روندهای برتر فناوری در صنعت بیمه در سال 2024

دکتر سید علی حسینی ، مهندس علیرضا هاشمی

1)- مقدمه

پیدایش پدیده‌های جدید و یا تحولات وسیع در پدیده‌ها، در برخی موارد باعث شکل‌گیری مفاهیم جدیدی می‌شود و یا مفاهیم قبلی، تحول‌یافته و شکل و اهمیت جدیدی به خود می‌گیرد. در عصر حاضر، با شکل‌گیری نوع جدیدی از تحولات اقتصادی و مالی، لازم است افراد از آگاهی‌ها و توانمندی‌های خاصی، برای مواجهه با پیچیدگی‌های به وجود آمده، برخوردار باشند در عصر دیجیتال، به سبب ظهور فناوری‌های نوین، باورهای سنتی کسب‌وکار به نحوی اساسی دگرگون شده است. سازمان‌ها تنها یک راه پیشرو دارند و آن همگامی با تغییرات موجود است؛ در غیر این صورت از دور رقابت حذف خواهند شد. صنعت بیمه که زمانی تغییرناپذیر بود، تحت دگرگونی عمیق و گسترده‌ای قرار گرفته که توسط پیشرفت‌های فناوری هدایت می‌شود. دوران کهنه‌فروشان و سیاست‌های ثابت و تنظیم‌کننده ادعاهای روباتیک گذشته است. به‌جای آنها یک اکوسیستم پویا در حال ظهور است که توسط هوش مصنوعی، بلاک‌چین، اینترنت اشیا، کلان داد، شخصی‌سازی بیش از حد، و بیمه هوشمند تعبیه شده تغذیه می‌شود. هنر شخصی‌سازی در تلاش برای ایجاد تجربیات منحصربه‌فرد مشتری در مرکز توجه قرار گرفته است.

در قلب این تغییر و تحولات، یک درک حیاتی نهفته است: شخصی‌سازی فقط یک کلمه رایج نیست. بلکه یک مزیت رقابتی است. تحقیقات حاکی از کاهش خیره‌کننده 50 درصدی هزینه‌های خرید و افزایش 30 درصدی بازده بازاریابی برای بیمه گرانی است که از این رویکرد مشتری محور استفاده می‌کنند. با این‌حال، فناوری و طرز فکر کهنه و سنتی می‌بایست در این محیط مبتنی بر داده‌ها بهبود یابد. پذیرش آخرین روندهای فناوری در صنعت بیمه، از جمله تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ و ارزیابی ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی، برای بازیکنان قدیمی برای پر کردن شکاف بین شخصی‌سازی مبتنی بر داده و فناوری و طرز فکر موجود آنها بسیار مهم است و می‌توان گفت پذیرش روندهای فناوری یک الزام است نه یک انتخاب، لذا در این نوشتار سعی شده است تا روندهای برتر فناوری در صنعت بیمه در سال 2024 مورد بحث و بررسی قرار گیرد.

2)- هوش مصنوعی، اتوماسیون و تجزیه‌وتحلیل پیشرفته

هوش مصنوعی از مهم‌ترین فناوری‌های تحول‌آفرین عصر دیجیتال است که می‌تواند در حرکت به سمت تحول دیجیتال یاری‌دهنده باشد بازار خدمات بیمه‌ای به‌سرعت تحت‌تأثیر پیشرفت‌های هوش مصنوعی قرار گرفته است. هوش مصنوعی می‌تواند در امور مختلفی مانند: اتوماسیون، ارائه پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده، ارائه خدمات مجازی و سایر کارکردهای بیمه‌ای مورداستفاده قرار گیرد. این فناوری به کمک پردازش زبان طبیعی می‌تواند دستیار مجازی قدرتمندی فراهم کند. هوش مصنوعی در صنعت بیمه تشخیص تقلب، مدیریت ریسک و خدمات مشتریان را بهبود می‌بخشد و به کمک تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده برای شناسایی ریسک‌های بالقوه قبل از وقوع استفاده می‌شود و راهبردهای کاهش ریسک فعال را ممکن می‌سازد. بخش بیمه باتوجه‌به روندهای فناوری در صنعت بیمه در حال گذر از یک تحول بزرگ است. شیوه‌های بیمه سنتی راه‌حل‌های نوآورانه‌ای را ایجاد می‌کنند که توسط هوش مصنوعی ارائه می‌شوند که منجر به ارائه‌های شخصی و اکوسیستم‌های پویا می‌شود که نیازهای فردی را برآورده می‌کند. طبق تحقیقات Precedence، هوش مصنوعی بهره‌وری در فرایندهای بیمه را بهبود می‌بخشد و هزینه‌های عملیاتی را تا 40 درصد کاهش می‌دهد. بیمه‌گران باید به پذیرش اتوماسیون، هوش مصنوعی و تجزیه‌وتحلیل پیشرفته سرعت بخشند تا با محیط در حال تغییر سازگار شوند و هدف خود را ارتقا دهند. این فناوری‌ها می‌توانند کارایی عملیاتی را افزایش دهند، مدیریت ریسک فعال را تسهیل کنند، تجربیات مشتری را شخصی‌سازی کنند و شکاف دیجیتال را پر کنند. علاوه بر این، همکاری با فناوری‌های بیمه و ملاحظات اخلاقی برای نوآوری و استفاده مسئولانه از فناوری بسیار مهم است. با پذیرش این پیشرفت‌ها، بیمه‌گران می‌توانند به سودآوری دست یابند و چالش‌های اجتماعی و محیطی را برطرف کنند و در نهایت چشم‌انداز و مأموریت صنعت را ارتقا دهند. این روندهای فناوری بیمه بر جنبه‌های مختلف صنعت تأثیر می‌گذارد و مزایای قابل‌توجهی را ارائه می‌دهد. بیایید نگاه دقیق‌تری بیندازیم.

1-2- پذیره‌نویسی

ارزیابی ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی الگوریتم‌ها مقادیر زیادی از داده‌ها را برای ارزیابی دقیق ریسک تجزیه‌وتحلیل می‌کنند که منجر به قیمت‌گذاری منصفانه‌تر و کارآمدتر می‌شود. ارزیابی ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی، حق بیمه‌های یک اندازه را برای پروفایل‌های شخصی‌سازی شده کاهش می‌دهد، و این اطمینان را می‌دهد که افراد کم‌خطر دیگر یارانه‌هایی را به افراد پرخطر پرداخت نمی‌کنند. استخراج خودکار داده‌ها استخراج خودکار اطلاعات حیاتی از اسنادی مانند سوابق پزشکی و صورت‌های مالی، کاردستی را کاهش می‌دهد و فرایند پذیره‌نویسی را تسریع می‌کند. مدل‌سازی پیش‌بینی با استفاده از داده‌های بلادرنگ و فناوری پیشرفته، ارائه‌دهندگان بیمه می‌توانند از مدیریت سیاست به مدیریت ریسک انتقال یابند. این به آنها امکان می‌دهد تا به طور فعال احتمال و تأثیر رویدادهای پیش‌بینی نشده را برای مشتریان و شرکای خود کاهش دهند.

