https://virgool.io/feed/@a.hashemi رسانه اینشورتک ایران؛ اخبار و اطلاعات تخصصی نوآوری و فناوری های بیمه در جهان و صنعت بیمه کشور ایران fa 2026-07-06 06:59:24 https://files.virgool.io/upload/users/735845/avatar/ncrPaW.jpg?height=120&width=120 https://virgool.io/@a.hashemi https://virgool.io/@a.hashemi/%D9%86%D9%88%D8%A2%D9%88%D8%B1%DB%8C-%D8%AF%D8%B1-%D8%AA%D8%AC%D8%B1%D8%A8%D9%87-%D9%85%D8%B4%D8%AA%D8%B1%DB%8C-%D8%AF%D8%B1-%D8%B5%D9%86%D8%B9%D8%AA-%D8%A8%DB%8C%D9%85%D9%87-pnkcivs2dmvl نوآوری در تجربه مشتری در صنعت بیمه: از فروش محصول تا خلق آرامش💡 تغییر پارادایم: هسته مرکزی نوآوری در تجربه (CX)بزرگ‌ترین مانع نوآوری در تجربه مشتری در صنعت بیمه، یک سوءتفاهم بنیادین در «ارزش پیشنهادی» است. شرکت‌های بیمه سال‌هاست که تصور می‌کنند در کسب‌وکار «فروش محصول» (انواع پوشش‌ها و بیمه‌نامه‌ها) هستند، اما مشتری در واقع محصول نمی‌خرد؛ بلکه به دنبال «آرامش، اعتماد، امنیت و اطمینان خاطر» است.نوآوری در تجربه مشتری (CX Innovation) در صنعت بیمه، به معنای عبور از نگاه درون‌گرای «محصول‌محور» و حرکت به سمت نگاه برون‌گرای «انسان‌محور» است. تا زمانی که این شکاف شناختی پر نشود، هرگونه نوآوری فناورانه صرفاً یک مسکن موقت خواهد بود.🚧 ۵ تله ذهنی که مانع نوآوری در تجربه مشتری می‌شوندبرای طراحی یک تجربه نوآورانه، ابتدا باید خطاهای استراتژیک رایج در ذهنیت مدیران سنتی صنعت بیمه را شناسایی و خنثی کرد:توهم رقابت صرف بر سر قیمت: قیمت یک پارامتر است، اما «تجربه» عامل ماندگاری است. نوآوری یعنی خلق ارزشی که مشتری را متقاعد کند برای دریافت خدمات همدلانه‌تر و پاسخ‌گویی سریع‌تر، حاضر است هزینه (حق‌بیمه) بالاتری بپردازد.پندار اینکه «صدور بیمه‌نامه» پایان مسیر است: در مدل‌های سنتی، فروش پایان قیف فروش است. اما در نوآوری تجربه مشتری، رابطه اصلی پس از فروش و به‌ویژه در «لحظات بحرانی» (زمان وقوع خسارت) آغاز می‌شود.نگاه حسابداری به خسارت: در ادبیات سنتی، خسارت یک «هزینه» است. اما در طراحی تجربه مشتری، پرداخت خسارت «لحظه حقیقت» (Moment of Truth) و مهم‌ترین نقطه تماس برای اثبات اعتبار برند است.فناوری‌زدگی بدون همدلی: بسیاری تصور می‌کنند نوآوری یعنی جایگزینی هوش مصنوعی و اپلیکیشن‌ها به جای نیروی انسانی. اما فناوری باید در خدمت تسهیل‌گری باشد، نه اینکه جایگزین صداقت، همدلی و مسئولیت‌پذیری انسانی در روزهای سخت مشتری شود.خریدن اعتماد با کمپین‌های تبلیغاتی: اعتماد یک کالای تبلیغاتی نیست. اعتماد از طریق هزاران «رفتار کوچک اما اصیل» (مثل شفافیت در استثناهای قرارداد و انصاف در ارزیابی خسارت) ساخته می‌شود.🏗 ۵ رکن طراحی تجربه نوآورانه برای مشترینوآوری در تجربه مشتری باید بر اساس نیازهای واقعی و پنهان مخاطب طراحی شود. این نیازها در ۵ بعد زیر خلاصه می‌شوند:سادگی (Simplicity): حذف پیچیدگی‌های حقوقی و زبانی. یک تجربه نوآورانه یعنی مشتری مفاد قرارداد را به راحتی درک کند و فرآیند خرید و دریافت خدمات بدون اصطکاک (Frictionless) باشد.سرعت (Speed): زمان در لحظات بحرانی برای مشتری معنا می‌یابد. نوآوری یعنی مهندسی مجدد فرآیندها برای رسیدگی و پرداخت خسارت در کمترین زمان ممکن (حذف بوروکراسی).شفافیت (Transparency): بیان صریح و روشن تعهدات و محدودیت‌ها پیش از وقوع حادثه. پنهان‌کاری در شرایط عمومی، قاتل تجربه مشتری است.دسترسی یکپارچه (Omnichannel Accessibility): امکان تعامل آسان و بی‌وقفه با شرکت، چه از طریق پلتفرم‌های دیجیتال و چه از طریق شبکه انسانی، با حفظ یکپارچگی داده‌ها.اعتماد عاطفی (Emotional Trust): اطمینان قلبی مشتری به اینکه شرکت بیمه در روزهای سخت، به عنوان یک شریک دلسوز در کنار او خواهد بود.📊 بازتعریف شاخص‌های موفقیت (KPIs) در عصر نوآوری تجربهدر شرکت‌های بیمه‌ای که نوآوری را در مرکز استراتژی خود قرار داده‌اند، شاخص‌های سنتی مانند «حق‌بیمه صادره» یا «نسبت خسارت» (که شاخص‌های عقب‌نگر هستند) کافی نیستند. اتاق هیئت‌مدیره باید با شاخص‌های پیش‌نگر (Leading Indicators) زیر مدیریت شود:شاخص خالص مروجان (NPS): تمایل مشتری به معرفی شرکت به دیگران.شاخص تلاش مشتری (CES): میزان سهولت و بی‌دردسر بودن فرآیندها برای مشتری.نرخ حفظ مشتری (Retention Rate): موفقیت در نگهداشت بیمه‌گذاران در زمان تمدید.میانگین زمان چرخه خسارت (CCT): سرعت عمل در رسیدگی و پرداخت.کیفیت سفر مشتری (CJQ): سنجش رضایت در تمام نقاط تماس (Touchpoints).🔺 مدل «مثلث اعتماد»؛ چارچوب مزیت رقابتی پایدارنوآوری در تجربه مشتری در نهایت باید به خلق یک مزیت رقابتی پایدار منجر شود. این مزیت بر سه پایه استوار است:نوآوری در محصول: ارائه پوششی که برای مشتری «قابل فهم» و «شفاف» باشد، نه صرفاً یک سند حقوقی پیچیده.نوآوری در سفر مشتری: خلق تجربه‌ای متمایز که در آن مشتری از اولین نقطه تماس تا دریافت خسارت، احساس احترام و ارزشمندی کند.نوآوری در ارتباط: ساختن اعتماد پایدار از طریق عملکرد واقعی و مستمر، نه از طریق شعارهای بازاریابی.🎯 جمع‌بندی راهبردیبرنده بازار آینده صنعت بیمه، شرکتی نیست که بیشترین سهم بازار را از طریق شبکه فروش سنتی می‌خرد، بلکه شرکتی است که بهترین معمار تجربه مشتری باشد.سوال استراتژیک برای مدیران این است: «اگر امروز مشتری اختیار داشت صنعت بیمه را از نو طراحی کند، آیا مدل کسب‌وکار و فرآیندهای ما همان شکلی را پیدا می‌کرد که امروز دارد؟ یا نخستین تغییری که پیشنهاد می‌داد، تغییر نگاه ما از «فروش بیمه‌نامه» به «خلق آرامش» بود؟»#اینشورتک_ایران@Insurtech_Iran اینشورتک ایران اینشورتک ایران Sat, 04 Jul 2026 15:07:50 +0330 https://virgool.io/@a.hashemi/%D9%85%D9%87%D9%86%D8%AF%D8%B3-%D8%AF%D8%A7%D8%AF%D9%87-%D8%AF%D8%B1-%D9%85%D9%82%D8%A7%D8%A8%D9%84-%D8%AA%D8%AD%D9%84%DB%8C%D9%84-%DA%AF%D8%B1-%D8%AF%D8%A7%D8%AF%D9%87-%D8%AF%D8%B1-%D9%85%D9%82%D8%A7%D8%A8%D9%84-%D8%AF%D8%A7%D9%86%D8%B4%D9%85%D9%86%D8%AF-%D8%AF%D8%A7%D8%AF%D9%87-kkpa6d0qgocr دنیای داده ها فرصت های شغلی متنوعی ارائه می دهد، اما انتخاب مسیر درست می تواند چالش برانگیز باشد. اگرچه این نقش ها اغلب با هم کار می کنند، هر یک هدف منحصر به فردی در تبدیل داده های خام به ارزش کسب وکار دارند.