیمه

وقتی به بخش بیمه فکر می‌کنیم، قطعاً نوآوری اولین چیزی نیست که به ذهن می‌رسد. در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی در امور مالی و تدارکات شتاب بیشتری به دست آورده است، اما به نظر می‌رسد بخش بیمه نسبت به پتانسیل آن بی‌تفاوت است. با این حال، همه چیز در حال تغییر است و شرکت‌های بیمه از فرصت‌هایی که این فناوری برای آنها باز می‌کند استقبال می‌کنند و اینها چشمگیر و به نفع خود شرکت‌ها و مشتریانشان هستند.

مشتریان اغلب بخش بیمه را با انبوه کاغذ بازی، جلسات وقت گیر، پر کردن مطالبات پیچیده و ماه‌ها انتظار برای تصمیم، مرتبط می‌دانند. هوش مصنوعی به شرکت‌های بیمه این امکان را می‌دهد که به طور اساسی این تصویر را تغییر دهند و خدمات را با استانداردهای قرن بیست و یکم تنظیم کنند و در عین حال شفافیت بالا را حفظ کنند. این امر می‌تواند نگرانی مشتریان را از بین ببرد و اعتماد آنها را نسبت به ارائه دهنده بیمه افزایش دهد. در عین حال، شرکت‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی برای تحریک رشد کسب و کار خود، کاهش خطرات و خودکارسازی فرآیندهای مختلف برای کاهش هزینه‌های کلی استفاده کنند.

چگونه هوش مصنوعی صنعت بیمه را متحول می کند

هوش مصنوعی به شرکت‌های بیمه اجازه می‌دهد تا با واقعیت‌های در حال تغییر بازار همگام شوند و با تکامل بخش‌هایی که با آن‌ها ارتباط نزدیک دارند به‌ویژه خودروسازی، سازگار شوند.

انقلابی که توسط وسایل نقلیه خودران به ارمغان می‌آید باعث می‌شود بسیاری از شرکت‌های بیمه طرز فکرشان را درباره آینده خود تغییر دهند. خودروهای مبتنی بر هوش مصنوعی به احتمال زیاد ماهیت ادعاها را تغییر خواهند داد. به دلیل کمتر بودن تعداد تصادفات، تعداد آنها کمتر خواهد بود. با این حال، به محض وقوع حادثه، مشتریان به دلیل پیچیدگی وسیله نقلیه به پرداخت دستمزد بیشتری نیاز خواهند داشت.

با هوش مصنوعی، شرکت‌های بیمه می‌توانند پلتفرم‌هایی بسازند که داده‌های بلادرنگ را برای اهداف پیشگیری پردازش می‌کنند و بخش بزرگی از مسئولیت‌های مدیران بیمه، از جمله پردازش داده‌ها، کشف تقلب و برآورد ادعا را خودکار می‌کنند. به همین دلیل، در آینده، نقش نمایندگان بیمه می‌تواند به سمت حمایت عاطفی سوق یابد. 

هوش مصنوعی همچنین شرکت‌های بیمه را به سمت دیجیتالی شدن پیشرونده خدمات خود سوق خواهد داد. در مقایسه با سایر بخش‌ها، بخش بیمه همچنان به شدت به اسناد کاغذی و جلسات حضوری متکی است. این مورد برای مشتریانی که به عنوان مثال در خارج از کشور به بیمه فوری نیاز دارند یا ادعای پرداخت دارند مشکل ساز است. پلتفرم‌های دیجیتال مبتنی بر راه‌حل‌های هوش مصنوعی این مشکل را حل می‌کنند و امکان تأیید از راه دور و پردازش ادعاها را به صورت ایمن برای هر دو طرف فراهم می‌کنند.

نکته آخر اینکه هوش مصنوعی تجربه مشتری را تغییر می‌دهد و ادامه خواهد داد. برخی از شرکت‌ها، مانند لیموناد مستقر در ایالات متحده، خدمات خود را 100% دیجیتالی کرده‌اند و به مشتریان خود اپلیکیشن‌های موبایلی را ارائه می‌دهند که به ادعاهای خود رسیدگی می‌کنند و مدارک لازم را ندارند.

