كيف توضح منصة البيانات المتصلة والذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات مخاطر التأمين

تعتمد صناعة التأمين تقليديًا على بيانات من الوسطاء والمصادر المنعزلة الأخرى لتقييم وإدارة المخاطر. ومع ذلك، مع ظهور البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي (AI)، يمكن لصناعة التأمين الآن اكتساب فهم أعمق للمخاطر. من خلال جمع وتحليل البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر، يمكن لشركات التأمين الحصول على نظرة أكثر شمولية للمخاطر وتطوير نماذج أكثر دقة لتسعير منتجات التأمين.

كيف يمكن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات في التأمين؟

هناك العديد من الطرق التي يمكن من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين التنبؤ بالمخاطر وإدارتها في صناعة التأمين. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف تلقائيًا على أنماط البيانات التي قد لا نتمكن، كبشر، من رؤيتها. يمكن أن يساعد ذلك شركات التأمين على فهم العوامل التي تساهم في المخاطر بشكل أفضل واتخاذ قرارات أكثر استنارة حول كيفية إدارتها.

تحاكي نماذج الذكاء الاصطناعي سيناريوهات مختلفة وتتنبأ بمدى احتمالية حدوثها. يمكن استخدام هذه المعلومات لتطوير استراتيجيات للتخفيف من المخاطر.

يمكن أن تساعد علوم البيانات في تحديد الأنماط التي قد لا يمكن اكتشافها. من خلال تحليل بيانات المطالبات التاريخية، يمكن لشركات التأمين تحديد الاتجاهات التي تشير إلى زيادة احتمالية المطالبات المستقبلية. يمكن أن تساعد علوم البيانات أيضًا في تحديد الأنماط والاتجاهات في سلوك العملاء، مما يسمح لشركات التأمين بتقييم المخاطر بشكل أكثر دقة.

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لدراسة هذه الاتجاهات بشكل أكبر وتطوير التنبؤات حول نشاط المطالبات المستقبلية، مما يؤدي إلى فهم أكثر دقة للمخاطر. يمكن أن يساعد علم البيانات في تحسين دقة النمذجة التنبؤية، وهو أمر ضروري لاتخاذ القرارات بشأن المخاطر المستقبلية. لا يتعلق الأمر فقط بتوفير المال لشركات التأمين. يتعلق الأمر بإنقاذ الأرواح.

يستفيد العملاء أيضًا من هذا. لن يشكو أحد من الطرق الأكثر أمانًا، لأن هذه الأفكار ستقلل من فرص الأحداث غير المتوقعة. وبالمثل، إذا استخدمت شركات التأمين هذه المعلومات للتلاعب بتأمينها، فسيتم تحفيز العملاء لتتبع قيادتهم وأن يكونوا أفضل السائقين.

من خلال فهم المخاطر بشكل أفضل، يمكن لصناعة التأمين اتخاذ قرارات أكثر استنارة حول خيارات التسعير والتغطية. في نهاية المطاف، تمتلك علوم البيانات والذكاء الاصطناعي القدرة على تحويل صناعة التأمين.

لماذا تحتاج إلى منصة بيانات متصلة؟

يمكن أن تساعد منصة البيانات المتصلة شركات التأمين على فهم المخاطر بشكل أفضل من خلال جمع وتحليل مصادر البيانات المختلفة. تتضمن هذه المصادر بيانات الوسيط ومصادر البيانات البديلة والبيانات التي تم جمعها من الأجهزة المتصلة. من خلال فهم المخاطر المرتبطة بأنواع مختلفة من المنتجات والعملاء، قد تتمكن شركات التأمين من تقليل مسؤوليتها الإجمالية وتحسين أرباحها النهائية.

لطالما اعتمدت صناعة التأمين على البيانات للمساعدة في تقييم وإدارة المخاطر. ولكن في السنوات الأخيرة، زاد حجم وتعقيد البيانات المتاحة بشكل كبير، مما جعل من الصعب على شركات التأمين مواكبة ذلك. لحسن الحظ، توفر التقنيات الجديدة مثل الذكاء الاصطناعي (AI) والبيانات الضخمة طرقًا جديدة لشركات التأمين لفهم كل هذه المعلومات واستخدامها لفهم المخاطر بشكل أفضل.

تعد منصة البيانات المتصلة أمرًا بالغ الأهمية للاستفادة من هذه التقنيات. يجب أن تكون المنصة قادرة على الاتصال بجميع مصادر البيانات ذات الصلة، الداخلية والخارجية. يجب أن تكون أيضًا قادرة على معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة وفعالية. مع وجود كل هذه المعلومات في مكان واحد، يمكن لشركات التأمين الحصول على رؤية أكثر شمولاً للمخاطر وكيفية تغيرها بمرور الوقت. وهذا يساعدهم على اتخاذ قرارات أفضل بشأن التسعير والاكتتاب والمطالبات للتعامل معها وغيرها من مجالات أعمالهم.

كما يتيح هذا النهج القائم على البيانات لشركات التأمين أن تكون أكثر استباقية في إدارة المخاطر، بدلاً من مجرد الاستجابة للأحداث بعد حدوثها. من خلال فهم أنماط واتجاهات المخاطر، يمكن لشركات التأمين اتخاذ خطوات لمنع الخسائر أو تخفيفها قبل حدوثها. بهذه الطريقة، يمكن للبيانات والذكاء الاصطناعي مساعدة صناعة التأمين على أن تصبح أكثر كفاءة وفعالية في إدارة المخاطر.

ستسمح هذه القدرة على فهم المخاطر بشكل أفضل لشركات التأمين بتطوير المنتجات والأسعار التي تلبي احتياجات عملائها بشكل أكثر فعالية، مما يؤدي إلى تحسين النتائج النهائية للصناعة ككل.

من خلال فهم المخاطر بشكل أفضل، يمكن لشركات التأمين اتخاذ قرارات تجارية سليمة تعود بالنفع على نفسها وعملائها. وهذا بدوره يؤدي إلى زيادة ولاء العملاء وتقييمات التعليقات الإيجابية - مما يعود بالفائدة في نهاية المطاف على صناعة التأمين ككل.

‍