هوشمند رمضانی: بررسی نقش AI در صنعت بیمه و چالش‌های پیش‌رو

رمضانی، معاون محصول شرکت از کی، به موانع زیرساختی و دسترسی به داده‌ها در مسیر بهره‌برداری از AI در صنعت بیمه اشاره کرد و چشم‌انداز آینده را ترسیم نمود.

در رویدادی که اخیراً برگزار شد، هوشمند رمضانی، معاون محصول شرکت از کی، به تفصیل در مورد پتانسیل‌های بی‌شمار AI در صنعت بیمه سخن گفت. محور اصلی صحبت‌های وی حول این ایده بود که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند نقش محوری در متحول کردن این صنعت ایفا کند، به خصوص در دو حوزه کلیدی: شخصی‌سازی بیمه و افزایش ضریب نفوذ آن در جامعه.

صنعت بیمه، که همواره در پی راه‌هایی برای ارائه خدمات موثرتر و مرتبط‌تر به مشتریان خود بوده، اکنون در آستانه یک تحول فناورانه قرار گرفته است که هوش مصنوعی نویدبخش آن است. توانایی‌های هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های حجیم و شناسایی الگوهای پیچیده، می‌تواند درک عمیق‌تری از نیازها و رفتارهای بیمه‌گذاران فراهم آورد و مسیر را برای نوآوری‌های بی‌سابقه هموار کند.

با این حال، همان‌طور که رمضانی نیز تأکید کرد، این مسیر مملو از چالش‌هایی است که نیازمند توجه و راه‌حل‌های اساسی هستند تا بتوان به طور کامل از مزایای این فناوری بهره‌مند شد. این چالش‌ها عمدتاً ریشه در مسائل زیرساختی و دسترسی به داده‌های لازم برای توسعه و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی دارند.

پتانسیل‌های هوش مصنوعی برای تحول در خدمات بیمه‌ای

همان‌طور که هوشمند رمضانی توضیح داد، یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت بیمه، قابلیت “شخصی‌سازی بیمه” است. هوش مصنوعی قادر است با تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از اطلاعات مربوط به هر فرد، از جمله سابقه سلامت، سبک زندگی، الگوهای رانندگی، و حتی داده‌های مربوط به محیط زندگی، بسته‌های بیمه‌ای را طراحی کند که کاملاً متناسب با نیازها و ریسک‌های منحصر به فرد آن شخص باشد.

این رویکرد شخصی‌سازی شده به این معنی است که هر مشتری می‌تواند بیمه‌نامه‌ای دریافت کند که نه تنها پوشش‌های مورد نیازش را به دقت فراهم می‌کند، بلکه از نظر قیمتی نیز منصفانه‌تر و متناسب با میزان ریسک واقعی او خواهد بود. این امر نه تنها رضایت مشتری را افزایش می‌دهد، بلکه با ایجاد ارتباطی عمیق‌تر و مبتنی بر درک متقابل، وفاداری او را نیز تضمین می‌کند. علاوه بر شخصی‌سازی، هوش مصنوعی می‌تواند در افزایش “ضریب نفوذ بیمه” نیز نقش کلیدی ایفا کند.

بسیاری از افراد به دلیل پیچیدگی محصولات بیمه‌ای، عدم آگاهی کافی یا دسترسی محدود به خدمات، از پوشش بیمه‌ای محروم هستند. هوش مصنوعی با ساده‌سازی فرآیندهای خرید بیمه، ارائه اطلاعات شفاف و قابل فهم، و حتی شناسایی نیازهای پنهان مشتریان بالقوه، می‌تواند موانع موجود را برطرف سازد.

به عنوان مثال، با استفاده از تحلیل داده‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند گروه‌هایی از جامعه را شناسایی کند که بیشترین نیاز به بیمه را دارند اما تاکنون به دلایل مختلف به آن دسترسی نداشته‌اند، و سپس با طراحی محصولات متناسب و کانال‌های توزیع هوشمند، دسترسی به این خدمات حیاتی را برای آن‌ها فراهم آورد. این رویکرد می‌تواند صنعت بیمه را از یک خدمت لوکس به یک نیاز اساسی و در دسترس برای همگان تبدیل کند و شکاف موجود در پوشش بیمه‌ای جامعه را کاهش دهد.

چالش‌های اساسی در مسیر پیاده‌سازی هوش مصنوعی

با وجود پتانسیل‌های فراوان، هوشمند رمضانی به صراحت به چالش‌های عمده‌ای که در مسیر بهره‌برداری کامل از هوش مصنوعی در صنعت بیمه ایران وجود دارد، اشاره کرد. وی عنوان کرد که “مشکل اصلی که داریم نبودن یک سری زیرساخت‌های اساسی توی کشور” است. این زیرساخت‌ها شامل مجموعه‌ای از امکانات فنی و حقوقی می‌شود که برای پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز سیستم‌های هوش مصنوعی ضروری هستند.

برای مثال، شبکه‌های داده با پهنای باند بالا، سرورهای قدرتمند برای پردازش‌های سنگین، و بسترهای امن برای ذخیره‌سازی و مدیریت اطلاعات، از جمله ملزومات این زیرساخت‌ها محسوب می‌شوند. بدون وجود این پایه‌های محکم، حتی بهترین مدل‌های هوش مصنوعی نیز قادر به فعالیت بهینه نخواهند بود و پیاده‌سازی آن‌ها با مشکلات جدی مواجه خواهد شد. این کمبود زیرساختی، نه تنها سرعت توسعه را کند می‌کند، بلکه می‌تواند به افزایش هزینه‌ها و کاهش کارایی سیستم‌های هوش مصنوعی منجر شود، و در نهایت، مانع از ارائه ارزش افزوده مورد انتظار به مشتریان گردد.