🔶 مهندس داده – پایه ها را می سازد🎯 تمرکز: طراحی و نگهداری خطوط داده مقیاس پذیر💡 مهارت های کلیدی: SQL، پایتون، Apache Spark، ETL، پلتفرم های ابری🚀 ماموریت: تضمین داده های قابل اعتماد، کارآمد و قابل دسترس برای سازمان🔷 تحلیل گر داده – تبدیل داده ها به بینش🎯 تمرکز: تحلیل و تفسیر داده های کسب وکار💡 مهارت های کلیدی: SQL، اکسل، Tableau، Power BI، مصورسازی داده ها📈 ماموریت: کشف روندها، ایجاد داشبوردها و حمایت از تصمیم گیری مبتنی بر داده🟨 دانشمند داده – آینده را پیش بینی می کند🎯 تمرکز: ساخت مدل های پیش بینی کننده و راه حل های هوشمند💡 مهارت های کلیدی: پایتون، R، یادگیری ماشین، آمار، یادگیری عمیق🤖 ماموریت: حل مشکلات پیچیده کسب وکار با استفاده از هوش مصنوعی و تحلیل های پیشرفته💡 به یاد داشته باشید:مهندسان داده زیرساخت داده را ایجاد می کنند.تحلیل گران داده بینش های معناداری استخراج می کنند.دانشمندان داده مدل های پیش بینی کننده و هوشمند می سازند.این حرفه ای ها با هم ستون فقرات هر سازمان داده محور را تشکیل می دهند.#اینشورتک_ایران@Insurtech_Iran اینشورتک ایران اینشورتک ایران Sat, 04 Jul 2026 13:52:16 +0330 https://virgool.io/@a.hashemi/%DA%A9%D9%86%D9%81%D8%B1%D8%A7%D9%86%D8%B3-%D9%BE%DB%8C%D8%B4%D8%B1%D9%88-%D8%A7%DB%8C%D9%86%D8%B4%D9%88%D8%B1%D8%AA%DA%A9-%D8%AF%D8%B1-%D8%A2%D9%85%D8%B1%DB%8C%DA%A9%D8%A72026-bd1cq0wibshl شرکت The Doctors Company تکمیل خرید ۱.۳ میلیارد دلاری خود از ProAssurance را اعلام کرد و با این کار دومین بیمه‌گر بزرگ مسئولیت حرفه‌ای پزشکی در ایالات متحده را ایجاد نمود. سازمان ترکیبیِ حاصل از این ادغام، اکنون به بیش از ۲۰۰,۰۰۰ متخصص و سازمانِ حوزه مراقبت‌های بهداشتی خدمات ارائه می‌دهد و دارای بیش از ۲.۵ میلیارد دلار حق بیمه مستقیم صادره و تقریباً ۱۲ میلیارد دلار دارایی است. این معامله جایگاه آن‌ها را در بازار قصور پزشکی به طور قابل توجهی تقویت می‌کند.شرکت Hippo Insurance Holdings مشارکت خود را با Accelerant گسترش داده و از سال ۲۰۲۷ به عنوان بیمه‌گر پذیرنده (Fronting Carrier) برای بیش از ۵۰۰ میلیون دلار حق بیمه ناخالص صادره سالانه در سراسر پرتفوی تخصصی ایالات متحده‌ی Accelerant عمل خواهد کرد. این توافق‌نامه به Hippo دسترسی به اکوسیستم بیمه تخصصی، تحلیل‌ها و قابلیت‌های توزیعِ Accelerant را می‌دهد و این بیمه‌گر اکنون انتظار دارد هدف ۲ میلیارد دلاریِ حق بیمه ناخالص صادره (GWP) خود را یک سال زودتر از برنامه محقق سازد.شرکت AXA XL، جین‌ماری جوردانو را به عنوان مدیر ارشد جهانی پذیرش (Global Chief Underwriting Officer) منصوب کرده است تا با تمرکز بر نظم در پذیرش، تاب‌آوری پرتفوی و رشد پایدار، ساختار رهبری خود را تقویت کند. او که با بیش از ۲۰ سال تجربه در بیمه تخصصی از شرکت Everest می‌آید، جانشین لیبی بنت می‌شود که اکنون رهبری بخش مشاوره ریسک AXA XL را بر عهده دارد. جوردانو همچنین تجربه رهبری ارشد پذیرش را از شرکت AIG به همراه دارد.پیشگامان برتر (Top Voices)هوش مصنوعی وظایف را بر عهده می‌گیرد، نه مشاغل را، با حضور اریکسون چان، مدیر اطلاعات (CIO)، زوریخ.به طور گسترده انتظار می‌رود که هوش مصنوعی صنعت بیمه را متحول کند، با این حال بخش بزرگی از سرمایه‌گذاری‌ها هنوز به بازدهی قابل اندازه‌گیری تبدیل نشده است. در این گفتگو، اریکسون چان، مدیر ارشد اطلاعات و دیجیتال گروه بیمه زوریخ، بررسی می‌کند که چرا چالش بیشتر مربوط به رهبری و اجرا است تا فناوری. او توضیح می‌دهد که چگونه چارچوب‌هایی مانند STAR می‌توانند به پاسخگوتر شدن هوش مصنوعی کمک کنند و چرا تغییر واقعی در گردش‌های کاری رخ می‌دهد نه در نقش‌های شغلی. این بحث بر روی آنچه پذیرش موفق هوش مصنوعی را از آزمایش‌های متوقف شده جدا می‌کند، تمرکز دارد. همین حالا گوش دهید!گزیده جلسات - دیدگاه از بالا: مقیاس‌پذیری مؤثر هوش مصنوعی و داده‌ها.دیوید هیلی، رئیس Sun Life US، و نیراو داگلی، بنیان‌گذار و مدیرعامل Spinnaker Analytics، بررسی می‌کنند که چرا مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی (و نه خود فناوری) اغلب بزرگترین چالش است. آن‌ها بحث می‌کنند که چگونه می‌توان شرکای واقعی هوش مصنوعی را از هیاهوی تبلیغاتی متمایز کرد، چرا رهبری در طول تحول حیاتی است، و چگونه سازمان‌ها می‌توانند با رفع شکاف‌های داده‌ای به جای انتظار برای داده‌های کامل، بر بازگشت سرمایه (ROI) عملی تمرکز کنند. #اینشورتک_ایران@Insurtech_Iran اینشورتک ایران اینشورتک ایران Sat, 04 Jul 2026 13:45:25 +0330 https://virgool.io/@a.hashemi/%D8%B3%D8%A7%D8%AF%D9%87-%D8%B3%D8%A7%D8%B2%DB%8C-%D9%81%D9%86%D8%A7%D9%88%D8%B1%DB%8C-%D8%A8%DB%8C%D9%85%D9%87-simplifying-insurance-tech-gl2oefc9zpmg مقدمهبیمه پارامتریک به یک نقطه عطف رسیده است. آنچه زمانی یک محصول تخصصی (Niche) بود، اکنون به بخش مرکزی استراتژی بیمه مدرن تبدیل شده و نیازمند بازنگری اساسی در زیرساخت‌های فناوری است.بررسی تحولات بازار که منجر به پذیرش بیمه پارامتریک می‌شود، همگرایی مدل‌های پارامتریک و غرامتی، تحولات دنیای واقعی و چند دیدگاه اساسی درباره آینده توزیع بیمه خواهیم پرداخت. آزمون واقعی بیمه پارامتریک محصول نیست، بلکه پلتفرم است.سال‌هاست که بیمه پارامتریک در حاشیه این صنعت قرار داشته است. این نوع بیمه که به عنوان یک ابزار تخصصی برای رویدادهای فاجعه‌بار (Catastrophic events) شناخته می‌شد، هرگز جایگاه ویژه‌ای در سبد محصولات بیمه‌گران نداشته است. اما این موضوع به سرعت در حال تغییر است.سوال دیگر این نیست که آیا بیمه پارامتریک رشد خواهد کرد یا خیر. سوال این است: آیا زیرساخت فناوری شما برای دنیایی آماده است که در آن داده‌ها تصمیمات آنی در خصوص خسارت را هدایت می‌کنند و پرداخت‌ها در لحظه (Real-time) انجام می‌شوند؟ چرا این موضوع نیازمند توجه مدیران ارشد استظهور بیمه پارامتریک صرفاً به معنای افزودن یک خط محصول جدید نیست. این امر بیمه‌گران را مجبور می‌کند تا نحوه معماری و بهره‌برداری از سیستم‌های هسته خود را بازآفرینی کنند.موفقیت در بیمه امروز وابسته به موارد زیر است:جذب و دریافت داده‌ها در لحظه (Real-time data ingestion)تصمیم‌گیری خودکاریکپارچه‌سازی با رویکرد اولویت API (API-first)چارچوب‌های محصول قابل پیکربندیهماهنگ‌سازی (ارکستراسیون) هوشمند گردش کارما شاهد یک تغییر بنیادین هستیم؛ گذر از دیجیتال‌سازی فرآیندهای قدیمی (Legacy) به سمت ساخت پارادایم‌های عملیاتی کاملاً جدید. فراتر از بحث بیمه پارامتریک در مقابل بیمه غرامتیبرای مدت طولانی، بیمه‌گران به بیمه پارامتریک و بیمه غرامتی (Indemnity) به چشم دو فلسفه رقیب نگاه می‌کردند. بیمه غرامتی نیازمند اثبات خسارت از طریق ارزیابی‌ها و مستندات است، در حالی که بیمه پارامتریک پرداخت‌ها را بر اساس آستانه‌های از پیش تعریف‌شده داده‌ها (محرک‌ها) فعال می‌کند.