استفاده از یادگیری ماشین در بیمه

شرکت‌های بیمه تمایلی به ریسک پذیری ندارند. در واقع اساس و بنیان صنعت بیمه با کمترین میزان ریسک بنا شده است بنابراین جای تعجب نیست اگر اغلب شرکت‌های بیمه برای دست زدن به نوآوری عجله‌ای نداشته باشند. شرکت‌های بیمه تا از تمامی جوانب ریسک‌های احتمالی هر تغییری باخبر نباشند به سختی دست به تحول یا اقدامی در این زمینه می‌زنند. در این میان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فصل تازه‌ای برای کتاب کهنه و قدیمی صنعت بیمه خواهد بود. یادگیری ماشین که امروز آن را به یکی از جوانب اصلی هوش مصنوعی می‌شناسیم ابزاری است که می‌تواند با پیش‌بینی‌های لازم از جوانب هر ریسکی شرکت‌های بیمه را برای مواجه با رویکردهای احتمالی آماده کند. شبکه نوآفرینی پلنت در این نوشتار به بررسی ابعاد استفاده از یادگیری ماشین در تحول صنعت بیمه می‌پردازد.

امروز به دلایل مختلفی تن دادن به تغییر و تحول برای شرکت‌های بیمه امری ضروری است. چرا که:

  • اینشورتک‌های تازه وارد در حال به دست آوردن سهم بیشتر بازار هستند و در این راستا استانداردهای تازه در دنیای بیمه تعریف می‌کنند که با این اوصاف بیمه گران سنتی چاره‌ای جز پیروی از مسیر آنها ندارند.
  • مشتریان دنبال استفاده از محصولاتی شخصی‌سازی‌شده نظیر روند آمازون و نتفلیکس و … هستند و با تغییر هر باره ارائه‌دهندگان بیمه هیچ مشکلی ندارند. این رویکرد در میان نسل هزاره که از لوای بیمه‌نامه والدین بیرون آمده‌اند بیشتر دیده می‌شود و می‌تواند زنگ خطر بزرگی برای بیمه‌گران سنتی باشد.

و در این میان قبل از طی کردن مسیر نوآوری باید عوامل و ظرفیت‌های خاص سنجیده شوند. به خصوص اگر صحبت از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در میان باشد. درست است که استفاده از یادگیری ماشین به سبب ساختارهای منبع باز و سخت افزار شتاب‌یافته آن بسیار راحت است اما دقت در ظرفیت‌های استفاده نکته‌ای حیاتی و ضروری است:

  • پتانسیل‌های لازم برای بهبود اهداف کسب و کار.
  • سهولت در راه اندازی نسخه‌های اولیه محصول.

و اما چرا یادگیری ماشین؟

یکی از رویکردهایی که این روزها در صنعت بیمه و در ارتباط گیری مؤثر با مشتریان اهمیت زیادی پیدا کرده است یادگیری ماشین است. روندی که به رغم اسم و رسم پر طمطراق آن با سهولت در استفاده می‌تواند رویکردی بسیار مفید و کارآمد برای شرکت‌های بیمه تلقی شود. مهم‌ترین استفاده‌های یادگیری ماشین در صنعت بیمه می‌توانند به این شرح باشند:

مدل سازی ریسک

با توجه به  ماهیت پیچیده و رفتاری عوامل ریسک در صنعت بیمه، یادگیری ماشین می‌تواند در پیش بینی ریسک گزینه مطلوبی باشد. به سبب چالش‌های پیش رو در زمینه نظارت‌های قانون بیشتر داده‌های دردست در صنعت بیمه ساختارنیافته هستند. به همین سبب است که استفاده از یادگیری ماشین می‌تواند برای استخراج محصولی تازه از داده‌های در دست مؤثر باشد به عنوان نمونه استفاده از داده‌های حسگرهای اینترنت چیزها در خودروها و خانه‌ها. البته بیمه گرهای نوآور هیچ محدودیتی در استفاده از ابزارهایی نظیر یادگیری ماشین احساس نمی‌کنند. آن‌ها از مدل‌های پیش آموزش یادگیری ماشین برای دسته بندی داده‌های ساختار نیافته استفاده می‌کنند. API  ها از یادگیری ماشین برای ثبت و ضبط مکالمات وارده استفاده می‌کنند و با استفاده از مدل‌های یادیپری بدون نظارت به شناسایی عوامل ریسک تازه می‌پردازند.

 

بیشتر بخوانید: برگ برنده هوش مصنوعی در بیمه

 

فروش و توزیع دیجیتالی

با استفاده از یادگیری ماشین می‌توان به فروش حودکار محصولات مالی از نظیر بیمه چشم داشت. ساده‌ترین راه در این مسیر استفاده از یک ربات سخنگو برای ایجاد برقراری ارتباط با تماس گیرنده‌ها و ارائه پیشنهادهای محصولات خاص و شخصی برای آنها باشد. یا درست مانند آنچه که امروز در آمازون شاهد آن هستیم ربات‌ها بتوانند پیشنهادهایی بسیار تخصصی‌تر و گسترده‌تر از انتخاب متخصصان انسانی ارائه دهند.

بینش تجاری و جلوگیری از تقلب

شرکت‌های بیمه از فناوری یادگیری ماشینی می‌توانند رویکردی بسیار حیاتی استفاده کنند. به دست آوردن بینش تجاری و کشف و جلوگیری از تقلب. با به دست آوردن بینش و دیدگاهی درست و دقیق می‌توان به فرصت‌های سرمایه گذاری پیش رو امید داشت و در تفهیم موضع خرج کردن سرمایه‌ها سرمایه گذاران را قانع کرد. به همین دلیل است که می گویند یادگیری ماشینی در رونق اقتصادی کسب و کارهای تجاری نقش مهمی دارد. اما مهم‌ترین رویکرد استفاده از یادگیری ماشین استفاده از بینش‌های به دست داده آن در جلوگیری از تقلب‌های احتمالی است. داده کاوی های نشات گرفته از یادگیری ماشین و تحلیل رفتار و گفتار مشتریان ابزاری مهم در درست شرکت‌های بیمه برای پیش بینی هر گونه تقلب احتمالی و انجام اقدامات اولیه است.