2-2- رسیدگی به دعاوی

پردازش خودکار ادعاها، هوش مصنوعی و اتوماسیون فرایند رباتیک (RPA) وظایف معمول ادعاها را انجام می‌دهند و تنظیم‌کننده‌های انسانی را برای موارد پیچیده آزاد می‌کنند. تشخیص تقلب، تجزیه‌وتحلیل پیشرفته ادعاهای جعلی را به طور مؤثرتری شناسایی می‌کند، هزینه‌ها را کاهش می‌دهد و از مشتریان قانونی محافظت می‌کند. تسویه سریع مطالبات فرایندهای خودکار روند خسارت را ساده می‌کند و منجر به تسویه سریع‌تر برای بیمه‌شدگان می‌شود.

3-2- خدمات مشتری

چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی پشتیبانی 24 ساعته مشتری را ارائه می‌دهند و به سوالات اولیه پاسخ می‌دهند، تجربه مشتری را بهبود می‌بخشند و هزینه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهند، توصیه‌های شخصی محصولات و خدمات مرتبط را بر اساس نیازهای فردی ارائه می‌دهند که منجر به افزایش رضایت و تعامل مشتری می‌شود. بینش‌های مبتنی بر داده‌های پیشرفته، درک رفتار و ترجیحات مشتری از طریق تجزیه‌وتحلیل داده‌ها امکان کمپین‌های بازاریابی هدفمند و ارتباطات شخصی را فراهم می‌کند.

4-2- مدیریت ریسک

تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده برای شناسایی ریسک‌های بالقوه قبل از وقوع استفاده می‌شود و راهبردهای کاهش ریسک فعال را ممکن می‌سازد. تجزیه‌وتحلیل داده‌های اینترنت اشیا (IOT) مستلزم نظارت بر داده‌های حسگر در زمان واقعی برای ارزیابی عوامل خطر و جلوگیری از حوادث یا تلفات است. بهبود مدل‌سازی فاجعه شامل ارزیابی اثرات بالقوه بلایای طبیعی، امکان آمادگی و برنامه‌ریزی بهتر برای خطر است.

3)- بیمه تعبیه شده

یکی از روندهای جدید به نام Embedded Insurance پدیده‌ای است که بیشتر با عنوان «بیمه نهفته» یا «بیمه تعبیه‌شده» در ایران ترجمه شده است. این رویکرد نوآورانه، محصولات و خدمات بیمه‌ای را با محصول و خدمات کسب‌وکارها، ترکیب می‌کند. به‌عبارت‌دیگر، در نقطه فروش یک محصول یا خدمت، مشتریان می‌توانند پوشش‌های بیمه‌ای مرتبط با آن را نیز به‌عنوان بخشی از خرید خود داشته باشند، بدون آنکه به شرکت یا عامل فروش بیمه‌ای مجزا مراجعه کنند. ازاین‌رو ارائه محصولات بیمه‌ای به طور نهفته، بدون فرایندهای معمول ارزیابی ریسک و خسارت و مبتنی بر داده‌ها، از سوی شرکت‌های بیمه، رواج زیادی یافته است. به‌طوری‌که کسب‌وکارهای فروش اینترنتی، خدمات گردشگری اینترنتی، سفرهای اشتراکی و خدمات اینترنتی سلامت، به طور آشکار و چشمگیری از بیمه‌های نهفته استفاده می‌کنند.

فناوری Embedded Insurance به‌عنوان روشی نوظهور برای توزیع کارآمد خدمات بیمه است. این راهکار، شکاف حفاظتی را حل نمی‌کند، اما به بسیاری از مسائل عرضه و تقاضا می‌پردازد و می‌تواند به‌عنوان یک کاتالیزور برای تغییر مدل کسب‌وکار صنعت بیمه عمل کند. این ساختار که خود بخشی از یک حرکت گسترده‌تر به سمتEmbedded Finance است به موضوعی فراتر از رقابت، توجه می‌کند. این روش نوظهور توسط API ها، نرم‌افزارهای ماژولار و هوش مصنوعی (AI)، ارائه می‌شود. یک شرط اولیه برای کسب‌وکارهایی که می‌خواهند وارد این زمین‌بازی شوند، وجود دارد آن هم نوآوری در مدل کسب‌وکار است. مدل کسب‌وکار خطی(Pipeline model) در فضای همکاری و تعامل فعلی پاسخگوی الزامات و نیازمندی‌های این حوزه نیست و کسب‌وکارها می‌بایست به سمت مدل کسب‌وکار پلتفرمی حرکت کنند. به طور خاص، Embedded Insurance به معنای انتزاعی کردن عملکرد بیمه در فناوری است. به‌عبارت‌دیگر هر ارائه‌دهنده یا توسعه‌دهنده محصول یا خدمات قادر است راه‌حل‌های نوآورانه بیمه را در پیشنهادها و سفر مشتری خود ادغام کند که این پیشنهاد بیمه را هم می‌توان به‌عنوان گزینه مکمل و اختیاری در کنار محصول اصلی در نظر گرفت و هم می‌توان به‌عنوان عضوی اصلی در سبد محصولی و خدمات تعریف کرد.

به‌زودی بیمه هوشمند تعبیه شده به طور یکپارچه در زندگی روزمره ما ادغام می‌شود و دقیقاً در مکان و زمان موردنیاز محافظت می‌کند. پاداش این تحول مبتنی بر فناوری غیرقابل‌انکار است. تحقیقات مک‌کینزی بر قدرت شرط‌بندی‌های استراتژیک بر روی فناوری‌های جدید تأکید می‌کند و نشان می‌دهد که هر دلار درآمد حاصل از این سرمایه‌گذاری‌ها دوبرابر ارزش شرکت در مقایسه با مدل‌های تجاری سنتی ایجاد می‌کند. درحالی‌که بازیگران معتبر از بیمه تعبیه شده استقبال می‌کنند، 80 درصد از رشد بالقوه بازار در سازمان‌های مختلف نهفته است که بیمه را برای ارتقای مدل کسب‌وکار در صنایع ادغام می‌کنند. بیمه تعبیه شده جریان‌های درآمد جدیدی را هم برای بیمه‌گران و هم برای کسب‌وکارهایی که بر تجربیات مشتری متمرکز هستند، مانند پلتفرم‌های تجارت الکترونیک، خدمات لجستیک و ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی را باز می‌کند به‌طوری‌که بیمه‌گران به بخش‌های دست‌نخورده مشتری دسترسی پیدا می‌کنند و بر اساس بینش داده‌ها، پوشش‌های مناسبی را انجام می‌دهند.

درعین‌حال، کسب‌وکارها با خدمات افزودنی ارزشمند خود را متمایز می‌کنند و درآمد را از طریق کمیسیون یا ترتیبات دیگر افزایش می‌دهند. این سناریوی برد - برد با ادغام یکپارچه حفاظت در محصولات و خدمات موجود، بخش بیمه را متحول می‌کند. شرکت‌های بیمه باید با توانمندسازهای دیجیتال برای پیاده‌سازی روندهای فناوری پیشرفته در صنعت بیمه و سرمایه‌گذاری در بازار پررونق بیمه‌های تعبیه شده همکاری کنند. چندین فناوری بیمه‌های تعبیه‌شده را تسهیل می‌کنند، مانند APIها که سیستم‌های پشتیبان شرکت‌های بیمه و پلتفرم‌های شریک را پل می‌کنند و امکان تبادل بی‌درنگ داده‌ها را برای یکپارچه‌سازی یکپارچه فراهم می‌کنند. رایانش ابری مقیاس‌پذیری، انعطاف‌پذیری، کارایی هزینه و چابکی را فراهم می‌کند و به بیمه‌گران اجازه می‌دهد تا حجم وسیعی از داده‌های بیمه تعبیه‌شده را مدیریت کنند. هوش مصنوعی و ML نقش مهمی ایفا می‌کنند و ارزیابی ریسک شخصی، تشخیص تقلب و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را ارائه می‌دهند. فناوری بلاک‌چین امنیت را افزایش می‌دهد، پردازش ادعاها را ساده می‌کند و شفافیت را افزایش می‌دهد. اینترنت اشیا (IOT) و داده‌های حسگر، بینش‌های ارزشمندی را برای ارزیابی ریسک ارائه می‌دهند. درعین‌حال، ابزارهای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، بینش‌های ارزشمندی را از داده‌های بیمه تعبیه شده برای تصمیم‌گیری آگاهانه و توسعه استراتژی استخراج می‌کنند.