آینده به معنای انتخاب یکی از این دو طرف نیست، بلکه به معنای هماهنگ‌سازی یکپارچه و بی‌نقص هر دو است.این همگرایی نیازمند زیرساخت‌های دیجیتال مستحکم است. گزارش Insurance Asia نشان می‌دهد که بازار بیمه پارامتریک در سال ۲۰۲۵ به ۱۹.۴ میلیارد دلار رسیده و پیش‌بینی می‌شود از سال ۲۰۲۶ تا ۲۰۳۵ با نرخ رشد مرکب سالانه (CAGR) حدود ۱۲.۲ درصد رشد کند. با توجه به اینکه پتانسیل بازار به سطوح بالایی می‌رسد، داشتن یک زیرساخت فناوری مستحکم ضروری است.داده‌های لحظه‌ای، خودکارسازی، اکوسیستم‌های API و گردش‌های کار به هم پیوسته، بیمه پارامتریک را به یک واقعیت مقیاس‌پذیر در این صنعت تبدیل خواهند کرد. تحول دنیای واقعی در عملشرکت سوئیس ری(Swiss Re) : مقیاس‌پذیری از طریق هوشمندی سوئیس ری با بهره‌گیری از جریان‌های داده لحظه‌ای، معماری مبتنی بر API و اعتبارسنجی خودکار محرک‌ها، راه‌حل‌های پارامتریک را برای ریسک‌های اقلیمی و فاجعه‌بار در مقیاسی بی‌سابقه ارائه می‌دهد.شرکت FloodFlash : بازتعریف پرداخت خسارت شرکت FloodFlash با استقرار حسگرهای اینترنت اشیاء (IoT) و محرک‌های از پیش تعریف‌شده، رویدادهای سیل را تایید و پرداخت خسارت را در عرض چند ساعت آغاز می‌کند. این امر ارزیابی‌های دستی را حذف کرده و تجربه مشتری را متحول می‌سازد. ضرورت استراتژیکرهبران بیمه که در حال توسعه بیمه پارامتریک هستند، صرفاً به خاطر مدل‌های برتر آب‌وهوایی متمایز نخواهند شد. آن‌ها توسط زیرساخت‌های دیجیتالی تعریف خواهند شد که می‌توانند آن مدل‌ها را با دقت و سرعت به مرحله اجرا درآورند. به این دلیل ساده که وقتی داده‌ها در لحظه جریان می‌یابند، مزیت رقابتی متعلق به کسانی است که اجرای بی‌نقصی دارند؛ نه فقط کسانی که نوآوری می‌کنند.نگاه فراتر از افقبیمه پارامتریک در حال گذار از یک راه‌حل مختص رویدادهای فاجعه‌بار به یک استراتژی جریان اصلی (Mainstream) است. همان‌طور که بیمه‌گران ساختارهای پارامتریک و غرامتی را در برنامه‌های یکپارچه با هم ترکیب می‌کنند، فناوری به نیروی نامرئی تبدیل می‌شود که هر وعده به مشتری را عملی می‌سازد.#اینشورتک_ایران@Insurtech_Iran اینشورتک ایران اینشورتک ایران Thu, 02 Jul 2026 22:14:03 +0330 https://virgool.io/@a.hashemi/%DB%B5-%D9%85%D8%AD%D8%B1%DA%A9-%DA%A9%D9%84%DB%8C%D8%AF%DB%8C-%D8%AA%D8%AD%D9%88%D9%84-%D8%AF%DB%8C%D8%AC%DB%8C%D8%AA%D8%A7%D9%84-%D8%AF%D8%B1-%D8%B5%D9%86%D8%B9%D8%AA-%D8%A8%DB%8C%D9%85%D9%87-bsbd78ozctwo صنعت بیمه در حال گذر از یک فرایند سرنوشت‌سازِ تحول دیجیتال است؛ فرایندی که برای آینده آن نقشی کلیدی دارد.سرمایه‌گذاری در فناوری بیمه قرار است بین سال‌های ۲۰۲6 تا ۲۰۲8 بیش از 30 درصد رشد کند، زیرا سازمان‌ها به دنبال بهینه‌سازی عملیات و ارائه خدمات بهتر و سریع‌تر به مشتریان خود هستند. از آنجا که فضای صنعت بیمه به‌طور فزاینده‌ای در حال پذیرش فناوری‌های نوظهور و راه‌حل‌های دیجیتال است، بیایید نگاهی به برخی از روندهای کلیدی در سراسر این صنعت بیندازیم.۱. دیجیتالی‌سازی زنجیره ارزش بیمهبیمه‌گران در حال به‌کارگیری فناوری برای ساده‌سازی و نیز دیجیتالی‌سازی بخش‌های مختلف زنجیره ارزش بیمه هستند؛ از جمله ارزیابی و پذیرش ریسک، پردازش خسارت، و توزیع.یکی از مزایای اصلی دیجیتالی‌سازی، افزایش بهره‌وری است. اگر شرکت‌های بیمه بتوانند فرایندهای مختلف را خودکار و دیجیتالی کنند، می‌توانند زمان و هزینه‌های مرتبط با روش‌های سنتی‌تر را کاهش دهند. این امر می‌تواند به خدمات‌رسانی سریع‌تر به مشتریان و نیز عملیات کارآمدتر برای سازمان منجر شود.دومین مزیت کلیدی دیجیتالی‌سازی این است که به بیمه‌گران امکان می‌دهد محصولات و خدمات جدیدی ارائه کنند. شرکت‌های بیمه می‌توانند از فناوری برای ایجاد بیمه‌نامه‌های سفارشی استفاده کنند که با نیازهای منحصربه‌فرد هر مشتری انطباق دارد. برای مثال، شرکت‌ها می‌توانند از داده و تحلیل برای ارزیابی ریسک و ارائه حق‌بیمه‌های شخصی‌سازی‌شده استفاده کنند. هم‌زمان، آن‌ها می‌توانند از کانال‌های دیجیتال برای خرید و مدیریت بیمه‌نامه بهره ببرند.دیجیتالی‌سازی زنجیره ارزش بیمه همچنین به بیمه‌گران امکان می‌دهد در کانال‌های دیجیتال خدمات بهتری به مشتریان خود ارائه کنند. برای مثال، استفاده از چت‌بات‌ها و اپلیکیشن‌های موبایل برای ارائه پشتیبانی سریع و آسان. این موضوع همچنین شامل استفاده از ابزارهای خودخدمتی است که با توانمند کردن مشتریان برای مدیریت بیمه‌نامه‌های خود و دسترسی بهتر به اطلاعات، قدرت بیشتری به آن‌ها می‌دهد.۲. داده و تحلیلپذیرش راه‌حل‌های داده و تحلیل همچنان در صنعت بیمه در حال گسترش است و هدف اصلی آن، درک بهتر و پیش‌بینی دقیق‌تر ریسک است.یکی از اصلی‌ترین کاربردهای داده و تحلیل در صنعت بیمه، توسعه مدل‌های پیش‌بینی‌کننده است. این مدل‌ها از داده‌های مرتبط با خسارت‌های گذشته (در کنار سایر عوامل) استفاده می‌کنند تا ریسک آینده را پیش‌بینی کرده و مبنایی برای تصمیم‌گیری درباره قیمت‌گذاری فراهم کنند. این کار به شرکت‌های بیمه کمک می‌کند سبدهای ریسک خود را بهتر مدیریت کنند و همچنین حق‌بیمه‌هایی تعیین کنند که هم رقابتی و هم سودآور باشند.استفاده از داده و تحلیل همچنین برای شخصی‌سازی محصولات بیمه‌ای و قیمت‌گذاری به‌کار گرفته می‌شود. برای مثال، بیمه‌گران خودرو از داده‌های تلماتیکِ به‌دست‌آمده از دستگاه‌های نصب‌شده در خودرو برای ردیابی رفتار رانندگی استفاده می‌کنند. بر پایه این داده‌ها، آن‌ها می‌توانند حق‌بیمه‌های شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند. به‌عنوان نمونه‌ای دیگر، بیمه‌گران سلامت از داده‌های مربوط به سوابق سلامت فردی و سبک زندگی استفاده می‌کنند تا بیمه‌نامه‌های سفارشی‌شده‌ای ارائه دهند که متناسب با نیازهای مشخص هر مشتری باشد.داده و تحلیل نه‌تنها در فرایند ارزیابی ریسک و قیمت‌گذاری، بلکه در فرایند خسارت نیز پیاده‌سازی می‌شود. شرکت‌ها می‌توانند داده‌های خسارت را تحلیل کنند تا روندها و الگوهایی را شناسایی کنند که ممکن است نشان‌دهنده فعالیت‌های بالقوه متقلبانه باشد، و نیز بخش‌هایی را که نیازمند بهبود فرایند هستند مشخص کنند. نتیجه این کار، کاهش هزینه‌های خسارت و به‌طور کلی افزایش بهره‌وری در فرایند خسارت است.۳. تجربه مشتریبیمه‌گران به‌طور فزاینده‌ای از فناوری برای بهبود تجربه مشتری خود استفاده می‌کنند. و البته دلیل خوبی هم برای این کار وجود دارد. بیمه‌گرانی که خدمات شخصی‌سازی‌شده ارائه می‌کنند، می‌توانند تعامل مشتری را تا ۸۹٪ افزایش دهند و به نرخ نگهداشت ۸۱٪ دست یابند.