أفضل 5 تطبيقات تأمين للتعلم الآلي

التعلم الآلي هو ثورة في مجال التأمين

كشركة تأمين، الاحتفاظ هو اسم اللعبة. إن الاحتفاظ بعميل واحد سعيد أسهل بكثير من تحويل عميل محتمل جديد إلى عميل.

الطريقة الأكثر تجربة وحقيقية للاحتفاظ بعملاء التأمين هي تقديم أسعار أفضل من منافسيك. لكن تسعير التأمين يتطلب فهمًا عميقًا ومعقدًا للمخاطر.

في الماضي، كان نقص التكنولوجيا يجعل هذا الأمر صعبًا. تم فصل شركات التأمين عن أقوى مصادر البيانات. نظرًا لعدم قدرتهم على معالجة الكميات الهائلة من البيانات التي يمكنهم الوصول إليها، فقد تركوا رؤى قيمة على الطاولة.

الآن، أكثر من أي وقت مضى، هذا هو الحال. توفر بيانات تكنولوجيا المعلومات في الوقت الفعلي رؤى حول سرعة السائق وظروف الطريق وبيانات الحركة والتنبؤات الجوية. نعم، درجة المخاطر البيئية معقدة، ولكن بفضل التعلم الآلي، من الممكن استخلاص رؤى قوية تغير قواعد اللعبة.

لذا بدلاً من تجميع جميع السائقين في مجموعات عامة (العمر والجنس وما إلى ذلك) وتسعير علاواتهم كمقاس واحد يناسب الجميع، استخدم التكنولوجيا. دعونا نلقي نظرة على أفضل تطبيقات التأمين للتعلم الآلي.

حلول مصممة خصيصًا للعملاء

يمكن لشركات التأمين الآن تقديم قسط تأمين أكثر تخصيصًا، وذلك بفضل خوارزميات التعلم الآلي المتطورة. على سبيل المثال، أحد تطبيقات التأمين للتعلم الآلي هو أنه يمكن أن يساعد شركات التأمين على اكتساب فهم أفضل لأنماط الطقس المتغيرة. يتم ذلك من خلال تحليل بيانات الطقس التاريخية والتنبؤات المناخية المستقبلية.

هناك طريقة أخرى تتمثل في تحليل البيانات الشخصية من المركبات. يمكن لشركات التأمين معرفة ما إذا كان السائقون يمارسون سلوك القيادة الآمن بمساعدة التعلم الآلي أم لا. من خلال البيانات التي تم الحصول عليها، يمكن لشركات التأمين تقييم درجة مخاطر السائق بدقة أكبر. ونتيجة لذلك، يمكن لشركات التأمين تقديم أقساط أقل للسائقين الذين يظهرون سلوك القيادة الآمن.

هذه ليست سوى عدد قليل من تطبيقات التأمين البيئي للتعلم الآلي.

توقع أنماط السلوك البشري والتنميط

هناك فكرة شائعة مفادها أن السلوك البشري يمكن أن يكون عفويًا، ولكن وفقًا لدراسة حديثة أجراها علماء الشبكة بجامعة نورث إيسترن، يمكن التنبؤ بالسلوك البشري بنسبة 93 في المائة. يمكن استخدام هذا لصالح شركات التأمين.

يمكن أن يساعدنا التعلم الآلي ليس فقط في إنشاء أنماط لملفات تعريف القيادة الفردية ولكن أيضًا مجموعات من السائقين والأساطيل. من هنا، يمكننا اكتشاف العوامل الأساسية التي تؤثر على هذه الأنماط. عند تحليل البيانات حول مجموعات من السائقين، يمكن أن يساعد التعلم الآلي شركات التأمين في العثور على اتجاهات السلوك التي يصعب معالجتها يدويًا بسبب الكم الهائل من البيانات المتاحة والقدرات الحسابية.

عندما يتعلق الأمر بالأفراد، تُظهر تطبيقات التأمين للتعلم الآلي أن البشر أكثر تعقيدًا من مجرد العمر والجنس والسيارة التي يقودونها. يمكن أن تساهم الكثير من العوامل الفريدة الأخرى في مستوى المخاطر التي يتعرض لها السائق عندما يكون على الطريق. وتشمل هذه السلوكيات السابقة والبيانات البيئية وبيانات التأمين. يمكن معالجة بيانات برنامج التشغيل الفريدة هذه من خلال التعلم الآلي والحصول على درجة أكثر دقة بكثير مما يمكن الحصول عليه من التنميط العام.