4)- تله ماتیک

تلماتیک که تا ۱۰سال قبل اصلاً وجود نداشته است، امروز در شمار پرکاربردترین فناوری‌های جهان است، صنایع متعددی مانند بیمه، ساخت‌وساز، حفاری و حمل‌ونقل، به کمک فناوری تلماتیک توانسته‌اند سطح کیفی خدمات و محصولات همچنین میزان سوددهی خود را افزایش دهند. اما تله ماتیک چیست و چگونه توانسته است صنعت بزرگ حمل‌ونقل را متحول کند؟

تله ماتیک (Telematics) ترکیبی است از دو فناوری تلکام (ارتباط از راه دور) و انفورماتیک. تلکام (Telecommunications) سیستم ارسال و دریافت اطلاعات از راه دور است و سیستم پردازش سریع و خودکار داده‌ها را انفورماتیک (Informatics) می‌نامند. این اطلاعات، پس از دریافت توسط سیستم، برای مدیریت ناوگان ارسال شده تا سیستم اطلاعات را پردازش کند. این اطلاعات شامل مسیرهایی که خودرو رفته است، میزان سرعتی که در هر مسیر طی شده، میزان سوختی که در یک مسیر مصرف شده و غیره است. با بررسی این اطلاعات، می‌توان کاربردهای مختلفی را از این فناوری دریافت کرد. شرکت ITS یک شرکت فعال در حوزه اینشورتک است که به‌عنوان یکی از اولین فعالان پیشرو در استفاده از فناوری تله ماتیک از آن نام‌برده می‌شود. این شرکت با جمع‌آوری داده‌هایی نظیر شتاب، چرخش، سرعت و موقعیت مکانی اتومبیل‌ها، به تعیین نرخ حق بیمه آنها اقدام می‌نماید. این شرکت به‌عنوان یک شرکت پیشرو با ارائه خدماتی نوآورانه و با استفاده از الگوریتم‌های هوشمند داده‌ای، به ارائه گزارشاتی کامل در مورد حادثه، دلایل آن و حتی نقاط آسیب‌دیده اتومبیل نیز می‌پردازد.

به اعتقاد برخی محققان فعال در زمینه تله ماتیک و بیمه، این فناوری پایه و اساس آینده بیمه خودرو و ابزاری مناسب به جهت مدیریت ادعا و تعیین نرخ در این رشته بیمه‌ای است. در واقع شرکت‌های بیمه با پیشرفت در حوزه‌هایی نظیر اینترنت اشیا و هوش مصنوعی، از مدت‌ها قبل، استفاده از این فناوری در رشته اتومبیل را آغاز نموده‌اند. استفاده از تله ماتیک در صنعت بیمه با نام‌هایی نظیر بیمه تله ماتیک و یا جعبه سیاه شناخته می‌شود. بیمه تله ماتیک در واقع نوعی بیمه خودرو است که در آن ابزار فناوری تله ماتیک در درون خودرو تعبیه می‌گردد. این اقدام موجب می‌گردد تا دریافت داده‌های مختلفی از قبیل چگونگی، زمان و مکان پیموده شده از طریق اتومبیل توسط بیمه‌گذار برای شرکت‌های بیمه‌گر میسر گردد.

داده‌های جمع‌آوری شده از ابزارهای تله ماتیک مؤید عادات و رفتار رانندگی بیمه‌گذاران بوده و شرکت‌های بیمه‌گر را قادر می‌سازد تا با استفاده از آنالیز داده‌های شخصی افراد، به ارائه نرخ‌های گوناگون و ویژه برای بیمه‌گذاران اقدام نمایند. این موضوع علاوه بر ایجاد محصولات نوین بیمه‌ای برای شرکت‌های بیمه‌گر، موجب کاهش ریسک (به طور مثال عموماً افراد جوانی که به‌تازگی گواهینامه دریافت نموده‌اند می‌بایست حق بیمه بیشتری را پرداخت نمایند؛ چرا که احتمال تصادف بیشتری نسبت به افرادی که سالیان سال به رانندگی مشغول هستند، دارند)، صرفه‌جویی در هزینه‌ها و جلب‌اعتماد بیمه‌گذار می‌گردد.

تلماتیک با کمک مکان‌یاب (GPS) موجود در ردیاب خودرو و سنسورهای نصب شده در آن، حجم زیادی از داده‌ها را جمع‌آوری کرده و برای مدیریت ناوگان حمل‌ونقل ارسال می‌کند. مدیریت ناوگان با استفاده از این اطلاعات می‌تواند خودروهای خود را کنترل کند. اطلاعات تلماتیک توسط یک دستگاه کوچک که در خودروها نصب شده جمع‌آوری می‌شوند. این دستگاه‌ها انواع مختلفی از داده‌های مرتبط با عملکرد، شرایط و کاربری خودرو را جمع‌آوری، ذخیره و ارسال می‌کند. این داده‌ها یا اطلاعات به سرورهای ناوگان حمل‌ونقل ارسال می‌شوند و سپس برای تحلیل و گزارش‌گیری آماده می‌شود.

دنیای بیمه خودرو به دلیل ظهور وسایل نقلیه الکتریکی و قابلیت‌های قدرتمند داده‌های مخابراتی در حال تغییر است. این اطلاعات بلادرنگ که از حسگرهای داخل خودروهای مدرن به دست می‌آید، اساساً نحوه ارزیابی ریسک، سیاست‌های قیمت و مدیریت خسارت‌های شرکت‌های بیمه را تغییر می‌دهد. به طور سنتی، بیمه‌گران برای برآورد ریسک و تعیین حق بیمه به‌شدت به عواملی مانند امتیاز اعتباری و مدل خودرو متکی بودند. بااین‌حال، این رویکرد تفاوت‌های ظریف رفتار رانندگی فردی را در برنمی‌گیرد. برعکس، تله ماتیک پنجره‌ای به عادات رانندگان ارائه می‌کند و بینش‌های ارزشمندی در مورد ایمنی و مسئولیت‌پذیری آن‌ها ارائه می‌دهد. با تجزیه‌وتحلیل داده‌هایی مانند الگوهای ترمز، شتاب و پیچیدن، بیمه‌گران می‌توانند ریسک مربوط به هر راننده را به‌دقت ارزیابی کنند. این به آن‌ها اجازه می‌دهد تا سیاست‌های قیمت‌گذاری و تقسیم‌بندی را به طور مؤثرتری انجام دهند، به رانندگان ایمن با حق بیمه کمتر پاداش داده و رفتار مسئولانه را تشویق کنند. مزایای تله ماتیک فراتر از قیمت‌گذاری است. در یک تصادف، داده‌های تله ماتیک می‌توانند اطلاعات حیاتی در مورد حادثه، از جمله زاویه برخورد، شدت کاهش سرعت، و حتی محل سرنشینان داخل وسیله نقلیه ارائه دهند. این اطلاعات می‌تواند:

· تسریع در رسیدگی به ادعاها:با درک ماهیت حادثه، تنظیم‌کنندگان می‌توانند ادعاها را سریع‌تر و کارآمدتر پردازش کنند.