موارد استفاده از هوش مصنوعی در بیمه

سه حوزه اساسی وجود دارد که ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند صنعت بیمه را متحول کنند: پردازش خسارت، ارزیابی ریسک و پیش بینی. ما نمونه‌هایی از کاربردهای آن را در زیر جمع‌آوری کرده‌ایم تا پتانسیل کامل آن را به تصویر بکشیم.

• تشخیص تقلب - شناسایی ادعاهای متقلبانه و جلوگیری از ضرر

این روزها کلاهبرداری‌ها پیچیده‌تر می‌شوند و کشف آنها یکی از بزرگترین چالش‌های شرکت‌های بیمه است. شایع ‌ترین ادعاهای تقلبی در بخش بیمه خودرو شامل گزارش‌های نادرست وسایل نقلیه سرقت شده، تصادفات اتومبیل‌های ساختگی یا هزینه‌های متورم تعمیر خودرو است. کلاهبرداری بیمه درمانی زمانی است که یک شاکی صورتحساب‌های پزشکی را تغییر می‌دهد یا برای خدمات دریافت نشده ادعای خسارت می‌کند.

در یک مدل سنتی، کل فرآیند تأیید خسارت به عهده نمایندگان بیمه است. حتی کسانی که تجربه طولانی مدت در این صنعت دارند ممکن است برای کشف تقلب‌ها، به ویژه موارد کمتر رایج، تلاش کنند. اینجاست که هوش مصنوعی با پتانسیل تشخیص الگوی خود وارد بازی می‌شود. 

از آنجایی که ادعاهای تقلبی معمولاً نسبت به تعداد کل آنها نادر است، مهندسان یادگیری ماشین تمایل دارند از مدل‌های رگرسیون لجستیک برای شناسایی آنها استفاده کنند. آنها می‌توانند الگوها را به بهترین نحو شناسایی کنند. هوش مصنوعی به بررسی مجموعه داده‌های بزرگ اجازه می‌دهد تا الگوهایی را شناسایی کند که در غیر این صورت برای انسان نامرئی خواهند بود. این امر به بیمه‌گران کمک می‌کند تا قبل از وقوع، ادعاهای تقلبی را متوقف کنند و در هزینه شرکت صرفه‌جویی کنند.

• هوش مصنوعی در پذیره نویسی - ریسک را ارزیابی کنید و سیاست ها را با دقت بیشتری بنویسید

بیمه یک تجارت پرخطر است و هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی این خطرات کمک کند و فرآیند پذیره نویسی را تسریع بخشد. به جای تکیه بر تعاملات حضوری در ارزیابی ریسک، بیمه‌گران می‌توانند الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را برای تعیین رفتارهای مخاطره‌آمیز بین بیمه‌گذاران بالقوه درگیر کنند. محل خطر همچنین می‌تواند از طریق داده‌های استخراج شده از ارتباطات، مانند ایمیل ها، با کمک پردازش زبان طبیعی شناسایی شود.

برای این منظور، مدل ابتدا برای تشخیص الگو با یک مجموعه داده گسترده حاوی داده‌های تاریخی مشتری آموزش داده می‌شود. برای دستیابی به دقیق‌ترین نتایج در تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای اهداف پذیره نویسی، ارزش آن را دارد که به شبکه‌های عصبی دسترسی داشته باشید که دقت بهتری نسبت به مدل‌های رگرسیون خطی ارائه می‌دهند (اگر فقط مجموعه داده به اندازه کافی بزرگ باشد).

علاوه بر شناسایی عوامل خطر در هنگام پذیره نویسی بیمه نامه، شرکت‌های بیمه می‌توانند از مدل‌سازی پیش بینی برای قیمت‌گذاری پویا نیز استفاده کنند. مدل‌های پیش بینی به آنها کمک می‌کند تا قیمت‌ها را با توجه به وضعیت فعلی بازار و همچنین رفتار مشتری تغییر دهند.