یکی از حوزه‌هایی که بیمه‌گران در آن تجربه مشتری (CX) را بهبود می‌دهند، توسعه و گسترش کانال‌های دیجیتال است. بسیاری از شرکت‌های بیمه اپلیکیشن‌های موبایل و سایر ابزارهای دیجیتال را راه‌اندازی کرده‌اند تا خرید بیمه‌نامه، ثبت خسارت، و دسترسی به پشتیبانی برای مشتریان آسان‌تر شود.فرایند خسارت، به‌ویژه در زمینه تجربه مشتری، حوزه‌ای بسیار مهم و مورد توجه است. بیمه‌گرانی که خدمات خسارت سریع و کارآمد ارائه می‌کنند، احتمال بیشتری دارد که از نگاه مشتریان مطلوب ارزیابی شوند. این امر می‌تواند شامل استفاده از فناوری‌هایی مانند پردازش خودکار خسارت و ابزارهای دیجیتال برای ارسال مدارک باشد تا فرایند ساده‌تر و روان‌تر شود.شرکت‌هایی که پشتیبانی مفید، آگاهانه و مرتبط ارائه می‌دهند، احتمال بیشتری دارد که از دید مشتریان مثبت ارزیابی شوند. و این موضوع به نوبه خود، تعامل با برند و وفاداری را تقویت می‌کند. برای مثال، ترکیب نمایندگان آموزش‌دیده خدمات مشتری با چت‌بات‌ها، پشتیبانی سریع و مفیدی فراهم می‌کند.۴. بیمه خردبیمه خرد نوعی محصول بیمه‌ای است که متناسب با نیازها و بودجه‌های خاص افراد کم‌درآمد و کسب‌وکارهای کوچک طراحی شده است.شرکت‌های بیمه با هدف افزایش شمول مالی، بیمه خرد ارائه می‌کنند، زیرا بسیاری از افراد و کسب‌وکارهای کوچک به دلیل هزینه‌ها و سایر موانع، به محصولات بیمه‌ای سنتی‌تر دسترسی ندارند. با گسترش پوشش بیمه به کسانی که درآمد و بودجه پایین‌تری دارند، بیمه‌گرانی که بیمه خرد ارائه می‌دهند همچنین به توسعه دسترسی به حمایت مالی کمک می‌کنند.برای کسانی که می‌توانند تحت پوشش بیمه خرد قرار گیرند، این نوع بیمه به محافظت در برابر شوک‌های مالی‌ای کمک می‌کند که ممکن است از هر جایی پدیدار شوند. برای مثال، یک بلای طبیعی برای یک فروشگاه یا یک وضعیت اضطراری پزشکی برای یک فرد کم‌درآمد می‌تواند تأثیر و پیامدهای بزرگی داشته باشد. بیمه خرد همچون یک شبکه ایمنی عمل می‌کند که به کاهش اثر این شوک‌های مالی کمک می‌کند.از منظر صنعت بیمه، ارائه بیمه خرد می‌تواند سودآور باشد و به بیمه‌گران کمک کند وارد بازارهای جدید شوند و سبدهای ریسک خود را گسترش دهند.۵. بلاکچینفناوری بلاکچین روشی برای ذخیره اطلاعات به شکلی امن، شفاف و غیرمتمرکز است. این فناوری معمولاً با ارزهای دیجیتال مرتبط دانسته می‌شود، اما مزایای آن در دامنه گسترده‌تری از صنایع از جمله مالی و بیمه نیز قابل مشاهده است. در واقع، در طول پنج‌سال‌ونیم گذشته، بیش از ۶۰٪ بیمه‌گران استفاده از بلاکچین را آغاز کرده‌اند.برخی بیمه‌گران در حال بررسی بلاکچین به‌عنوان راهی برای بهبود کارایی و شفافیت عملیات خود هستند. برخی نمونه‌ها شامل استفاده از پلتفرم‌های مبتنی بر بلاکچین برای ذخیره و اشتراک‌گذاری امن داده‌ها و نیز قراردادهای هوشمند برای خودکارسازی فرایند خسارت است.بلاکچین همچنین امکان ایجاد قراردادهای هوشمند را فراهم می‌کند؛ قراردادهایی خوداجرا که مفاد توافق در قالب کد در آن‌ها نوشته شده است. این نوع قرارداد می‌تواند برای خودکارسازی فرایند خسارت استفاده شود و در نتیجه، زمان و هزینه مرتبط با رسیدگی دستی به خسارت را کاهش دهد؛ در حالی که هم‌زمان با فراهم کردن سابقه‌ای امن از تراکنش، شفافیت را افزایش می‌دهد.سوم این‌که، بلاکچین برای تقویت امنیت نیز به‌کار گرفته می‌شود. از آنجا که این فناوری بر پایه یک سیستم دفترکل توزیع‌شده است، به این معناست که بلاکچین غیرمتمرکز بوده و تحت کنترل یک نهاد واحد نیست. نتیجه این امر، امنیتی بالاتر نسبت به سیستم‌های سنتی است؛ سیستم‌هایی که در برابر هک، نشت داده و تقلب آسیب‌پذیرتر هستند.چهارمین مزیت بلاکچین این است که تبادل امن داده را میان طرف‌های مختلف، مانند بیمه‌گران، بیمه‌گران اتکایی، کارگزاران و بیمه‌گذاران تسهیل می‌کند. این امر به بهبود کارایی زنجیره ارزش بیمه و ایجاد محصولات و خدمات جدید کمک می‌کند.در نهایت، بلاکچین در حال ورود به حوزه‌های جدید برای خلق مدل‌های کسب‌وکار نو در صنعت بیمه است؛ برای مثال بیمه پارامتریک و بیمه همتا‌به‌همتا. بیمه پارامتریک بر پایه محرک‌های از پیش تعریف‌شده، مانند وقوع یک بلای طبیعی، عمل می‌کند و زمانی که آن محرک فعال شود، به‌صورت خودکار پرداخت انجام می‌دهد. بیمه همتا‌به‌همتا به افراد اجازه می‌دهد ریسک خود را تجمیع کنند و مستقیماً از یکدیگر بیمه خریداری کنند، بدون نیاز به یک بیمه‌گر سنتی.آشکار است که بنیان‌های دیجیتال صنعت بیمه در حال تجربه تحولی عمیق هستند. شرکت‌ها با بهره‌گیری از فناوری‌های نوظهور، در حال بازاندیشی و بازسازی عملیات خود هستند تا خدمات بهتری به مشتریان خود ارائه دهند.هم‌زمان با ادامه تکامل این روندها و شکل‌دهی آن‌ها به صنعت، مشاهده می‌کنیم که آثار آن‌ها نه‌تنها در سال جاری احساس خواهد شد، بلکه پیامدهای آن بسیار فراتر از سال ۲۰۲۳ خواهد بود.#اینشورتک_ایران@Insurtech_Iran اینشورتک ایران اینشورتک ایران Sun, 28 Jun 2026 15:07:14 +0330 https://virgool.io/@a.hashemi/%DA%AF%D8%B2%D8%A7%D8%B1%D8%B4-%D8%B9%D8%A7%D9%85%D9%84-%D9%87%D8%A7%DB%8C-%D9%87%D9%88%D8%B4-%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C-yowln3haex62 در زمان تهیه این گزارش سیگنال در تمام لایه‌های پشته هوش مصنوعی یکسان است؛ از سیلیکون تا ایمنی، از حافظه تا ارزیابی.- Blackwell انویدیا در حال بازنویسی این است که زیرساخت آموزش مدل‌های مرزی چگونه باید باشد.- Z.aiنشان می‌دهد که مدل‌های متن‌باز می‌توانند در وظایف طولانی‌مدت با زمینه‌ای در حد میلیون توکن عملکرد واقعی ارائه دهند.- xAI برای توسعه‌دهندگان یک «کابین کنترل» فراهم کرده تا ده‌ها عامل را به‌صورت موازی اجرا کنند.- AWS فاصله بین تشخیص خطاهای عامل‌ها و عیب‌یابی آن‌ها را از بین می‌برد.- Perplexity حافظه‌ای ارائه کرده که از خودِ کار یاد می‌گیرد، نه فقط از کاربر.- OpenAI قبل از آنکه حتی یک کاربر مدل جدیدی را ببیند، استقرار آن را شبیه‌سازی می‌کند.و Google DeepMind نقشه راهی منتشر کرده که در آن باید حتی عامل‌های خودتان را نیز به‌عنوان تهدیدهای بالقوه داخلی در نظر بگیرید.الگوی فعلی یک خبر واحد نیست؛ بلکه یک پشته کامل در حال حرکت است. محاسبات، مدل‌ها، ابزارها، ارزیابی، حافظه و امنیت همگی به‌طور هم‌زمان در حال پیشرفت‌اند.عامل‌ها دیگر صرفاً یک مورد در نقشه راه نیستند. آن‌ها در محیط‌های واقعی در حال اجرا هستند و زیرساخت اطرافشان با سرعت در حال رسیدن به آن‌هاست.