· اولین پاسخ‌دهندگان را اولویت‌بندی کنید: دانستن میزان بالقوه صدمات می‌تواند به هدایت پرسنل اورژانس به جایی که بیشتر موردنیاز است کمک کند.

· جلوگیری از تقلب: داده‌های تله ماتیک می‌تواند به شناسایی و مبارزه با ادعاهای جعلی کمک کند و هزینه‌های شرکت‌های بیمه و در نهایت مصرف‌کنندگان را کاهش دهد.

آینده بیمه خودرو به تجربه‌ای یکپارچه‌تر و شخصی‌تر اشاره دارد. OEMها (سازندگان تجهیزات اصلی)، با درک عمیق خود از فناوری خودرو و دسترسی به داده‌های تله ماتیک، نقشی کلیدی در این اکوسیستم در حال تکامل دارند. با همکاری با شرکت‌های بیمه، آنها می‌توانند گزینه‌های بیمه تعبیه شده‌ای را ارائه دهند که به طور یکپارچه باتجربه رانندگی ادغام می‌شود، پوشش سفارشی و خدمات ارزشمند را ارائه می‌دهد. Telematicsبرای جمع‌آوری، انتقال، تجزیه‌وتحلیل و استفاده از داده‌ها برای برنامه‌های بیمه در زمینه‌هایی مانند: اکتساب داده‌ها:

· حسگرهای تعبیه شده: شتاب‌سنج‌ها، ژیروسکوپ‌ها، GPS، سنسورهای برخورد و سیستم‌های OBD-II داده‌های بلادرنگ را در مورد حرکت خودرو، سرعت، مکان و وضعیت تولید می‌کنند.

· واحدهای جمع‌آوری داده‌ها(DAU): این دستگاه‌های داخلی داده‌های حسگر را قبل از انتقال به پلت فرم مرکزی جمع‌آوری و پیش‌پردازش می‌کنند.

· انتقال داده‌ها: انتقال بی‌درنگ داده به روش شبکه‌های سلولی 4G/5G برای ارتباط سریع و قابل‌اعتماد با سیستم‌های شرکت بیمه متکی است.

· ارتباطات ماهواره‌ای: اتصال پشتیبان را در مناطق دوردست با پوشش سلولی محدود فراهم می‌کند.

· مدیریت تجزیه‌وتحلیل داده‌ها: داده‌محوری از مهم‌ترین ویژگی‌های فرهنگ عصر اطلاعات است و در کانون آن قرار دارد. واقعیت این است که در دنیای امروز بدون داده نمی‌توان نفس کشید و داده به منزله هوا برای کسب‌وکارها است. پیش‌فرض پایه‌ای تصمیم‌گیری داده‌محور این است که هر چه داده‌های بهتر و جامع‌تری جمع‌آوری شود بیشتر می‌توان بر اساس آنها تصمیم‌سازی کرد و تصمیم‌هایی بهتری گرفت. اگر مشاهده و داده‌ای در کار نباشد، افراد به‌سادگی بر اساس باورهای پیشین و سوگیری‌های شناختی‌شان تصمیم خواهند گرفت. ساخت یک فرهنگ داده‌محور در دنیای امروز یک انتخاب نیست؛ بلکه یک الزام کسب‌وکاری است.

· رایانش ابری: پلتفرم‌های ابری ایمن و مقیاس‌پذیر حجم عظیمی از داده‌های تله ماتیک را ذخیره و پردازش می‌کنند و امکان تجزیه‌وتحلیل کارآمد و تولید بینش را فراهم می‌کنند.

· ذخیره‌سازی داده‌ها: ذخیره‌سازی داده‌های ساخت‌یافته امکان تجزیه‌وتحلیل تاریخی و شناسایی روند را فراهم می‌کند.

· یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: الگوریتم‌های پیشرفته الگوهای رانندگی را تجزیه‌وتحلیل می‌کنند، رفتارهای پرخطر را شناسایی می‌کنند، حوادث احتمالی را پیش‌بینی می‌کنند و پیشنهادهای بیمه را شخصی‌سازی می‌کنند. هرکسی که از روندهای جهانی در صنایع مختلف مطلع باشد، می‌داند که شخصی‌سازی اطلاعات جزء مهم‌ترین روندهای روبه‌رشد در آینده خواهد بود. دسترسی به یادگیری همیشه یک چالش حیاتی بوده است. پاسخگویی به نیازهای مختلف یادگیری پرهزینه بوده و اغلب منجر به حذف جمعیت زیادی از نیروی کار در یادگیری آنلاین شده است.

تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ: پلتفرم‌های تحلیلی پیشرفته، بینش‌های ارزشمندی را از مجموعه‌داده‌های بزرگ استخراج می‌کنند، و به بیمه‌گذاران امکان می‌دهد مشتریان را تقسیم‌بندی کنند، قیمت‌گذاری را بهینه کنند و ادعاهای جعلی را شناسایی کنند.

رابط کاربری و برنامه‌های کاربردی: برنامه‌های موبایل: رانندگان می‌توانند از طریق برنامه‌های تلفن همراه اختصاصی به داده‌های تله ماتیک، گزارش‌های رانندگی، ارزیابی ریسک و برنامه‌های پاداش دسترسی داشته باشند.

پورتال‌های وب: بیمه‌گذاران داده‌ها را مدیریت می‌کنند، گزارش‌ها را ایجاد می‌کنند و تنظیمات را از طریق پورتال‌های ایمن مبتنی بر وب انجام می‌دهند.

یکپارچه‌سازی: API داده‌های Telematics را می‌توان با سیستم‌های دیگر مانند پلتفرم‌های نقشه‌برداری، راه‌حل‌های مدیریت ترافیک و خدمات واکنش اضطراری ادغام کرد.

بیمه، دیگر یک پیشنهاد محصولِ دارای یک اندازه برای همه، نیست. داده‌های مربوط به عادات رانندگی، مسافت‌های طی شده و حتی زمان آن، هم‌اکنون حق بیمه را تعیین می‌نماید. این امر نه‌تنها، رانندگی امن‌تر را ممکن می‌سازد، بلکه مسیری ملموس برای ارزیابی شفاف و دقیق ریسک برای صدور بیمه‌نامه منصفانه‌تر، ارائه می‌کند.

این آینده داده‌محور چالش‌های خود را دارد. نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها و احتمال سوءاستفاده از اطلاعات تله ماتیک باید با شفافیت و ملاحظات اخلاقی برطرف شود. بااین‌حال، مزایای بالقوه تله ماتیک غیرقابل‌انکار است و شرکت‌هایی که از این روند فناوری در صنعت بیمه استقبال می‌کنند و از قدرت آن برای ایجاد راه‌حل‌های نوآورانه استفاده می‌کنند، شرکت‌هایی خواهند بود که در دوره جدید بیمه خودرو پیشرفت خواهند کرد.