تأمین این زیرساخت‌ها نیازمند سرمایه‌گذاری‌های قابل توجه و یک رویکرد جامع ملی است که تمامی ابعاد فناوری اطلاعات و ارتباطات را در برگیرد تا بستر لازم برای تحولات دیجیتال در تمامی صنایع، از جمله بیمه، فراهم شود.

اهمیت داده‌ها و زیرساخت‌ها در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی

نکته دیگری که هوشمند رمضانی به آن اشاره کرد و از اهمیت بالایی برخوردار است، موضوع “نبودن دیتا” یا به عبارت دقیق‌تر، این واقعیت که “دیتا هست ولی ما دسترسی بهش نداریم” است. هوش مصنوعی، همانند هر سیستم یادگیرنده دیگری، برای “ترین کردن” یا آموزش مدل‌های خود به حجم وسیعی از داده‌های با کیفیت و مرتبط نیاز دارد. این داده‌ها شامل اطلاعات مربوط به سابقه بیمه‌نامه‌ها، جزئیات خسارات، رفتار مشتریان، و حتی داده‌های خارجی مرتبط با عوامل ریسک می‌شود.

بدون دسترسی به این داده‌ها، مدل‌های هوش مصنوعی نمی‌توانند الگوهای لازم را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهند. چالش اصلی در اینجا، نه لزوماً فقدان کامل داده‌ها، بلکه عدم دسترسی به آن‌ها است. این عدم دسترسی می‌تواند ناشی از دلایل متعددی باشد؛ از جمله موانع قانونی و مقرراتی مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، عدم یکپارچگی سیستم‌های اطلاعاتی در سازمان‌های مختلف، یا حتی فقدان فرهنگ به اشتراک‌گذاری داده‌ها و همکاری میان بخش‌های مختلف.

این وضعیت مانع از آن می‌شود که بتوان “مدل‌های مطلوب هوش مصنوعی رو ترین کنیم و از اون دانش استفاده کنیم”. در نتیجه، توانایی صنعت بیمه برای توسعه محصولاتی نوآورانه و خدماتی شخصی‌سازی شده که به طور مؤثر نیازهای مشتریان را برآورده سازند، به شدت محدود می‌شود. بنابراین، رفع موانع دسترسی به داده‌ها، همراه با ایجاد زیرساخت‌های لازم برای مدیریت امن و کارآمد آن‌ها، گامی حیاتی در جهت بهره‌برداری از قدرت هوش مصنوعی در این صنعت است.

چشم‌انداز و امید به آینده‌ای هوشمند در بیمه

با وجود تمامی چالش‌های موجود، هوشمند رمضانی با ابراز امیدواری به آینده نگریست و بیان کرد: “امیدوارم که در آینده این امکانات در اختیار ما قرار بگیره و بتونیم با استفاده از این دیتا و مدل‌های جذابی که الان وجود داره ارزش افزوده مناسبی برای مشتریامون ایجاد کنیم”. این جمله نشان‌دهنده دیدگاهی مثبت و رویکردی هدفمند برای غلبه بر موانع است. منظور از “این امکانات”، در واقع فراهم آمدن دسترسی به داده‌های لازم و تکمیل زیرساخت‌های فناورانه است که پیش‌تر به آن‌ها اشاره شد.

برای مشاهده ویدئوهای بیشتر اینجاکلیک کنید.

وجود “مدل‌های جذابی که الان وجود داره” به این واقعیت اشاره دارد که الگوریتم‌ها و چارچوب‌های نظری هوش مصنوعی به خوبی توسعه یافته‌اند و در سطح جهانی در حال پیشرفت هستند. مشکل اصلی، نه در عدم وجود دانش فنی یا الگوریتم‌های پیشرفته، بلکه در بستر لازم برای به کارگیری آن‌ها در شرایط بومی است.

با فراهم شدن دسترسی به داده‌ها و زیرساخت‌های مناسب، شرکت‌های بیمه قادر خواهند بود تا این مدل‌های جذاب را آموزش داده و پیاده‌سازی کنند و از دانش حاصله برای ایجاد “ارزش افزوده مناسبی برای مشتریانشان” بهره ببرند. این ارزش افزوده می‌تواند شامل محصولاتی باشد که دقیقاً متناسب با نیازهای هر فرد طراحی شده‌اند، فرآیندهای اداری ساده‌تر و سریع‌تر، کاهش هزینه‌ها برای بیمه‌گذاران، و در نهایت، ارتقاء تجربه کلی آن‌ها از خدمات بیمه‌ای.

این چشم‌انداز، آینده‌ای را ترسیم می‌کند که در آن صنعت بیمه با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، نه تنها کارآمدتر و سودآورتر خواهد بود، بلکه به طور فزاینده‌ای مشتری‌محور شده و نقش پررنگ‌تری در تأمین امنیت مالی و رفاه جامعه ایفا خواهد کرد. تحقق این امید مستلزم همکاری میان نهادهای دولتی، شرکت‌های فناوری، و صنعت بیمه برای رفع موانع موجود و حرکت به سمت یک اکوسیستم داده‌ای باز و امن است.