در اینجا آنچه در این زمان تغییر کرد و اینکه چرا مهم است آورده شده است.داشبورد عامل xAI: مرکز فرماندهی برای اجرای موازی عامل‌هاچه اتفاقی افتاده است:xAI Agent Dashboard را در Grok Build راه‌اندازی کرده است؛ یک رابط بومی ترمینال که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد چندین نشست هم‌زمان عامل کدنویسی را از یک صفحه مدیریت کنند.گزارش شامل موارد زیر است:یک نمای یکپارچه از همه نشست‌های فعال Grok Build که بر اساس وضعیت مرتب شده‌اند؛ نشست‌هایی که منتظر ورودی هستند ابتدا نمایش داده می‌شوند تا موانع سریع برطرف شوند.مشاهده و پاسخ درجا: خروجی آخر هر نشست را بررسی کنید، به پرسش‌های چندبخشی با کلیدهای جهت پاسخ دهید، و برای نشست‌های فعال پیام در صف قرار دهید؛ همه بدون ترک داشبورد.راه‌اندازی نشست از داخل داشبورد؛ تعیین مدل، حالت برنامه‌ریزی و تنظیمات تأیید خودکار قبل از اجرا.زیرعامل‌ها زیر نشست والد که آن‌ها را راه‌اندازی کرده نمایش داده می‌شوند؛ بنابراین نما منعکس‌کننده کاری است که شما ارسال کرده‌اید، نه شاخه‌های متعدد زیر آن.دستور نصب تک‌مرحله‌ای :curl -fsSL سپس: grok dashboardچرا مهم است:اجرای یک عامل هوش مصنوعی یک جریان کاری است. اجرای ده عامل به‌صورت موازی یک مسئله هماهنگی است.Agent Dashboard کدنویسی عامل‌محور را مانند اتاق کنترل عملیات موازی مدیریت می‌کند؛ به توسعه‌دهندگان دید کامل روی همه چیز می‌دهد و دسترسی سریع به مواردی که نیاز به تصمیم انسانی دارند فراهم می‌کند. با مقیاس گرفتن بار کاری عامل‌ها، توانایی ارکستراسیون بدون آشفتگی به اندازه خود عامل‌ها اهمیت پیدا می‌کند. GLM‑5.2: مدل متن‌باز با زمینه یک میلیون توکن برای اجرای طولانی مهندسیچه اتفاقی افتاده است:Z.aiمدل پرچم‌دار جدید خود یعنی GLM5.2 را منتشر کرده است؛ مدلی که به‌طور خاص برای وظایف طولانی‌مدت کدنویسی و پژوهش طراحی شده و پنجره زمینه‌ای قابل‌اعتماد با ۱ میلیون توکن ارائه می‌دهد.گزارش شامل موارد زیر است:پنجره زمینه ۱ میلیون توکن که تحت فشار واقعی مهندسی پایدار می‌ماند: مسیرهای آشفته عامل‌ها، ساخت کد در مقیاس بزرگ و اشکال‌زدایی پیچیده؛ نه فقط پذیرش توکن.بهترین عملکرد متن‌باز در بنچمارک‌های FrontierSWE، PostTrainBench و SWE‑Marathon؛ تنها پشت سری مدل‌های Opus 4.8 از Anthropic در هر سه.کنترل سطح تلاش که به کاربران اجازه می‌دهد بین سرعت و عمق انتخاب کنند؛ عملکردی تنظیم‌شده بین Claude Opus 4.7 و 4.8 با بودجه توکن مشابه.معماری IndexShare که FLOPs هر توکن را در زمینه ۱ میلیون توکن تا ۲.۹ برابر کاهش می‌دهد و نرخ پذیرش decoding پیش‌بینی‌گر را بهبود می‌دهد.مجوز متن‌باز MIT بدون محدودیت منطقه‌ای.چرا مهم است:ادعای زمینه یک میلیون توکن آسان است؛ اما پایدار نگه داشتن آن وقتی یک عامل ساعت‌ها اجرا شده سخت است.GLM5.2 نخستین مدل متن‌بازی است که نشان می‌دهد توانایی زمینه طولانی می‌تواند به تحویل واقعی در افق زمانی بلند منجر شود. برای شرکت‌ها و توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند کدنویسی عامل‌محور در سطح مدل‌های پیشرفته داشته باشند اما به مدل‌های بسته وابسته نباشند، این پیشرفت استاندارد را به‌طور قابل‌توجهی بالا می‌برد. شبیه‌سازی استقرار OpenAI: پیش‌بینی رفتار مدل قبل از استفاده کاربرانچه اتفاقی افتاده است:OpenAI روشی به نام Deployment Simulation منتشر کرده است؛ یک روش ارزیابی پیش از انتشار که مکالمات واقعی محیط تولید را با یک مدل کاندیدا بازپخش می‌کند تا نرخ رفتارهای نامطلوب را قبل از انتشار مدل پیش‌بینی کند.گزارش شامل موارد زیر است:بازپخش مکالمات واقعی: مکالمات اخیر محیط استقرار گرفته می‌شوند، پاسخ دستیار اصلی حذف می‌شود و توسط مدل جدید دوباره تولید می‌شود؛ ایجاد سیگنالی مشابه محیط واقعی بدون قرار گرفتن در معرض کاربران واقعی.رفع سه شکاف اصلی ارزیابی: محدودیت پوشش، سوگیری انتخاب به سمت خطاهای شناخته‌شده، و توانایی مدل‌ها در تشخیص اینکه در حال آزمایش هستند.از قبل در چندین استقرار از سری GPT5 Thinking استفاده شده و الگوهای جدیدی از عدم هم‌راستایی را پیش از انتشار آشکار کرده است.برای انتشارهای عامل‌محور شامل استفاده از ابزارها نیز گسترش یافته است.پوشش ارزیابی با افزایش توان محاسباتی مقیاس می‌گیرد، نه با افزایش تلاش انسانی در ارزیابی.چرا مهم است:ردتیمینگ سنتی و ارزیابی‌های مصنوعی لازم هستند اما کافی نیستند؛ زیرا به خطرات شناخته‌شده سوگیری دارند و مدل‌ها می‌توانند تشخیص دهند که در حال آزمایش هستند.Deployment Simulation به آزمایشگاه‌ها اجازه می‌دهد بپرسند:«این مدل در توزیع واقعی پیام‌های کاربران چگونه رفتار خواهد کرد؟»این سؤال با «آیا می‌توان این مدل را جیل‌بریک کرد؟» متفاوت است و برای بیشتر رفتارهای نامطلوب مهم‌تر محسوب می‌شود. انتظار می‌رود این روش به استانداردی در صنعت تبدیل شود. AWS Strands Evals: از «خراب شد» تا «چرا خراب شد» در چند دقیقهچه اتفاقی افتاده است:AWS یک بررسی فنی عمیق درباره توابع Detector در SDK جدید Strands Evals منتشر کرده است؛ لایه‌ای برای تشخیص خودکار خطا و تحلیل علت ریشه‌ای که مستقیماً در خط لوله ارزیابی عامل‌ها قرار می‌گیرد.گزارش شامل موارد زیر است:Detectorها به‌طور خودکار شکست‌ها در ردپای اجرای عامل را شناسایی کرده و تحلیل علت ریشه‌ای انجام می‌دهند؛ زمان تشخیص را از ساعت‌ها به دقیقه‌ها کاهش می‌دهند.خروجی ساختاریافته شامل خطاهای دسته‌بندی‌شده با امتیاز اطمینان، زنجیره‌های علّی که علت ریشه‌ای را به علائم بعدی وصل می‌کند، و توصیه‌های اصلاحی.Strands Evals به‌طور پیش‌فرض از Amazon Bedrock با Claude 4 به‌عنوان مدل داور استفاده می‌کند.قابلیت‌های اضافی شامل chaos testing از طریق تزریق خطای تعیین‌پذیر (شبیه‌سازی timeout ابزارها، خطاهای شبکه و خراب شدن پاسخ‌ها) و ارزیابی red‑team با استراتژی‌های حمله تعبیه‌شده.ادغام با خطوط CI/CD برای تشخیص خودکار در هر اجرای تست.چرا مهم است:دانستن اینکه نرخ موفقیت هدف عامل شما از ۸۵٪ به ۷۰٪ کاهش یافته مفید است، اما نمی‌گوید چه چیزی را باید اصلاح کنید.Detectorهای Strands Evals این شکاف را پر می‌کنند؛ شکست‌ها را در زنجیره علّی‌شان دنبال کرده و دقیقاً نشان می‌دهند مهندسان باید کجا را اصلاح کنند.وقتی تیم‌ها عامل‌ها را در مقیاس اجرا می‌کنند، گلوگاه دیگر تشخیص خطا نیست؛ بلکه تشخیص سریع علت آن برای انتشار اصلاح است. Blackwell انویدیا در MLPerf Training 6.0: سریع‌ترین، بزرگ‌ترین، قدرتمندترینچه اتفاقی افتاده است:پلتفرم Blackwell انویدیا در MLPerf Training 6.0 معیار داوری‌شده صنعت برای عملکرد آموزش هوش مصنوعی در تمام دسته‌ها رتبه اول را به دست آورد.