5)- هواپیماهای بدون سرنشین

شرکت‌های بیمه به طور فعال در حال استقرار و گسترش استفاده از هواپیماهای بدون سرنشین برای دو هدف استراتژیک هستند: جمع‌آوری داده‌های بهتر برای بهبود مدیریت ریسک و افزایش کارایی و اثربخشی در رسیدگی به خسارت که منجر به کاهش هزینه‌های عملیاتی می‌شود. این به تسویه‌حساب سریع‌تر، هزینه‌های کمتر و مشتریان راضی‌تر ترجمه می‌شود.

با استفاده از هواپیماهای بدون سرنشین، بیمه‌گران می‌توانند خطرات را ارزیابی کنند، بلایا را رصد کنند و قبل از ضرر تخفیف‌هایی ارائه دهند. پس از ضرر، آنها به بازرسی، ارزیابی ریسک و پیشگیری از تقلب کمک می‌کنند. پهپادهای تجاری در حال تغییر شکل صنعت بیمه هستند و به طور بالقوه میلیاردها دلار را از طریق تراکنش‌های سریع‌تر، بهبود بهره‌وری منابع و کاهش تقلب صرفه‌جویی می‌کنند. پهپادها با حذف بازرسی‌های زمینی پرمخاطره و زمان‌بر و ارائه اطلاعات ده برابر سریع‌تر از روش‌های سنتی، می‌توانند پردازش ادعاها را ساده‌تر کنند و تنظیم‌کننده‌های میدانی را برای کارهای تخصصی‌تر آزاد کنند. افزایش کارایی آنها همچنین می‌تواند نیاز به عوامل میدانی را به میزان قابل‌توجهی کاهش دهد و منجر به صرفه‌جویی در هزینه شود. به گفته Deloitte، پهپادها می‌توانند با ارائه داده‌های دقیق هوایی به مبارزه با بار سالانه 32 میلیارد دلاری ادعاهای جعلی کمک کنند. گلوبال دیتا پیش‌بینی می‌کند که بازار هواپیماهای بدون سرنشین تا سال 2028 به 40.7 میلیارد دلار خواهد رسید - از 17 میلیارد دلار در سال 2018 - نرخ رشد سالانه 9.1٪. چندین روند کلیدی فناوری در صنعت بیمه با هم کار می‌کنند تا استفاده از هواپیماهای بدون سرنشین را تقویت کنند. این روندها شامل کنترل پرواز و اتوماسیون است که ایمنی و کارایی عملیات پهپاد را تضمین می‌کند. آنها شامل الگوریتم‌های پیشرفته‌ای هستند که تصاویر و داده‌ها را پردازش می‌کنند و ارزیابی ریسک و پردازش ادعاها را تسهیل می‌کنند. علاوه بر این، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، هوش مصنوعی، بلاک‌چین و ML به بهبود مدیریت ریسک و بهینه‌سازی مسیرهای پرواز هواپیماهای بدون سرنشین با استفاده از داده‌های تاریخی کمک می‌کنند.

6)- کم کد/بدون کد

در میان روندهای فناوری در صنعت بیمه، پلتفرم‌های کم/بدون کد به‌عنوان راه‌حل‌های قوی برای بهره‌وری عملیاتی سوپر شارژ برجسته هستند. پلتفرم‌های کم/بدون کد فرصت‌های امیدوارکننده‌ای را برای کاهش هزینه‌ها در صنعت بیمه ارائه می‌کنند، با صرفه‌جویی بالقوه تا 70%. چارچوب زمانی استقرار سریع آنها، اغلب در عرض سه روز، کاملاً در تضاد با فرایند طولانی و دو ساله مدرن سازی سیستم قدیمی است. علاوه بر این، یک مطالعهAdacta نشان می‌دهد که تقریباً 82 درصد از شرکت‌های بیمه پس از اتخاذ فناوری‌ها و شیوه‌های کم کد، سرعت عملیاتی را افزایش داده‌اند. بازار پلتفرم توسعه کم/بدون کد در حال حاضر به رقم خیره کننده 15 میلیارد دلار رسیده است و انتظار می‌رود در پنج سال آینده چهار برابر شود.

پلتفرم کم کد یک نوع محیط توسعه نرم‌افزاری تصویری است که به توسعه‌دهندگان حرفه‌ای و کاربران غیرفنی کمک می‌کند تا با سهولت برنامه‌های کاربردی موبایل یا وب ایجاد کنند. این پلتفرم‌ها یک رابط drag-and-dropدارند که به کاربران امکان می‌دهد با اتصال اجزای ازپیش‌ساخته شده - بدون نیاز به نوشتن خط‌به‌خط کد - برنامه‌های کاربردی بسازند. بخشی از جذابیت پلتفرم‌های کم کد این است که به‌طورکلی نیازی به دانش عمیق زبان‌های برنامه‌نویسی متعارف ندارند، بنابراین همه، از تحلیلگران کسب‌وکار گرفته تا مدیران و سایر افراد غیرمتخصص در زمینه فناوری اطلاعات، می‌توانند از اجزای قابل پیکربندی این پلتفرم‌ها برای ساخت و آزمایش برنامه‌های کاربردی استفاده کنند.

پلتفرم‌های بدون کد به بیمه‌گران این امکان را می‌دهند که بدون نوشتن یک خط کد، برنامه‌های کاربردی بسازند و به کار گیرند. این چابکی مزایای متعددی را به همراه دارد:

· نوآوری سریع‌تر: بدون کد توسعه را ساده می‌کند، و بیمه‌گران را قادر می‌سازد تا محصولات و ویژگی‌های جدید را با سرعت رعدوبرق عرضه کنند و از تقاضاهای بازار جلوتر بمانند.

· کاهش هزینه: سیستم‌های قدیمی گران و دست‌وپاگیر هستند. پلتفرم‌های بدون کد این بارها را از بین می‌برند، و به بیمه‌گران اجازه می‌دهند کمتر کار کنند و منابع را برای سایر مناطق حیاتی آزاد کنند.

· بهره‌وری بهبودیافته: اتوماسیون و گردش کار ساده، بهره‌وری را افزایش می‌دهد و به کارمندان اجازه می‌دهد بر روی وظایف باارزش بالاتر مانند تشخیص تقلب و مدل‌سازی ریسک تمرکز کنند.

· تجربه مشتری پیشرفته: پلتفرم‌های بدون کد، خط‌مشی‌های شخصی‌سازی شده و پردازش سریع‌تر ادعاها را فعال می‌کنند که منجر به مشتریان شادتر و وفادارتر می‌شود.

اما مزایای استفاده از پلتفرم‌های کم کد / بدون کد فراتر از کارایی است. پلتفرم‌های بدون کد توسعه را دموکراتیک می‌کنند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تا مشارکت کنند، تنوع استعدادها را پرورش دهند و دیدگاه‌های تازه‌ای را به فرایند نوآوری تزریق کنند. این استخر استعداد جایگزین برنامه‌نویسان ماهر نمی‌شود. در عوض، آن‌ها را آزاد می‌کند تا با پروژه‌های پیچیده مقابله کنند، درحالی‌که توسعه‌دهندگان شهروند وظایف معمول را انجام می‌دهند. پلتفرم‌های کم کد فواید بسیاری برای صنعت بیمه دارند و به تحول دیجیتال شرکت‌ها کمک می‌کنند. این پلتفرم‌ها زمان لازم برای ساخت و راه‌اندازی برنامه‌های کاربردی را به طور چشمگیری کاهش و اجازه می‌دهند تا بیمه‌گران به‌سرعت به تقاضاهای در حال تغییر بازار و انتظارات مشتریان پاسخ دهند. چابکی راهکارهای کم کد، در بازار تعیین‌کننده است و اجازه می‌دهد تا شرکت‌های بیمه از رقبا جلو بزنند و به‌سرعت فرصت‌های جدید را شناسایی کنند.

