ثورة تقييم المخاطر باستخدام الذكاء الاصطناعي
يواجه قطاع التأمين في جنوب ألمانيا تحديًا هامًا حاليًا. في أعقاب الفيضانات الهائلة الأخيرة، تزداد الإدراك بأن الأساليب الحالية لقياس المخاطر غير كافية. بلغت مطالبات التأمين نتيجة للعواصف، والبرد، والأمطار الغزيرة 5.7 مليار يورو في العام الماضي – زيادة ملحوظة عن الـ 4 مليار يورو المسجلة في عام 2022. أحدث هذا الوضع جدالًا شديدًا داخل الصناعة بشأن الحاجة إلى نماذج تنبؤ دقيقة أكثر للتعامل مع مثل هذه الكوارث.
تعتمد شركات التأمين تاريخيًا على نماذج تعتمد على البيانات السابقة لتنبؤ بمدى احتمالية وقوع الأحداث الجوية السلبية. ومع ذلك، يثبت أن هذا النهج غير كاف في مواجهة التغير المناخي وتطور الظروف البيئية. واقعة هذه المسألة، بدأت بعض الشركات في اللجوء إلى الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، تستخدم Verisk، مزود تحليلات البيانات، الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات التاريخية للرادار لإجراء تنبؤات أكثر دقة حول المخاطر المتعلقة بالطقس. حسب إدارة Verisk، يمكن أن تنعكس نماذجها القائمة على الذكاء الاصطناعي في زيادة تصل إلى 25٪ في التكاليف للمؤمنين، حيث تعكس منظرًا شديدًا مختلفًا من المخاطر.
علاوة على ذلك، في جامعة بيرجيشه ووبرتال، يعمل الباحثون على تطوير نظام “ذكي” للتحذير من الفيضانات، والذي يُقدَّم على أنه يفوق دقة الأنظمة التحذيرية المعتمدة. يمتاز هذا النظام الابتكاري “نظام حماية الفيضانات 4.0” بالقدرة على إصدار تنبيهات قبلما يفيض الجسم المائي. يدمج مصادر بيانات متنوعة مثل مستويات المياه، وحوض التحضير، والقنوات، مع الأمطار، وضغط تحت الماء، والرطوبة، وغيرها. يحلل الذكاء الاصطناعي بعد ذلك الأنماط المرتبطة بارتفاع مستويات المياه. في يونيو الماضي، قامت ولاية شمال الراين وستفاليا بتمويل هذا المشروع المبتكر بمبلغ 2.8 مليون يورو، لتؤكد على أهمية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في الاستعداد للكوارث وإدارتها.
أهمية الذكاء الاصطناعي في تنبؤ المخاطر
يعزز الذكاء الاصطناعي تنبؤ المخاطر في صناعة التأمين من خلال تحليل كميات ضخمة من البيانات بدقة وسرعة أكبر من النماذج التقليدية. هذا التحول أمر حيوي نظرًا لتعقيد وعدم التنبؤ بالأحداث الجوية التي تزاد فوقتها بفعل التغير المناخي. يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد النماذج والترابطات بين العوامل المختلفة التي قد لا تكون واضحة على الفور لدى المحللين البشر.
الأسئلة الرئيسية والأجوبة:
ما هي مزايا الذكاء الاصطناعي مقارنة بالنماذج التنبؤية التقليدية في صناعة التأمين؟
يقدم الذكاء الاصطناعي دقة محسّنة من خلال معالجة مجموعات بيانات ضخمة تأخذ في الاعتبار مجموعة متنوعة من المتغيرات البيئية وتداخلاتها المعقدة. يؤدي هذا إلى توقعات أفضل، والتي يمكن أن تقلل بشكل محتمل من التكاليف المتعلقة بالمطالبات الزائدة.
لماذا تهتم صناعة التأمين بنماذج التنبؤ أكثر دقة؟
يمكن أن تساعد النماذج المزيدة دقة أصحاب التأمين في تسعير الأقساط بفعالية، وإدارة محافظ مخاطرهم بشكل أفضل، وتقليل الخسائر بتقديم نصائح وقائية للعملاء.
كيف يمكن أن يؤثر الذكاء الاصطناعي على الأقساط التأمينية؟
قد تزيد الأقساط إذا تنبأ الذكاء الاصطناعي بمخاطر أحداث سلبية أكبر. وبالمقابل، قد تنخفض الأقساط للعملاء ذوي مخاطر أقل، مع انعكاس تقييم مخاطر شخصية أكثر دقة.
التحديات أو الجدل:
إحدى التحديات في تنفيذ الذكاء الاصطناعي هو التكلفة الأولية الكبيرة، التي قد تؤدي إلى زيادة الأقساط للعملاء. وبالإضافة إلى ذلك، هناك خطر أن تؤدي خوارزميات الذكاء الاصطناعي عرضيًا إلى تمييز ضد مجموعات أو مناطق معينة إذا لم يتم مراقبتها وتنظيمها بعناية.
تثير الجدل أيضًا بشأن موثوقية توقعات الذكاء الاصطناعي، حيث تعتمد دقتها على جودة وشمول البيانات التي تُغذَى بها النماذج لتعلم الآلة. وهذا يثير مسألة الخصوصية والأمان البياني، والحاجة إلى إدارة صارمة حول استخدام البيانات.
مزايا وعيوب الذكاء الاصطناعي في تنبؤ المخاطر:
المزايا:
– تحسين الدقة والفعالية في تقييم المخاطر.
– القدرة على معالجة وتحليل مجموعات بيانات معقدة من مصادر متعددة.
– الإمكانية الكبيرة لتقديم منتجات تأمين شخصية أكثر.
– قد تؤدي التنبؤات الأفضل إلى إدارة مبكرة للمخاطر والحد من الخسائر.
العيوب:
– الاستثمار الأولي العالي والزيادة المحتملة في الأقساط التأمينية.
– خطر تكريس التحيزات إذا لم تصمم النماذج الخاصة بالذكاء الاصطناعي بشكل صحيح.
– الاعتماد على جودة البيانات وقضايا محتملة حول الخصوصية البيانية.
– الحاجة إلى صيانة مستمرة وتحديثات للنماذج الذكاء الاصطناعي بمرور البيانات الجديدة.
لمزيد من المعلومات حول الذكاء الاصطناعي ودوره في مختلف القطاعات، بما في ذلك صناعة التأمين، يمكن تقديم روابط لمؤسسات رصينة وقادة صناعيين، مثل:
– Verisk
– IBM Watson
– DeepMind
تربط كل من هذه المجالات بين الشركات البارزة في مجال الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات، والتي تعد حاسمة لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي لتنبؤ دقيق بالمخاطر في صناعة التأمين.