فهم التهديدات المرورية والسلوك

حركة المرور معقدة. تدخل العديد من العوامل في سبب حدوث أنماط حركة المرور المختلفة، مثل الموقع والوقت من اليوم وعدد السيارات على الطريق وما إلى ذلك، مما يجعل من الصعب على البشر فهم كيفية تأثير ظروف حركة المرور على درجات مخاطر القيادة بشكل كامل.

على سبيل المثال، قد تعتقد أن معظم الوفيات المرورية تحدث في المناطق الحضرية بسبب وجود عدد أكبر بكثير من السيارات في منطقة مكثفة. في الواقع، تحدث معظم الوفيات الناجمة عن حوادث المرور في المناطق الريفية، على الرغم من أنها كبيرة أقل الناس يعيشون هناك. لدى الكثير من الناس هذا الاعتقاد الخاطئ لأن المخاطر ليست أحادية البعد.

إن امتلاك القدرات لتحليل تعقيدات أنماط حركة المرور والمناطق ذات التهديد العالي حيث تحدث الحوادث عادةً هو تطبيق تأمين رئيسي آخر للتعلم الآلي. لذلك، إذا كان السائق يتنقل عادةً في منطقة شديدة الخطورة للحوادث جنبًا إلى جنب مع الظروف البيئية غير المواتية (مثل الأمطار والثلوج والعواصف)، فمن المرجح أن تكون درجة المخاطر الخاصة به أعلى ويجب تسعيرها وفقًا لذلك.

ولا تنس أن تطبيقات التأمين هذه للتعلم الآلي لا تساعد فقط في تسعير أقساط التأمين بدقة أكبر. كما أنها تساعد في إنقاذ الأرواح.

كشف الاحتيال

تعد المطالبات الاحتيالية واحدة من أهم التحديات في صناعة التأمين. على الرغم من وجود عنصر بشري دائمًا أثناء تقييم الأضرار والمطالبات، فإن اكتشاف الاحتيال هو أحد أفضل تطبيقات التأمين للتعلم الآلي.

باستخدام خوارزميات التعلم الآلي الحديثة، لديك القدرة على تحديد الأنماط والسلوكيات المشكوك فيها في بيانات مطالبات العملاء. يمكن بعد ذلك اكتشاف هذه الجهات الفاعلة السيئة دون إعاقة الادعاءات الحقيقية. مسلحًا بهذه المعرفة، يمكنك في النهاية خفض أقساط التأمين، ووضع نفسك في وضع أكثر تنافسية في السوق.

فهم الظروف القائمة على الأحداث

لا يحتوي كل يوم على نفس نمط حركة المرور. يعرف معظم الناس أن الساعة 5 مساءً في أيام الأسبوع تمثل ساعة الذروة. ولكن ماذا عن اللعب لمرة واحدة؟

ربما تنتهي مباراة بطولة الولاية المحلية في الساعة 9 مساءً؟ أو ماذا عن العرض السنوي الذي يغلق الشارع الرئيسي لهذا اليوم؟ لا يمكن التنبؤ بحركة مرور عيد الشكر على أساس ساعة بساعة. نفس الشيء عند الطرق فعلا افتح في ليلة رأس السنة الجديدة.

هذه كلها عوامل مستقلة قائمة على الأحداث يمكن أن تؤثر بشكل كبير على درجة المخاطر أثناء القيادة. تحتوي جميع هذه التهديدات على بيانات يمكن تحليلها للعثور على الاتجاهات والأنماط التي يمكن أن تساعد السائقين في تجنب المواقف الخطرة، وهو تطبيق تأمين رائع آخر للتعلم الآلي.

كل ذلك من أجل السلامة واليقظة

تم تصميم تطبيقات التأمين الرئيسية للتعلم الآلي لتقليل مخاطر القيادة واكتشاف السلوكيات الاحتيالية. إذا تم استخدامها، فيمكننا تقليل مخاطرنا على الطريق بشكل كبير. وهذا من شأنه أن يسمح لشركات التأمين بخفض أسعارها وزيادة الأرباح. لن يكون السائقون أكثر سعادة بالتأمين الأرخص فحسب، بل يمكن لشركات التأمين أن تحقق أرباحًا أكبر مع خسائر أقل.

مع إينازا، هذا بالضبط ماذا نفعل. هل تريد معرفة المزيد؟ دعونا نتواصل.