گزارش شامل موارد زیر است:سریع‌ترین زمان آموزش در تمام بنچمارک‌ها و بزرگ‌ترین مقیاس آموزش با ۸٬۱۹۲ GPU روی سیستم‌های NVIDIA Blackwell NVL72.اضافه شدن دو workload جدید برای پیش‌آموزش Mixture‑of‑Experts: مدل‌های DeepSeek‑V3 671B و GPT‑OSS‑20B.سیستم GB300 NVL72 تا ۱.۶ برابر سریع‌تر از GB200 NVL72 در همان مقیاس آموزش داد.Microsoft Azure آموزش Llama 3.1 405B را روی ۸٬۱۹۲ GPU با سیستم GB200 NVL72 اجرا کرد و در ۷.۰۷ دقیقه به کیفیت مرجع رسید.روش‌های آموزش NVFP4 برای پیش‌آموزش مدل ۵۵۰ میلیارد پارامتری NVIDIA Nemotron 3 Ultra استفاده شدند.چرا مهم است:هر مدل پیشرفته با یک اجرای آموزش شروع می‌شود.زیرساخت پشت آن تعیین می‌کند تیم‌ها با چه سرعتی تکرار کنند، چه مقیاسی از مدل بسازند و آیا آموزش به‌طور قابل‌اعتماد کامل می‌شود یا نه.برتری Blackwell در MLPerf 6.0 نشان می‌دهد زیرساخت محاسباتی نسل بعدی مدل‌های عامل‌محور همین حالا در حال شکل‌گیری است. نقشه راه کنترل هوش مصنوعی Google DeepMind: نگاه به عامل‌های خودی به‌عنوان تهدید داخلیچه اتفاقی افتاده است:Google DeepMind نقشه راه AI Control Roadmap را منتشر کرده است؛ چارچوب امنیتی دفاع در عمق برای مدیریت عامل‌های پیشرفته که در داخل سازمان‌ها مستقر شده‌اند.گزارش شامل موارد زیر است:عامل‌های داخلی به‌عنوان «تهدید داخلی بالقوه» در نظر گرفته می‌شوند؛ مشابه کارمندی که دسترسی به شرکت دارد اما ممکن است سرکش شود.رویکرد دفاع در عمق فراتر از هم‌راستایی مدل می‌رود و کنترل‌های امنیتی در سطح سیستم اضافه می‌کند.۱۵ کنترل عملی شامل لایه‌های تشخیص از نظارت بر chain‑of‑thought تا بررسی استدلال مبهم، و لایه‌های پاسخ از بازبینی غیرهم‌زمان تا مسدودسازی بلادرنگ.نمونه اولیه یک سیستم نظارت غیرهم‌زمان که مسیر اجرای عامل‌های کدنویسی را بررسی کرده و موارد مشکوک را برای بررسی انسانی ارسال می‌کند.راهنمای سیاست‌گذاری همراه که الزامات امنیتی در سطح عامل، سیستم چندعاملی و اکوسیستم گسترده‌تر را توضیح می‌دهد.چرا مهم است:بیشتر بحث‌های ایمنی عامل‌ها بر هم‌راستایی در مرحله آموزش تمرکز دارند. DeepMind استدلال متفاوتی مطرح می‌کند: حتی پس از هم‌راستایی نیز باید کنترل‌های سیستمی داشته باشید که شکست را فرض می‌کنند.سؤال دیگر فقط این نیست که «آیا مدل امن است؟» بلکه این است که «اگر امن نبود چه می‌شود؟» Perplexity Brain: حافظه‌ای که از خودِ کار یاد می‌گیردچه اتفاقی افتاده است:Perplexity سیستم حافظه‌ای به نام Brain معرفی کرده است؛ حافظه‌ای خودبهبوددهنده برای عامل Computer که از جلسات گذشته یک گراف زمینه زنده می‌سازد.گزارش شامل موارد زیر است:Brain به یاد می‌آورد عامل چه کاری انجام داده، چه چیزی موفق بوده، چه چیزی شکست خورده و چه اصلاحاتی انجام شده است؛ نه فقط ترجیحات کاربر.یک گراف زمینه زنده از طریق «ویکی مبتنی بر LLM» ایجاد می‌کند که خودکار روی sandbox عامل بارگذاری می‌شود.نتایج اولیه:افزایش ۲۵٪ در درستی پاسخ برای وظایفی که قبلاً دیده شده‌اندبهبود ۱۶٪ در یادآوری اطلاعاتکاهش ۱۳٪ هزینه برای وظایف وابسته به زمینه تاریخیحلقه بازخورد به‌طور مداوم خود را بهبود می‌دهد و عامل‌ها در به‌روزرسانی زمینه بهتر می‌شوند.هرچه کاربر بیشتر با Computer کار کند، نقشه زمینه Brain بهتر می‌شود.چرا مهم است:بیشتر حافظه‌های هوش مصنوعی درباره کاربر بوده‌اند؛ سلیقه‌ها، ترجیحات و سبک کار.Brain مدل متفاوتی معرفی می‌کند: حافظه درباره کاری که عامل انجام داده است تا در انجام همان کار بهتر شود.این تفاوت میان ابزاری است که فقط نام شما را به خاطر می‌سپارد و ابزاری که واقعاً در کارتان بهتر می‌شود.#اینشورتک_ایران@Insurtech_Iran اینشورتک ایران اینشورتک ایران Sun, 21 Jun 2026 09:37:49 +0330 https://virgool.io/@a.hashemi/10-%D9%85%D8%AF%D9%84-%DA%A9%D8%B3%D8%A8-%D9%88%DA%A9%D8%A7%D8%B1-%D8%A8%D8%B1%D8%A7%DB%8C-%D8%A7%DB%8C%D9%86%D8%AA%D8%B1%D9%86%D8%AA-%D8%A7%D8%B4%DB%8C%D8%A7-r7oi6fvcuh4b چکیدهاینترنت اشیا در حال ظهور، زیرساخت شبکه‌ای را فراهم می‌کند که هم تحول تدریجی کسب‌وکار و هم تغییرات اساسی در آن را امکان‌پذیر می‌سازد. تاکنون، پتانسیل کامل فرصت‌های تجاری بالقوه بهره‌برداری نشده است. در این مقاله، مفهوم مدل‌های کسب‌وکار و نوآوری در مدل کسب‌وکار را به عنوان ابزاری برای همسوسازی «توسعه فناورانه و ایجاد ارزش اقتصادی» (Chesbrough and Rosenbloom, 2002) در اینترنت اشیا پیشنهاد می‌کنیم. نقطه مرکزی این مقاله، ایجاد ارزش و درآمد در اینترنت اشیا است. ما اطلاعات را منبع اصلی پیشنهاد ارزش در نظر می‌گیریم. برای بررسی پیامدهای ناشی از آن، به «قوانین اطلاعات» پیشنهادی مودی و والش (Moody and Walsh, 2002) استناد کرده و ویژگی‌های خاص اینترنت اشیا را استخراج می‌کنیم. بر این اساس، چهار سناریوی نمونه مدل کسب‌وکار را شرح می‌دهیم. این سناریوها با استفاده از چارچوب مدل کسب‌وکار اوستروالدر و پیگنور (Osterwalder and Pigneur, 2009) بصری‌سازی شده‌اند. این چارچوب، قوانین بنیادین ایجاد ارزش از طریق اطلاعات در اینترنت اشیا و مثال‌های ارائه‌شده، می‌توانند به عنوان یک مجموعه ابزار برای متخصصان جهت تحلیل و تغییر مدل‌های کسب‌وکارشان هنگام پیاده‌سازی اینترنت اشیا عمل کنند. 10.1 مقدمهاینترنت روش بازاریابی و توزیع محصولات و خدمات را به طور قابل توجهی تغییر داده و در نتیجه به مجموعه جدیدی از انواع مدل‌های کسب‌وکار منجر شده است. به طور مشابه، اینترنت اشیا پتانسیلی ، هرچند عمدتاً تحقق‌نیافته برای تحولات کسب‌وکار ارائه می‌دهد. این پتانسیل با عمومیت‌یافتن آن از طریق پیشرفت در ریزسازی اجزای فنی و کاهش هزینه‌ها تقویت خواهد شد.اینترنت اشیا، چیزهای دارای شناسه یکتا را به بازنمایی مجازی آن‌ها در اینترنت متصل می‌کند. کاربردهای فعلی اینترنت اشیا عموماً بر بهینه‌سازی فرآیندهای موجود و کاهش هزینه‌های مرتبط در داخل شرکت‌ها و در طول زنجیره‌های ارزش متمرکز هستند. مدیریت چرخه عمر محصول، مدیریت ارتباط با مشتری، و مدیریت زنجیره تأمین نمونه‌های کاربردی معمول هستند. نمونه‌های کاربردی جدید که گاهی فناوری‌های هوشمند و خدمات هوشمند نامیده می‌شوند، بیشتر بر تولید درآمد متمرکزند (Fleisch et al. 2005). این مقاله بر یافته‌های حاصل از کسب‌وکار الکترونیک و مدل‌های کسب‌وکار سنتی برای استخراج درک جدیدی از مدل کسب‌وکار برای اینترنت اشیا بنا شده است. سناریوهای متصور، از جمله «محصول به عنوان خدمت» (PaaS)، افزایش مشارکت کاربران نهایی از طریق ادغام پلتفرم‌های اجتماعی، و همچنین تحلیل و تصمیم‌گیری تجاری «در زمان درست»، نیازمند بازاندیشی اقتصادی هستند. این تغییرات تأثیر عمده‌ای بر نحوه مشارکت شرکت‌ها در اینترنت اشیا خواهد داشت. رویکرد هزینه‌محور بنابراین باید با دیدگاه ارزش‌محور جایگزین شود. در بلندمدت، بازده مالی یا غیرمالی که فراتر از تلاش‌های تأمین اطلاعات باشد، برای ارائه مدل‌های کسب‌وکار پایدار مورد نیاز است .