کاربرد هوش مصنوعی در صنعت بیمه

مانند هر صنعت دیگری، هوش مصنوعی در صنعت بیمه نیز، تغییرات ریز و درشت بسیاری ایجاد نموده است.

خودکاری سازی فرآیندها، سرعت، دقت، امنیت و پیش‌بینی خطرات تنها بخش کوچکی از کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت بیمه هستند.

در این مقاله به معرفی یازده تحول و مزیت ایجاده شده توسط هوش مصنوعی در صنعت بیمه پرداخته‌ایم. با ما همراه باشید.

آینده صنعت بیمه با هوش مصنوعی

از شواهد پیداست که در سال‌های پیشِ رو، صنعت بیمه از وضعیت فعلی خود یعنی «تشخیص و تعمیر» به «پیش‌بینی و پیشگیری» تغییر خواهد یافت.

این تغییر مهم به واسطه کاربرد هوش مصنوعی در صنعت بیمه شکل خواهد گرفت. برای درک بهتر این مسئله به مثال زیر توجه فرمایید:

فرض کنید که در حدود سال ۲۰۳۰ میلادی، قصد دارید با وسیله نقلیه خودران خود سفر کنید. مسیر مقصد شما از پیش مشخص است و اتومبیل به راه می‌افتد.

ممکن است در میانه راه، نظر شما تغییر کند و بخواهید امروز را خودتان رانندگی کنید. پس اتومبیل را از حالت خودکار خارج می‌نمایید.

اینک نرخ بیمه و میزان پرداخت خسارت آن نیز تغییر می‌کند. حتی اگر جاده یا خیابان دیگری را برای رسیدن به مقصدتان انتخاب نمایید نیز با شرایط بیمه متفاوتی رو به رو خواهید شد.

مثلا با توجه به میزان شلوغی، خلوتی و میزان ریسک موجود در آن جاده، نوع و میزان بیمه سریعا محاسبه، به شما اطلاع‌رسانی و از حسابتان کسر می‌گردد.

این همان تغییر بزرگی است که به زودی هوش مصنوعی در صنعت بیمه به وجود خواهد آورد. این تغییر نه فقط برای بیمه اتومبیل، بلکه برای تمام انواع بیمه خواهد بود.

این‌گونه دیگر خبری از نرخ مصوب بیمه نخواهد بود. بلکه هر فرد به میزان ریسک موجود در رانندگی‌اش پرداخت می‌کند.

حتی برای نرخ بیمه منازل و رسیدگی به خسارات نیز در آینده‌ی نزدیک، می‌توان از امکانات موجود در متاورس (واقعیت افزوده و واقعیت مجازی) برای بازرسی مجازی خانه‌ها استفاده کرد.

تا دستیابی به این سطح از هوشمندی در دنیای بیمه، چند سالی طول خواهد کشید. با این حال هوش مصنوعی در بیمه کار خود را آغاز نموده است.

در این مقاله به بررسی برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت بیمه، که در حال حاضر در جهان مورد استفاده‌اند، خواهیم پرداخت.

هوش مصنوعی (Artificial intelligence) چیست؟

به‌طور فزاینده‌ای بر همگان آشکار است که هوش مصنوعی و بلاک چین این قدرت را دارند تا آینده تجارت و نحوه کار و زندگی مردم را متحول سازند.

فناوری هوش مصنوعی به کمک رایانش ابری و کارت‌های گرافیکی بنا شده است. جهت آشنایی بیشتر مقالات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را مطالعه نمایید.

هوش مصنوعی (AI) مجموعه‌ای از کدها و الگوریتم‌های برنامه‌نویسی شده است که کامپیوتر را قادر می‌سازد تا همانند یک انسان بیاندیشند، احساس کند و رفتار کند.

می‌توان گفت که در فناوری هوش مصنوعی، انسان در حال توسعه هوشی فراتر از هوش انسان است.

زیرا دانشمندان به کامپیوتر می‌آموزند، چگونه مانند یک انسان و یا حتی بهتر از آن عمل کند، استدلال کند، یاد بگیرد، تصمیم بگیرد و راه حل ارائه دهد.

هوش مصنوعی شامل زیر بخش‌های متعددی از قبیل یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، یادگیری زبان طبیعی و بینایی ماشین است که در مجموع موارد زیر را شامل می‌شوند:

• خودکارسازی وظایف.
• پردازش مجموعه داده‌های پیچیده یا بزرگ.
• پیش‌بینی رفتار.
• علامت‌گذاری ناهنجاری‌ها یا رویدادهای مورد علاقه.
• برچسب گذاری داده‌ها و تصحیح خطا.

کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت بیمه

اگرچه شاید تاثیر هوش مصنوعی در صنعت بیمه به اندازه کشاورزی، تشخیص سرطان، صنایع نظامی، خودروسازی، ساختمان‌سازی و… ملموس نباشد.

اما می‌توان ادعا کرد که این فناوری به صنایعی مانند بانکداری، فناوری اطلاعات، بیمه و… سرعت، دقت و امنیت بخشیده است.

این شروع داستان هوش مصنوعی در صنعت بیمه است. در حال حاضر این صنعت از یک بیمه‌گر هوشمند فاصله دارد و هوش مصنوعی فقط منجر به تقویت انسان‌ها می‌شود.

در سال‌های اخیر، در کنار همه‌گیری ویروس کرونا که میلیاردها دلار به بیمه خسارت زد، هوش مصنوعی درصدد بهبود شرایط اقتصادی این صنعت بود.

