يمكن أن تعرف شركة التأمين الخاصة بك عنك أكثر مما تدرك. حيث يمكن للأجهزة المنزلية الذكية، وأجهزة تتبع اللياقة البدنية، ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي، وبرامج الاتصالات عن بعد التي تراقب عادات القيادة الخاصة بك – أن تساعد شركات التأمين على تجميع صورة مفصلة لسلوكك.
مع العلم أن العديد من الحقائق حول منزلك وسيارتك وحيّك هي سجلات عامة. ويقوم وسطاء البيانات أيضاً بجمع وبيع تفاصيل حول نشاطك، مثل المتاجر التي تزورها، وما تنقر عليه عبر الإنترنت، ومكان وجود هاتفك المحمول.
ويمكن لقدرة الذكاء الاصطناعي على تفسير البيانات أن تقلب عملية شراء بوليصة التأمين وتقديم المطالبة رأسا على عقب. ونظراً لأن شركات التأمين تواجه أسئلة حول العدالة والخصوصية، فقد يجد بعض الأشخاص صعوبة في الحصول على التغطية. وسيستفيد آخرون من الأسعار الأرخص والتطبيقات الأسرع والمطالبات الأسهل.
فيما يلي بعض النواحي التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير بها بوليصة التأمين الخاصة بك:
• تسريع طلبات التقديم
يمكن للعملاء رؤية عملية تقديم طلبات مختصرة بالتزامن مع تبني شركات التأمين الذكاء الاصطناعي. ويحتمل أن تقوم شركات التأمين بتخفيض عدد الأسئلة التي تطرحها في طلب التأمين على المنزل. فعلى سبيل المثال، قد يطرحون خمسة أسئلة فقط، لكنهم قد يجمعون 5000 نقطة بيانات إضافية. وستقوم شركة Kin Insurance التي يقع مقرها في شيكاغو بجمع الآلاف من نقاط البيانات وملء مسبق لطلبات التأمين على المنازل بتفاصيل الملكية مثل المساحة المربعة ونوع الأساس وعدد الحمامات.
ويحدث تحول مماثل في الاكتتاب في التأمين على الحياة، والذي يتطلب تقليدياً إجراء فحص طبي بالإضافة إلى استبيان حول الصحة ونمط الحياة. ومع تحسن نماذج الذكاء الاصطناعي، تقدم المزيد من شركات النقل اكتتاباً سريعاً – حيث تصدر سياسات بسرعة للعملاء ذوي المخاطر المنخفضة بناءاً على السجلات الطبية الرقمية وغيرها من البيانات، مع تحديد المتقدمين ذوي المخاطر العالية للاكتتاب التقليدي.
• توفير المزيد من أسعار التأمين المخصصة
يمكن للعملاء ذوي المخاطر المنخفضة توفير المال حيث تستخدم شركات التأمين البيانات لإنشاء ملفات تعريف شخصية لمستخدميها بشكل متزايد.
وتتصدر صناعة التأمين على السيارات المسؤولية من خلال برامج الاتصالات عن بعد التي تراقب أشياء مثل السرعة وأنماط الكبح والمسافة المقطوعة، مما يتيح لشركات التأمين تحديد الأسعار بناءً على سلوك السائق.
وفي حين يجني المشترون ذوو المخاطر المنخفضة فوائد نموذج التنبؤ الذي يتم ضبطه باستمرار، يحذر تقرير عام 2020 الصادر عن منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية من الجانب السلبي المحتمل لهذا النهج. وأشار تقرير منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية إلى أن تقسيم العملاء إلى مجموعات أصغر من المخاطر يمكن أن يؤدي بشكل فعال إلى إخراج بعض المتقدمين من التأمين.
• مطالبات أبسط وأقل
قد يكون تقديم مطالبة التأمين تجربة مرهقة، حيث يمكن أن يجعل استخدام شركات التأمين للذكاء الاصطناعي العملية أكثر سلاسة للعملاء ويمنحهم القرار ويدفع تعويضاتهم بسرعة أكبر بكثير.
ويمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي شركات التأمين في تحديد المطالبات الأكثر إلحاحاً، وإعادة بناء مشاهد الحوادث، وتحليل السجلات الطبية والإبلاغ عن حالات الاحتيال بحثاً عن علامات الاحتيال، وفقاً لتقرير عام 2023 الصادر عن شركة الأبحاث Everest Group وشركة الخدمات المهنية Ernst & Young. وأضاف التقرير أن جعل المطالبات أكثر كفاءة يمثّل أولوية لأكثر من نصف شركات التأمين على الممتلكات والحوادث التي شملها الاستطلاع.
وأوضحت شركة التأمين Lemonade الموجودة في نيويورك أن كشف الاحتيال في مجال التأمين القائم على الذكاء الاصطناعي يسمح بحل حوالي 40٪ من مطالباتها في غضون لحظات.
ويمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضاً في منع الخسائر قبل ظهور الحاجة إلى المطالبة، ويُعرف ذلك باسم نموذج التنبؤ والمنع بدلاً من النهج الحالي للكشف والإصلاح. فعلى سبيل المثال، يمكن للبيانات التي تنقلها أجهزة المنزل الذكي أن تؤدي إلى التدخل تلقائياً إذا اكتشف جهاز الاستشعار علامات إنذار مبكر تشير إلى وجود تسرب أو أنبوب متجمد.
ويمكن للذكاء الاصطناعي تقديم تعليقات للسائقين، ومساعدتهم على ضبط سلوكهم. كما تكافئ برامج مثل Allstate’s Drivewise أولئك الذين يتجنبون العادات المحفوفة بالمخاطر مثل السرعة أو استخدام المكابح القوية أو استخدام الهاتف أثناء القيادة.
ولكن مع دمج صناعة التأمين للذكاء الاصطناعي، هناك مخاوف بشأن الأمن السيبراني والخصوصية وإمكانية التمييز في نماذج الذكاء الاصطناعي على أساس خصائص مثل العرق أو الجنس.
وأصدرت الرابطة الوطنية لمفوضي التأمين مبادئ توجيهية في ديسمبر/كانون الأول 2023، تشجع شركات التأمين على تصحيح الأخطاء في نماذج الذكاء الاصطناعي وتجنب التحيز. لكن كل دولة تضع قواعدها الخاصة، وما زال التنظيم في مراحله الأولى.
المصدرNewsNation