کم و بدون کد (Low- and no-code) اغلب به‌جای یکدیگر مورداستفاده قرار می‌گیرند. اما تفاوت زیادی بین این دو رویکرد وجود دارد. راه‌حل‌های کم کد، معمولاً کاربرانی با کمی تجربه توسعه نرم‌افزار یا توسعه‌دهندگانی را که نیاز به ساخت سریع برنامه‌ها دارند، با استفاده از محیط‌های توسعه بصری و پیوندهای خودکار با سیستم‌های back-end، پایگاه‌داده‌ها، وب‌سرویس‌ها یا API ها، هدف قرار می‌دهند. راه‌حل‌های بدون کد، این انتزاع را یک گام جلوتر می‌برند و راه‌حل‌های بکش و رها کن (Drag and Drop) بصری را معرفی می‌کنند که به‌هیچ‌وجه نیاز به کدنویسی ندارند.

رویکردهای کم کد و بدون کد برای استارتاپ‌هایی که باید سریعاً نرم‌افزارهای خود را به بازار عرضه کنند ایدئال بوده است. اما برای شرکت‌های بزرگ‌تر و مستقر نیز به همان اندازه می‌تواند مفید باشد. بدون کد به شما امکان می‌دهد ایده خود را سریعاً عملی کنید و با استفاده از میزان معقولی زمان و منابع راهکار خود را پیاده‌سازی کنید. این رویکرد یک گزینه کم‌هزینه‌تر برای ساختن تیم داخلی از طراحان و توسعه‌دهندگان و یا برون‌سپاری آن به یک شرکت ثالث است و ایده شما را به یک محصول زنده تبدیل می‌کند. استفاده از بدون کد به شما امکان می‌دهد یک مرحله جلوتر بروید، و از حداقل زمان و منابع استفاده کنید. هزینه یک جنبه مهم برای شرکت‌هایی است که به دنبال بهینه‌سازی هزینه‌های عملیاتی خود هستند و پلتفرم‌های کم کد به کاهش آن کمک می‌کنند. با پذیرش فناوری کم کد، بیمه‌گران می‌توانند از هزینه چرخه توسعه محصول طولانی اجتناب کنند. این مزیت، منابع مالی را آزاد می‌کند تا به سایر حوزه‌های کسب‌وکار منتقل شود و این امر منجر به رشد بیشتر می‌گردد.

علاوه بر این، هنگامی که شرکت‌های بیمه به دنبال ارتقای سیستم‌های خود در عصر دیجیتال هستند، اغلب با فناوری‌های قدیمی و برنامه‌های کاربردی منسوخ مواجه می‌شوند. راهکارهای کم کد به شرکت‌های بیمه کمک می‌کنند تا فناوری خود به‌روزرسانی کنند.

بااین‌حال، پذیرش این روندهای فناوری در بیمه موفقیت را تضمین نمی‌کند. امنیت همچنان یک نگرانی اصلی است. بیمه‌گران باید آسیب‌پذیری‌های بالقوه را بشناسند و مکانیسم‌های قوی برای محافظت از داده‌ها و سیستم‌های حساس اجرا کنند. در نهایت، پلتفرم‌های بدون کد فرصت بی‌سابقه‌ای را برای شرکت‌های بیمه فراهم می‌کنند تا بتوانند با آن‌ها سازگار شوند، نوآوری کنند و امکانات جدید را باز کنند.

7)- رایانش ابری

رایانش ابری در صنعت بیمه در حال افزایش است و بر نحوه عملکرد بیمه‌گران تأثیر می‌گذارد. بخش قابل‌توجهی از بیمه‌گران که حدود 81 درصد تخمین زده می‌شود، اکنون از فناوری ابری برای سیستم‌های مدیریت خسارت خود استفاده می‌کنند و بیش از 25 درصد تنها به آن متکی هستند. این تغییر به سمت زیرساخت ابری ناشی از توانایی آن در ارائه توان محاسباتی متمرکز و ذخیره‌سازی، ارتقای انعطاف پذیری، مقیاس پذیری و قابلیت همکاری است. در نتیجه، بسیاری از بیمه‌گران، رسیدگی آرام‌تری به خسارت‌ها را تجربه می‌کنند و هدفشان بهبود تجربه مشتری است.

بیمه‌گران می‌توانند پردازش ادعاها را با استفاده از هوش مصنوعی و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها که به مدیریت سریع و مقیاس‌پذیر داده‌ها نیاز دارد، به طور قابل‌توجهی بهبود بخشند - محاسبات ابری این نیاز را برطرف می‌کند. استقرار ابر ارزان‌تر، آسان‌تر و سریع‌تر از سیستم‌های قدیمی است و به بیمه‌گران امکان می‌دهد از فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند بینایی رایانه، روباتیک و چت‌بات‌ها استفاده کنند. شرکت‌های بیمه معتبر دارای مزیت داده‌ای هستند و اطلاعات مشتریان گسترده‌ای را در دوره‌های طولانی در اختیار دارند که مدل‌های قدرتمند هوش مصنوعی را برای تصمیم‌گیری تقویت می‌کند. شرکت‌های بیمه کوچک‌تر می‌توانند از فضای ابری برای رقابت با شرکت‌های بیمه بهره ببرند.

به لطف قابلیت‌های ابری پیشرفته، وظیفة دلهره‌آور ایجاد بینش‌های ارزشمند اکنون برای هر شرکتی در دسترس است. به‌عنوان‌مثال، کشف تقلب را در نظر بگیرید: سرویس‌های یادگیری ماشین اکنون فعالیت‌های مشکوک را با سرعت رعدوبرق شناسایی می‌کنند، شاهکاری که قبلاً به تلاشی عظیم نیاز داشت. به طور مشابه، ابزارهای در دسترس به شرکت‌ها و شرکای آنها دسترسی آسان‌تری به اطلاعات نظارتی می‌دهند و انطباق با کسری از هزینه را ساده‌تر می‌کنند. شرکت‌های بیمه، ML، NLP، قابلیت‌های پیشرفته مرکز تماس و اینترنت اشیا را در رأس 12 قابلیت فعال ابری قرار می‌دهند که بیشترین ارتباط را با کسب‌وکارشان دارند.

بخش بیمه باتوجه‌به روندهای فناوری در صنعت بیمه در حال گذر از یک تحول بزرگ است. شیوه‌های بیمه سنتی راه‌حل‌های نوآورانه‌ای را ایجاد می‌کنند که توسط هوش مصنوعی ارائه می‌شوند که منجر به ارائه‌های شخصی و اکوسیستم‌های پویا می‌شود که نیازهای فردی را برآورده می‌کند. داده‌های تله ماتیک اکنون بینش‌هایی در مورد عادات رانندگی ارائه می‌دهند، پهپادها برای ارزیابی آسیب‌های ناشی از طوفان به کار می‌روند، و پلتفرم‌های کم کد انعطاف‌پذیری را برای ایجاد راه‌حل‌های بیمه سفارشی ارائه می‌دهند. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، تجربیات شخصی مشتری و ادغام یکپارچه در زندگی روزمره در خط مقدم این تغییرات قرار دارند.