• پردازش ادعاها با NLP - رسیدگی سریعتر و کارآمدتر ادعاها

رسیدگی به مطالبات بیمه سنتی فرآیندی زمان‌بر است که شامل کارهای اداری زیادی می‌شود. این نیاز به کارشناسان دارد که اسناد متعددی را برای تأیید پاسخگویی مشتری و اعتبار ادعا بررسی کنند. این امر ارزیابی ریسک و کشف تقلب را حتی برای مجرب‌ترین مدیران بیمه در صنعت بسیار سخت‌تر می‌کند. به علاوه، این به سادگی ناکارآمد است، زیرا فناوری‌هایی وجود دارند که می‌توانند این اسناد را پردازش کنند و به مدیران بیمه این امکان را می‌دهند تا روی کارهای سخت‌تر اما کم‌مشکل کار و تکراری تمرکز کنند.

با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)، شرکت‌های بیمه می‌توانند سریع‌تر ادعاها را بدون به خطر انداختن امنیت آنها پردازش کنند. الگوریتم‌های NLP مبتنی بر آمار، دانش را از اسناد مبتنی بر زبان استخراج می‌کنند و اطلاعات را با استفاده از طبقه‌بندی و هستی‌شناسی، شناسایی و طبقه‌بندی می‌کنند که بعداً برای تفسیر بهتر استفاده می‌شود. NLP به شرکت‌های بیمه کمک می‌کند تا داده‌ها را سازماندهی کنند و اطلاعات ارائه شده در اسناد خاص را خلاصه کنند و تصمیم‌گیرندگان واقعی در کارهای زیادی صرفه‌جویی کنند.

• رسیدگی سریع به ادعاها با تشخیص تصویر بصری - شناسایی و برآورد خسارت به صورت خودکار

پردازش ویدیو به بسیاری از صنایع کمک می‌کند تا فرآیندهای تأیید صحت خود را کارآمدتر کنند و بخش بیمه نیز از این قاعده مستثنی نیست. در مورد آن، این فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی نه تنها برای تشخیص ناهنجاری‌ها و نقص‌ها جهت حفظ کیفیت یا جلوگیری از خرابی‌ها، بلکه برای تأیید ادعاها استفاده می‌شود.

به طور معمول، نماینده بیمه باید در محل حاضر شود و خسارات وارده را در طی یک حادثه، بلایای طبیعی یا هر رویداد دیگری بررسی کند. این باعث می‌شود مدیریت ادعاها به طول انجامد و حتی تا چند هفته نیز افزایش یابد. تشخیص تصویر بصری این فرآیند را کوتاه می‌کند زیرا تا حدی خودکار و کاملاً از راه دور می شود.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را می‌توان برای تخمین هزینه تعمیرات زمانی که در حال ارائه ادعایی برای ماشین یا خانه خود هستید استفاده کرد. هوش مصنوعی از الگوریتم های بینایی کامپیوتری برای تعیین میزان آسیب در عکس‌های آپلود شده توسط کاربران استفاده می‌کند. هوش مصنوعی همچنین قادر است هزینه خسارت را بر اساس ادعاها و مجموعه داده‌های گذشته تخمین بزند.

برای بیمه خودرو، آنها هزینه‌های تعمیر را با در نظر گرفتن فاکتورهای مختلفی مانند ساخت و مدل خودرو، سن خودرو، محل قرارگیری خودرو و سایر متغیرها برآورد می‌کنند. با انجام این کار، هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌های بیمه کمک کند تا با پیش بینی دقیق هزینه تعمیرات، در هزینه‌های مدیریت خسارت صرفه جویی کنند.

کافی است یک فرد بیمه شده تصاویر حادثه را در اختیار شرکت بیمه قرار دهد. الگوریتم آموزش داده شده با داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده، تصویری را که قبلاً به پیکسل‌ها تقسیم شده است، تفسیر می‌کند، ابتدا جزء آسیب‌دیده را شناسایی می‌کند و سپس با استفاده از تشخیص الگوی بصری، نوع آسیب را تشخیص می‌دهد.

این اولین قدم برای برآورد هزینه تعمیر است، مگر اینکه معلوم شود که خسارت ساخته شده است یا به شخص بیمه شده حق پرداخت خسارت را نمی‌دهد. البته توجه داشته باشید که این فرآیند دارای یک جزء انسانی است. تصمیم نهایی معمولاً به عهده نماینده بیمه است و الگوریتم‌ها فقط راه خود را به سمت آن هموار می‌کنند.