به‌طوری که بنا بر تخمین مک‌کینزی، سرمایه‌گذاری‌ بر هوش مصنوعی در صنعت بیمه، می‌تواند تا ۱.۱ تریلیون دلار ارزش بالقوه سالانه برای این صنعت ایجاد کند.

در ادامه به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت بیمه، که امروزه در دسترس هستند، خواهیم پرداخت.

۱- کشف تقلب:

می‌توان تشخیص کلاه‌برداری‌های پیچیده و کشف ادعاهای دروغین در صنعت بیمه را، یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های این حوزه دانست.

تصادفات ساختگی، آتش‌سوزی‌های خودخواسته، اموال سرقتی دروغین، هزینه‌های چند برابر تعمیرات و صورت‌حساب‌های درمان و… از جمله این تقلبات هستند.

با استفاده از هوش مصنوعی در صنعت بیمه، می‌توان کارایی عملیاتی را ارتقا، خسارت‌های پرداختی اشتباه را محدود، میزان کل پرداختی‌ها را کاهش و سود شرکت را افزایش داد.

بنابر گزارشات مختلف، شرکت‌های بیمه آمریکایی سالانه بیش از ۴۰ میلیارد دلار به کلاهبرداران متضرر می‌شدند و این آمار بدون احتساب تقلب در بیمه سلامت بود.

ولی با کاربرد هوش مصنوعی در صنعت بیمه، این آمار به طرز چشم گیری کاهش می‌یابد. به عنوان مثال می‌توان به شرکت بیمه چینی مشهور به نام Ping An Insurance اشاره کرد.

این شرکت با کمک یادگیری ماشین توانست در یک سال ۳۰۲ میلیون دلار برای ادعاهای تقلبی صرفه‌جویی کرده و نسبت به سال قبل ۵۷ درصد افزایش دقت در تقلب را تجربه کند.

به طور ذاتی، سیستم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به خوبی قادر به شناسایی الگوهای تکرار شونده هستند.

این توانایی با کمک الگوریتم‌های رگرسیون لجستیک، برای شناسایی تقلبات از میان مجموعه داده‌ها، قدرت زیادی را برای تشخیص به ارمغان می‌آورد.

در واقع الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را به سرعت تجزیه و تحلیل نمایند و ناهنجاری‌هایی که با الگوها مطابقت ندارند را پیدا کنند.

تا قبل از این شرکت‌های بیمه برای هر ادعا بیش از دو هفته را صرف پردازش و بررسی‌های دستی می‌کردند. اما با هوش مصنوعی هزینه‌های پردازش نیز ناچیز می‌شود.

۲- ارزیابی ریسک:

در طول تاریخ بیمه، پذیره نویسان بیمه به اطلاعات ارائه شده توسط متقاضیان برای ارزیابی ریسک‌های بیمه مشتریان متکی بوده‌اند.

ولی مشکل این بود که برخی از متقاضیان ناصادق بودند یا اشتباهی از جانب یکی از دو طرف صورت می‌گرفت و این ارزیابی ریسک را نادرست می‌کرد.

امروزه یادگیری ماشین، به‌ویژه درک زبان طبیعی (NLU)، بیمه‌گران را قادر می‌سازد تا منابع اطلاعاتی دقیق‌تری را بررسی کنند.

مثلا با بررسی‌های Yelp، پست‌های رسانه‌های اجتماعی و پرونده‌های SEC اطلاعات بیشتری برای ارزیابی بهتر ریسک احتمالی شرکت بیمه در دسترس قرار می‌گیرند.

۳- پذیره نویسی و قیمت گذاری:

بیمه یک تجارت پرخطر است و هوش مصنوعی می تواند به شناسایی این خطرات کمک کند و فرآیند پذیره نویسی را تسریع بخشد.

پذیره نویسی بخشی ضروری از بیمه است که از طریق آن بیمه گذاران ریسک را ارزیابی کرده و حق بیمه را برای پذیرش آن تعیین می‌کنند.

ارزیابی و قیمت‌گذاری ریسک مستلزم تحقیقات گسترده در مورد مشخصات و ریسک موجود در سبک زندگی مشتری است.

در نتیجه، پذیره نویسی دستی زمان‌بر و مستعد خطا است و می تواند منجر به قیمت گذاری ناکارآمد شود.

کاربرد هوش مصنوعی در صنعت بیمه فرآیند سخت و پیچیده پذیره نویسی و قیمت گذاری ریسک را دقیق و به‌صرفه می‌کند.

اینگونه به جای تکیه بر تعاملات حضوری برای ارزیابی ریسک، بیمه‌گران می‌توانند الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را برای تعیین رفتارهای مخاطره‌آمیز درگیر کنند.

یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، فناوری بینایی کامپیوتر، اینترنت اشیا و… می‌توانند به بیمه‌گران کمک کنند تا فرآیند پذیره‌نویسی دقیق، سریع و کارآمد شود.

به عنوان مثال در صنعت نفت و گاز روزانه ترابایت داده عملیاتی تولید می‌شود. شرکت‌های بیمه می‌توانند این داده‌ها را به سیستم‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده متصل کنند.

اینگونه سطوح تخریب، نقص، نرخ‌های احتمالی خرابی و سایر خطرات عملیاتی را پیش‌بینی کرده و حق بیمه‌ها را بر این اساس تنظیم می‌کنند.

بسیاری از مدیران بیمه معتقدند که هوش مصنوعی کارایی عملیاتی را بهبود می‌بخشد و مزیت های رقابتی را برای بیمه گران به وجود می‌آورد.