این مقاله پایه‌ای برای بحث درباره اینترنت اشیا از منظر اقتصادی، مبتنی بر مفهوم مدل کسب‌وکار، فراهم می‌کند. نشان خواهیم داد که نوآوری‌های فنی در اینترنت اشیا دارای پیامدهای اقتصادی و تجاری هستند. علاوه بر این، آن‌ها پتانسیل تغییر مدل‌های کسب‌وکار موجود یا ایجاد مدل‌های جدید را دارند. پیامدها با استفاده از موارد نمونه نشان داده خواهند شد. با پیشرفت‌ها در زمینه مشارکت توده‌ای، بازبودن، مقیاس‌پذیری و امنیت، مشارکت شخصی افزایش یافته و مرزهای روشن بین استفاده تجاری و مصرف‌کننده در حال محو شدن است. پلتفرم‌های اجتماعی برای به اشتراک گذاری تجربیات و بینش‌های شخصی‌سازی‌شده با برنامه‌های کاربردی تجاری محور ادغام خواهند شد. ترکیب‌های نرم‌افزاری (Mash-ups) و برنامه‌نویسی توسط کاربر نهایی، افراد را قادر می‌سازد تا با داده‌ها، ارائه و عملکرد به اینترنت اشیا کمک کنند. موفقیت این تغییرات بیش از پیش به مدل‌های کسب‌وکار «معتبر» وابسته می‌شود تا به سرمایه‌های در معرض خطر.در این بخش مرور کوتاهی از وضعیت هنر در مدل‌های کسب‌وکار و نوآوری در مدل کسب‌وکار ارائه می‌دهد. برای ایجاد درک مشترک، چارچوبی که اجزای یک مدل کسب‌وکار را شرح می‌دهد معرفی خواهد شد. در بخش بعدی، ایجاد ارزش در اینترنت اشیا را بررسی می‌کنیم. نگاهی دقیق‌تر به تفاوت‌های بین جریان‌های اطلاعات و محصول که باید برای مدل‌های کسب‌وکار جدید در نظر گرفته شوند، خواهیم داشت. اقتصاد اطلاعات، مانند تأمین‌کنندگان اطلاعات و جریان‌های اطلاعات، ارزیابی خواهد شد. محصولات و خدمات بالقوه ارزیابی خواهند شد. بر اساس یافته‌ها و ملاحظات قبلی، بخش بعدی سناریوهای نمونه مدل کسب‌وکار را برای اینترنت اشیا ارائه می‌دهد. نشان داده خواهد شد که چگونه پیکربندی مدل‌های کسب‌وکار می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا در اینترنت اشیا درآمدزایی کنند. در نهایت، بخش آخر یافته‌ها را خلاصه کرده و چشم‌اندازی برای تحقیقات آینده ارائه می‌دهد. 10.2 مدل‌های کسب‌وکار و نوآوری در مدل کسب‌وکاراصطلاح «مدل کسب‌وکار» عمدتاً در عمل در دهه‌های آخر قرن بیستم رواج یافته است. تنها به تدریج توسط دنیای علمی پذیرفته شده و مورد تحقیق قرار گرفته است. بنابراین، می‌توان مدل کسب‌وکار را یک «مفهوم نسبتاً جدید« دانست (Morris et al. 2006). نوآوری در مدل کسب‌وکار، مدل‌های کسب‌وکار جدید ایجاد می‌کند یا مدل‌های موجود را بازآفرینی می‌نماید. هر دو اصطلاح در ادامه با جزئیات بیشتری شرح داده شده‌اند.10.2.1 مدل‌های کسب‌وکاربرای مدت طولانی، تحقیقات در مورد شرکت‌ها بر صنعت (Porter 1980) و منابع (Barney et al. 2001, Wernerfelt 1984) متمرکز بود. مدل کسب‌وکار باید به عنوان جایگزین یا مکمل واحد سنتی تحلیل دیده شود، در نتیجه شرایط محیطی تغییر یافته (Amit and Zott 2001, Venkatraman and Henderson 1998). قبلاً در سال 1998، سمپلر (Sampler) خواستار بازتعریف زنجیره ارزش سنتی شد. محیط رقابتی تغییر یافته، تحت تأثیر پیشرفت فناورانه چشمگیر، مجموعه جدیدی از انواع کسب‌وکارها را به دنبال داشت. شرایط امروزی کسب‌وکار توسط پیشرفت فناورانه، گرایش به خدمات، دیجیتالی شدن محصولات و همچنین افزایش اهمیت همکاری و زیست‌بوم‌های شرکت‌های مختلف که مرزهای بنگاه‌های منفرد را مبهم می‌کند، تعیین می‌شود. واحد تحلیل بنابراین باید کل‌نگر باشد و جنبه‌های مختلف گوناگون را در بر گیرد. یک مدل کسب‌وکار می‌تواند با ارائه رویکردی منطقی و منسجم برای طراحی و اجرای (نوآورانه) کسب‌وکار، به رقابت‌پذیری یک شرکت بیفزاید. افزایش محبوبیت آن با ظهور تجارت الکترونیک و به ویژه در مرحله دات‌کام را می‌توان با کاستی‌های موجود در چارچوب‌ها و نظریه‌های موجود برای پرداختن به همه جنبه‌های امکانات جدید که روش‌های مرسوم انجام کسب‌وکار را به چالش می‌کشند، توضیح داد (Chesbrough and Rosenbloom 2002). با این حال، ایده‌ها و اصول زیربنای این مفهوم جدید نیستند. جنبه‌های مشخص‌کننده مدل کسب‌وکار را می‌توان قبلاً در دراکر (Drucker 1954) و در مفاهیم مدیریت استراتژیک یافت (برای مثال نگاه کنید به Hedman and Kalling 2003, Morris et al. 2005).هر فعالیت تجاری را می‌توان به عناصر اصلی آن تقلیل داد، که در ساده‌ترین حالت شامل ارزش پیشنهادی، کانال‌های توزیع و مشتریان شرکت می‌شود و توضیح می‌دهد که چگونه یک شرکت کالا یا خدماتی را تولید و می‌فروشد. بر این اساس، هر کسب‌وکاری به طور ضمنی مبتنی بر یک مدل کسب‌وکار است، حتی اگر همیشه به صراحت ارائه نشود.اگرچه عبارت «مدل کسب‌وکار» هم در تحقیق و هم در عمل به طور مکرر استفاده می‌شود، تعریف مشترکی وجود ندارد (Morris et al. 2005). یکی از پراستنادترین تعاریف این اصطلاح را می‌توان در تیمرز (Timmers 1998) یافت. او مدل کسب‌وکار را به عنوان «معماری محصولات، خدمات و جریان‌های اطلاعات تعریف می‌کند. این شامل بازیگران و نقش‌های درگیر و همچنین ارزش بالقوه ایجاد شده برای همه شرکت‌کنندگان و منبع درآمد است.با توجه به تعاریف موجود و ویژگی‌های ارائه‌شده مدل‌های کسب‌وکار، مدل کسب‌وکار را به عنوان انتزاعی از پیچیدگی یک شرکت با تقلیل آن به عناصر اصلی و روابط متقابل آن‌ها تعریف می‌کنیم. این امر تحلیل و توصیف فعالیت‌های تجاری را تسهیل می‌کند. علاوه بر این، مدل کسب‌وکار به عنوان نقطه شروعی برای نوآوری و تحول کسب‌وکار در حال افزایش اهمیت است. می‌تواند به عنوان ابزاری برای همسوسازی «توسعه فناوری و ایجاد ارزش اقتصادی» عمل کند (Chesbrough and Rosenbloom, 2002). در رابطه با اینترنت اشیا، مدل کسب‌وکار را عنصری اصلی برای پیوند دادن تحولات فنی آن با چشم‌انداز اقتصادی تجاری آن می‌دانیم.به گفته آفواه و توچی (Afuah and Tucci, 2000)، «یک مدل کسب‌وکار را می‌توان به عنوان سیستمی مفهوم‌سازی کرد که از مؤلفه‌ها، پیوندهای بین مؤلفه‌ها و پویایی‌ها تشکیل شده است». مؤلفه‌ها به عناصری اشاره دارند که باید توسط یک مدل کسب‌وکار مورد توجه قرار گیرند. درست مانند تعاریف اصطلاح «مدل کسب‌وکار»، مؤلفه‌های پیشنهادی بین نویسندگان مختلف بسیار متفاوت است.