بااین‌حال، شرکت‌های بیمه سنتی باید مشارکت‌های دیجیتال را برای برتری در این بازار در حال تحول بپذیرند. همکاری با کارشناسان فناوری برای باز کردن کامل پتانسیل هوش مصنوعی، محاسبات ابری و سایر ابزارهای پیشرفته ضروری است. با انجام این کار، شرکت‌های بیمه می‌توانند آینده‌ای را ایجاد کنند که مدیریت ریسک و حفاظت را دوباره تعریف کند. آینده بیمه نوید همکاری، نوآوری و دورشدن از هنجارهای سنتی را می‌دهد.

8)- کلان‌داده

همان‌طور که کسب‌وکارها و مشتریان آنها داده‌های بیشتری تولید می‌کنند، استفاده از داده‌های بزرگ در صنعت بیمه یک امر ضروری می‌شود. شرکت‌ها می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند، تجربیات مشتریان را بهبود بخشند و سودآوری را با استفاده از داده‌های بزرگ در بیمه افزایش دهند. بااین‌حال، اجرای پروژه‌های کلان‌داده می‌تواند پیچیده و چالش‌برانگیز باشد، و انتخاب یک شریک توسعه داده بزرگ باتجربه را ضروری می‌کند.

برای استفاده کامل از قدرت داده‌ها، باید با کارشناسانی که سال‌ها تجربه و سابقه ثابتی در پیاده‌سازی Big Dataدر بخش بیمه دارند، کار کنید.

چهار مورد رایج استفاده از داده‌های بزرگ در بیمه

پیاده‌سازی داده‌های بزرگ در بیمه، با ارائه بینش‌های ارزشمند در مورد عملیات تجاری و مشتریان خود، دردها و نیازهای کسب‌وکارها را کاهش می‌دهد. برای بیمه‌گران، دانستن هر چه بیشتر در مورد مشتریانشان حیاتی است، اما آنها به همان اندازه نیاز به بینش در مورد عملیات خود دارند. در اینجا چند روش خاص وجود دارد که Big Data به دردها و نیازهای بیمه‌گران رسیدگی می‌کند:

1-8- ارزیابی ریسک و بهبود عملکردهای KYC

شرکت‌های بیمه می‌توانند از قابلیت‌های ارزیابی ریسک ارائه شده توسط Big Data سود زیادی ببرند. برای مثال، بیمه‌گران می‌توانند داده‌های مربوط به جمعیت، تاریخچه خسارت، امتیازات اعتباری و سایر متغیرها را تجزیه‌وتحلیل کنند تا احتمال وقوع یک رویداد بیمه‌شده را تعیین کنند. آنها همچنین می‌توانند مشتریان خاصی را تجزیه‌وتحلیل کنند که شیوه‌های مؤثر «مشتری خود را بشناسید» برای تعیین عوامل خطر مرتبط با بیمه‌گذاران فردی تعیین می‌کنند.

با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، بیمه‌گران می‌توانند پروفایل‌های ریسک را برای بیمه‌گذاران یا بیمه‌گذاران احتمالی ایجاد کنند و به آنها کمک کنند تا سطح مناسب پوشش و حق بیمه را تعیین کنند. با تجزیه‌وتحلیل داده‌های تاریخی در مورد خسارت، بیمه‌گذاران همچنین می‌توانند الگوها و روندهایی را که می‌توانند بر ریسک تأثیر بگذارند، شناسایی کنند، مانند مناطق جغرافیایی خاصی که نرخ بالاتری از سرقت یا خطرات بلایای طبیعی را تجربه می‌کنند. در اینجا چند نمونه از چگونگی ارزیابی ریسک می‌تواند به نفع بیمه‌گذاران باشد:

· قیمت‌گذاری دقیق‌تر: با تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در مورد متغیرهای مختلف که در ریسک نقش دارند، بیمه‌گران می‌توانند مدل‌های قیمت‌گذاری دقیق‌تری ایجاد کنند. به‌عنوان‌مثال، بیمه‌گران می‌توانند از داده‌های بزرگ برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های جمعیتی، تاریخچه خسارت و سایر متغیرها برای تعیین احتمال وقوع یک رویداد بیمه‌شده استفاده کنند و آنها را قادر می‌سازد تا سیاست‌ها را بادقت بیشتری قیمت‌گذاری کنند.

· تصمیمات پذیره‌نویسی بهتر: بیمه‌گران می‌توانند تصمیمات پذیره‌نویسی آگاهانه‌تری بگیرند. آن‌ها می‌توانند از داده‌های بزرگ برای شناسایی الگوها یا روندهای خاصی استفاده کنند که می‌تواند بر ریسک تأثیر بگذارد، و آنها را قادر می‌سازد تا سطوح پوشش، حق بیمه و سایر عوامل را برای انعکاس دقیق سطح ریسک تنظیم کنند.

· تجربه مشتری پیشرفته:Big Data ارزیابی ریسک دقیق‌تری را امکان‌پذیر می‌کند تا خط‌مشی‌هایی را به مشتریان ارائه دهد که نمایه‌های ریسک فردی آنها را بهتر منعکس کند. این می‌تواند منجر به پوشش بهتر، قیمت‌گذاری دقیق‌تر و افزایش تجربه مشتری شود.

· افزایش سودآوری: با ارزیابی دقیق ریسک و سیاست‌های قیمت‌گذاری براین‌اساس، بیمه‌گران می‌توانند زیان خود را کاهش داده و سودآوری خود را بهبود بخشند. علاوه بر این، با بهبود تصمیمات پذیره‌نویسی، بیمه‌گران می‌توانند سهم بازار و درآمد خود را افزایش دهند و در نتیجه سودآوری را در طول زمان افزایش دهند.

8-2- کشف تقلب و امنیت

کشف تقلب در صنعت بیمه از اهمیت بالایی برخوردار است. کسب‌وکارها می‌توانند داده‌های مربوط به بیمه‌گذاران، ادعاها و سایر عوامل مرتبط را برای شناسایی الگوهای رفتاری که نشان‌دهنده فعالیت‌های متقلبانه هستند، تجزیه‌وتحلیل کنند. برای مثال، بیمه‌گران می‌توانند از Big Data برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های خسارت استفاده کنند تا ناهماهنگی‌ها یا ناهنجاری‌ها را شناسایی کنند، مانند مطالبات غیرمعمول زیاد یا مکرر.

استفاده از داده‌های بزرگ در بیمه، کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا الگوهای تقلب و خطرات ناشناخته قبلی را شناسایی کنند، و آنها را قادر می‌سازد تا مدل‌های کشف تقلب خود را در طول زمان تطبیق داده و اصلاح کنند. با تجزیه‌وتحلیل داده‌ها از منابع مختلف و توسعه مدل‌های پیچیده کشف تقلب، بیمه‌گران می‌توانند گام‌های پیشگیرانه‌ای برای جلوگیری از فعالیت‌های متقلبانه بردارند و در نتیجه کسب‌وکار باثبات‌تر و سودآورتری ایجاد کنند. در نهایت استفاده از داده‌های بزرگ برای بیمه برای شناسایی فعالیت‌های متقلبانه، بیمه‌گذاران را قادر می‌سازد تا برای جلوگیری از خسارات بیشتر اقدام کنند. برای مثال، بیمه‌گران می‌توانند از مدل‌های کشف تقلب برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های خسارت و شناسایی الگوهای رفتاری که نشان‌دهنده فعالیت‌های متقلبانه است، استفاده کنند و آنها را قادر می‌سازد ادعاهای تقلبی را رد کرده و زیان را کاهش دهند.