• بهبود تجربه مشتری - خودکارسازی سوالات و پیشنهادات مشتری

مشتریان در حال عادت به فرآیندهای خودکار در سراسر صنایع هستند و از زمان صرفه جویی شده در این راه قدردانی می‌کنند. با توجه به اینکه شرکت‌های مالی یا تجارت الکترونیکی آنها را با نوآوری‌ها نادیده می‌گیرند، از ارائه‌دهندگان بیمه نیز همین انتظار را دارند. قبل از اینکه به استانداردی برای کسب مزیت بازار تبدیل شود، ارزش دارد که این انتظارات را برآورده کنید.

این بدان معنا نیست که باید همه چیز را وارد کنید و یک برنامه تلفن همراه منتشر کنید که ارسال ادعا را به چند مرحله ساده کاهش دهد و زمان پرداخت ادعا را به چند ثانیه کاهش دهد. می‌توانید با خودکار کردن پرسش‌های مشتری، دسترسی کاربران به ربات‌های گفتگو که مشکلات معمولی را حل می‌کنند و تفویض پیچیده‌ترین آنها به مشاوران واقعی شروع کنید.

مزایای هوش مصنوعی در صنعت بیمه

همانطور که قبلاً اشاره کردیم، پذیرش هوش مصنوعی توسط شرکت بیمه اگر تنها به درستی انجام شود، یک برد-برد است هم بیمه گذاران و هم مشتریان بیمه در سطوح مختلف از آن بهره مند می‌شوند.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی برای بیمه گذاران

با استفاده از هوش مصنوعی، شرکت بیمه می‌تواند احتمال خطاهایی را که امنیت مالی آن را به خطر می‌اندازد، کاهش دهد. تأیید دستی ادعاها (شامل اسناد و عکس‌های پر شده) مستعد خطا، زمان بر و بی اثر است. ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند بخش مرکزی این فرآیند را در اختیار بگیرند و به نمایندگان بیمه اجازه دهند تا بر ابزارهای پیچیده‌ر و خلاقانه‌تر تمرکز کنند.

به طور خلاصه، نتایج کاربرد هوش مصنوعی به این صورت است:

• بهره وری بیشتر
• نرخ رضایت مشتری بالاتر
• افزایش مقرون به صرفه بودن
• کاهش خطرات
• کاهش تعداد خطاها

مزایای استفاده از هوش مصنوعی برای بیمه شدگان

بیش از همه، هوش مصنوعی تجربه مشتری بیمه‌گذاران را بهبود می‌بخشد. ربات‌های چت می‌توانند 24 ساعته  به سؤالات آنها پاسخ دهند و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به‌جای گذر از تأیید دستی زمان‌بر، ادعاهای خود را فوراً پردازش می‌کنند.

آینده بیمه در یادگیری ماشینی نهفته است

هوش مصنوعی صنعت بیمه را با خودکارسازی درخواست‌های مشتری و پردازش خسارت متحول می‌کند. هوش مصنوعی با کاهش احتمال خطا به بیمه‌گران سود می‌رساند، در حالی که بیمه شدگان بهبود خدمات مشتری را تجربه می‌کنند. در آینده، هوش مصنوعی نقش مهم‌تری در صنعت بیمه ایفا خواهد کرد و مزایای بیشتری را هم برای بیمه گذاران و هم برای بیمه شدگان فراهم می‌کند.

موارد استفاده بالا باید دیدی کلی از امکانات هوش مصنوعی در بخش بیمه به شما بدهد. آیا دوست دارید ببینید محصول خاص شما چگونه می‌تواند از اجرای آن بهره مند شود؟ 

پس با متخصصان ما در شرکت فناوران هوش مصنوعی هیوا در ارتباط باشید. ما می‌توانیم مشاوره تخصصی هوش مصنوعی خود را  برای سازمان شما ارائه دهیم و در پیاده سازی مدل عملی آن سهیم باشیم. پس همین الان تماس بگیرید.