3-8- تقسیم‌بندی مشتری و بازاریابی مؤثر

بخش‌بندی مشتری یکی دیگر از جنبه‌های حیاتی استفاده از داده‌های بزرگ در بیمه است که امکان تجزیه‌وتحلیل داده‌های مربوط به رفتار مشتری، ترجیحات و جمعیت‌شناسی را برای گروه‌بندی مشتریان با ویژگی‌های مشابه فراهم می‌کند. این می‌تواند به بیمه‌گران کمک کند تا تلاش‌های بازاریابی و خدمات مشتری خود را با بخش‌های خاص مشتری تنظیم کنند و رضایت و وفاداری مشتری را بهبود بخشند. علاوه بر تجزیه‌وتحلیل بهبودیافته مشتریان موجود، Big Data می‌تواند بیمه‌گران را قادر سازد تا بخش‌های مشتریان ناشناخته قبلی را شناسایی کنند و آنها را قادر می‌سازد تا مدل‌های تقسیم‌بندی مشتری خود را در طول زمان تطبیق داده و اصلاح کنند. تقسیم‌بندی مشتریان یک جنبه حیاتی از صنعت بیمه است و داده‌های بزرگ می‌تواند به طور قابل‌توجهی برای بیمه‌گذاران سودمند باشد. در اینجا چیزی است که با جفت‌کردنBig Data و بیمه به دست می‌آورید:

· بازاریابی مؤثرتر: از طریق تقسیم‌بندی، بیمه‌گران می‌توانند کمپین‌های بازاریابی هدفمندتر و مؤثرتری ایجاد کنند. آن‌ها می‌توانند پیام‌های بازاریابی خود را برای گروه‌های مشتری خاص بر اساس ترجیحات و نیازهایشان تنظیم کنند که در نتیجه باعث افزایش تعامل و در نهایت افزایش درآمد می‌شود.

· بهبود خدمات مشتری: با تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس ویژگی‌های مشترک، بیمه‌گران می‌توانند استراتژی‌های خدمات مشتری هدفمندتر و مؤثرتری را توسعه دهند.

· توسعه محصول پیشرفته: با تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در مورد رفتار و ترجیحات مشتری، بیمه‌گران می‌توانند شکاف‌ها را در ارائه محصولات خود یا حوزه‌هایی که می‌توانند محصولات موجود خود را بهبود بخشند شناسایی کنند.

· افزایش درآمد: با ارائه محصولات و خدمات شخصی و هدفمند به مشتریان، بیمه‌گران می‌توانند رضایت و وفاداری مشتریان را افزایش دهند و در نتیجه درآمدشان در طول زمان افزایش یابد.

4-8- کارایی عملیاتی و رفع تنگنا

با استفاده از Big Data، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، بیمه‌گران می‌توانند مدل‌هایی ایجاد کنند که ناکارآمدی‌ها و زمینه‌های بهبود را شناسایی کنند. این مدل‌ها می‌توانند به بیمه‌گران کمک کنند تا فرایندهای خاص را خودکار کنند، مداخله دستی را کاهش دهند و مسائل بالقوه را قبل از بروز شناسایی کنند.

داده‌های بزرگ برای بیمه به شناسایی فرصت‌های ناشناخته قبلی برای بهبود کارایی عملیاتی کمک می‌کند و آنها را قادر می‌سازد تا فرایندهای خود را در طول زمان تطبیق داده و اصلاح کنند. با استفاده از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در جنبه‌های مختلف عملیات خود، بیمه‌گذاران می‌توانند تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند که کارایی کلی آنها را بهبود می‌بخشد و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد. علاوه بر این، با خودکار کردن فرایندهای خاص و کاهش مداخلات دستی، بیمه‌گران می‌توانند سریع‌تر به رسیدگی به دعاوی رسیدگی کنند و در نتیجه رضایت و وفاداری مشتریان را بهبود ببخشند.

چالش‌های کلان‌داده در بیمه و نقش یک فروشنده قابل‌اعتماد پیاده‌سازی داده‌های بزرگ در صنعت بیمه به دلیل عوامل مختلفی از جمله سیستم‌های قدیمی، کیفیت داده‌ها، تخصص فنی، هزینه و الزامات قانونی می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. پرداختن به این چالش‌ها مستلزم برنامه‌ریزی دقیق، اجرای مؤثر و نظارت مستمر و بهینه‌سازی برای اطمینان از موفقیت پروژه است.

9)- منابع

1- جوناس، راشدی (1402)سازمان داده محور ترجمه احمد رضا ترسلی تهران انتشارات دیده بان

2- حسینی، سید علی (1403)، مدیریت منابع انسانی: پایگاه تحلیلی، خبری فابا نیوز

3- حسینی، سید علی (1403)، هوش مصنوعی و کاراهه شغلی: پایگاه تحلیلی، خبری فابا نیوز

4- حسینی، سید علی، هاشمی، علیرضا (1403) داده محوری در کسب و کار انتخاب یا الزام، پایگاه تحلیلی، خبری فابا نیوز

5- حسینی، سید علی، هاشمی، علیرضا (1403) اشتراک دانش؛ بستری برای نوآوری سازمانی (نوآوری یا مرگ! انتخاب با شماست)، پایگاه تحلیلی، خبری فابا نیوز

6- خورشیدی، احمد (1402) روایت اقتصاد دانش بنیان و نقش فناوری اطلاعات در رشد و توسعه اقتصادی انتشارات نمای علم

7-گالبریت راب (1399)پایان بیمه! فرجام بیمه‌ای که می‌شناختیم مترجمان: علیرضا جاهدی/ ایمان ارسطو

8- مار برنارد (1401) کاربرد داده‌های بزرگ مترجم مرتضی موسی خانی، اسماعیل زینالی، یاسر زندی، حامد حیدریموسسه فرهنگی هنری دیباگران تهران

9- موسوی قیداری، سمیه،(1397) به کارگیری فناوری تلماتیک در بیمه اتومبیل، بیست و پنجمین همایش ملی بیمه و توسعه، تهران

10-.Redman,T. (2021). Become more data-driven by Breaking These Bad Habits. Harvard Business Review.

11-Svensson, R. B., & Taghavianfar, M. (2020). Toward Becoming a Data-Driven Organization:Challenges and Benefits. In International Conference on Research Challenges inInformation Science (pp. 3-19), Cham.

12-Thomas, H., & Davenport, T.H. (2020). How CEO can Lead Data-driven culture. HarvardBusiness Review.

13- Waller,D. (2020). 10 steps to creating a data-driven culture. Harvard Business Review.

14-Wang, S. & Krisch, U. (2019). A foundation for building a data-driven culture. AppliedMarketing Analytics, 4(3), 238-252.

15-Whiteman,H. (2020). 7 ways HR can Build a Farier, Data-informed culture. HarvardBusiness Review.

16-Windt, B., Borgman, H., & Amrit, C. (2019). Understanding leadership challenges andresponses in data-driven transformations

17-Website: https://shamizanjani.ir

18-website: https://insurtech.ir/news

19-website : https://arpco.co

20-website: https://tazeha.irc.ac.ir

21-website: https://www.n-ix.com

22-website: https://mindmajix.com/technology-trends

23-website: https://insf.org/fa/news

24-website: https://darsvareh.org/mag/25-top-technology-in-early-future/