در ادامه، کار خود را بر چارچوب اوستروالدر و پیگنور (Osterwalder and Pigneur, 2009) بنا می‌کنیم که به «بوم مدل کسب‌وکار» (business model canvas) معروف است. کاربردپذیری این مدل با استفاده از آن در عمل ثابت شده است، اما همچنین توسط تعدادی از نشریات به آن ارجاع داده شده است (به عنوان مثال، Chesbrough 2009).چارچوب مدل کسب‌وکار نشان داده شده در شکل بالا شامل چهار دیدگاه اصلی مدل کسب‌وکار، یعنی ارزش پیشنهادی، مشتری، امور مالی و زیرساخت است. مؤلفه‌ها مستقل نیستند بلکه بر یکدیگر تأثیر متقابل دارند.ارزش پیشنهادی مشخص می‌کند که واقعاً چه چیزی به مشتری تحویل داده می‌شود. این فراتر از محصول یا خدمت ارائه شده است. شرح می‌دهد که چه نیازهای مشتری برآورده می‌شود و جزئیات می‌دهد که چه جنبه‌های کمی (مانند قیمت یا سرعت خدمت) و کیفی دیگری (مانند برند، طراحی، کاهش هزینه/ریسک) به ارزش ارائه‌شده کمک می‌کنند. در اینترنت اشیا، داده‌های خام درباره اشیاء فیزیکی و همچنین هرگونه اطلاعات تجمیع‌شده یا پردازش‌شده را جزء اصلی ارزش پیشنهادی در نظر می‌گیریم.دیدگاه مشتری شامل بخش‌های مشتری (بازارهای هدف) که شرکت به آن‌ها خدمات می‌دهد، از جمله کانال‌های مرتبط و روابط با مشتری می‌شود. بخش‌های مشتری، گروه‌های مختلف افرادی را که خدمت دریافت می‌کنند تعریف می‌کنند. انواع مختلفی از بخش‌های مشتری قابل تشخیص است: بازار توده‌ای در مقابل بازار خاص (طلایه‌دار)، بخش‌بندی شده در مقابل متنوع یا پلتفرم‌های چندسویه. پلتفرم‌های چندسویه وجود خواهند داشت، اگر شرکت به دو یا چند بخش مشتری وابسته به هم خدمات رسانی کند (مانند شرکت‌های کارت اعتباری). شرکت می‌تواند از طریق کانال‌های مختلف به مشتریان خود، یا به ترتیب به بخش‌های مشتری، دست یابد. این کانال‌ها می‌توانند مستقیم یا غیرمستقیم و متعلق به خود شرکت یا شرکا باشند. کانال‌ها را می‌توان با مراحل مختلف چرخه عمر، مانند ایجاد آگاهی نسبت به ارزش پیشنهادی، ارزیابی ارزش پیشنهادی توسط مشتری، خرید، تحویل و خدمات پس از فروش، همسو کرد. روابط با مشتری اغلب توسط کانال‌های استفاده شده تعیین می‌شود. روابط می‌توانند از بسیار سست (سلف‌سرویس، خدمات خودکار) تا بسیار درگیرانه (کمک شخصی، جوامع، هم‌آفرینی) متغیر باشند.دیدگاه مالی شامل هزینه‌ها و همچنین درآمدها است. ساختار درآمد، منابع و روش‌های ایجاد درآمد را نشان می‌دهد. در اینجا نیز انواع مختلفی از جریان‌های درآمد قابل تشخیص است: فروش دارایی، کارمزد استفاده، حق اشتراک، قرض دادن / اجاره دادن / لیزینگ، مجوزدهی، کارمزد دلالی، و تبلیغات . ساختار هزینه مهم‌ترین هزینه‌ها (متغیر و ثابت) ذاتی در مدل کسب‌وکار را شرح می‌دهد. مدل کسب‌وکار می‌تواند نسبتاً ارزش‌محور یا هزینه‌محور باشد (رهبری هزینه در مقابل استراتژی تمایز). شرکت‌ها می‌توانند از صرفه‌جویی مقیاس یا صرفه‌جویی دامنه برای ایجاد یک مدل کسب‌وکار موفق استفاده کنند.شرکای کلیدی، فعالیت‌های کلیدی و منابع کلیدی را می‌توان به عنوان مؤلفه‌های زیرساخت در نظر گرفت. منابع کلیدی دارایی‌هایی هستند که برای عملیاتی کردن مدل کسب‌وکار مورد نیازند. منابع کلیدی می‌توانند فیزیکی، فکری، انسانی یا مالی باشند. فعالیت‌های کلیدی مهم‌ترین اقداماتی را توصیف می‌کنند که باید توسط شرکت انجام شود تا ارزش پیشنهادی ایجاد، عرضه و بازاریابی شود. این می‌تواند تولید، حل مسئله یا توسعه و نگهداری یک پلتفرم، یا به ترتیب شبکه، باشد. شرکای کلیدی شبکه تأمین‌کنندگان و شرکای همکاری (اتحادهای استراتژیک، شرکای برون‌سپاری، هم‌آفرینی) هستند که مدل کسب‌وکار به آن‌ها وابسته است. 10.2.2 نوآوری در مدل کسب‌وکارنوآوری‌های مدل کسب‌وکار در عمل به طور فزاینده‌ای حیاتی می‌شوند. در مطالعه‌ای که توسط IBM (2008) انجام شد، 98٪ از مدیران اجرایی مصاحبه‌شده بیان کردند که شرکتشان ظرف سه سال آینده نوآوری گسترده (69٪) یا متوسط (29٪) در مدل کسب‌وکار انجام خواهد داد. برای رقابتی ماندن در زمان تغییر، شرکت‌ها باید در هر بعدی سازگار شده و نوآوری کنند. صِرف نوآوری محصول و فرآیند ناکافی دیده می‌شود (به عنوان مثال، Chesbrough 2007). شرایط جدید کسب‌وکار مستلزم آن است که شرکت‌ها کل روش انجام کسب‌وکار خود را تغییر دهند.عوامل بیرونی، مانند نوآوری‌های فناورانه، افزایش رقابت، و تغییرات بازار و همچنین تغییرات قانونی یا نظارتی به عنوان محرک‌های غالب نوآوری در مدل کسب‌وکار دیده می‌شوند (IBM 2008, Linder and Cantrell 2000). از طریق نوآوری در مدل کسب‌وکار، شرکت‌ها می‌توانند از رقبا متمایز شده و مزیت رقابتی ایجاد کنند. با دنبال کردن رویکرد فرصت‌محور، شرکت‌ها می‌توانند از مزیت پیشگامی بهره‌مند شوند.»زمانی که تغییرات بیرونی یک مدل را تضعیف می‌کند، معمولاً نمی‌توان آن را دوباره کالیبره کرد، باید یک مدل جدید ساخت« (Morris et al. 2005).با این حال، هنگامی که مدل موجود تضعیف شد، ممکن است برای تغییر مسیر دیر شده باشد. بنابراین ما رویکردی آینده‌نگرانه را پیشنهاد می‌کنیم، که در آن از نوآوری مدل کسب‌وکار به طور فعالانه برای تصاحب سهم بازار جدید یا ورود به بازارهای جدید استفاده می‌شود.نوآوری در مدل کسب‌وکار می‌تواند به همسوسازی فعالیت‌های نوآوری در داخل شرکت کمک کند (Venkatraman and Henderson 2008):» نوآوری‌ها تکه‌تکه و بدون ارتباط در عملکردها و مکان‌های مختلف و بدون منطق فراگیر برای نوآوری‌های سراسر شرکت بوده‌اند. بهترین شیوه‌ها برای نوآوری‌های محلی و تدریجی وجود دارد، اما فقدان آشکاری در چارچوب‌های مدیریتی برای نوآوری‌های مدل کسب‌وکار که قوانین جدید رقابت را ایجاد می‌کنند، دیده می‌شود«.یک کاستی کلی در ادبیات نوآوری مدل کسب‌وکار به نظر می‌رسد تمایز نوآوری محصول یا خدمت از نوآوری مدل کسب‌وکار است. ویژگی‌های خاص نوآوری مدل کسب‌وکار نیاز به تحقیق و تشریح دقیق‌تری دارد، به عنوان مثال همانطور که توسط ونکاترامن و هندرسون (Venkatraman and Henderson, 2008) انجام شده است:ما نیاز به نوآوری کل‌نگرتر داریم ، یعنی: کل مدل کسب‌وکار (که شامل ارزش پیشنهادی به مشتری، مدل عملیاتی، فرآیندهای مدیریت، و نقش‌ها و مسئولیت‌های شرکای متعدد با مشوق‌ها و حقوق تصمیم‌گیری مشترک است).مطابق با تعریف نوآوری توسط هاوشیلدت (Hauschildt, 1997)، نوآوری مدل کسب‌وکار را فرآیندی می‌دانیم که به یک مدل کسب‌وکار کیفی جدید منجر می‌شود که به طور مشخص با مدل قبلی تفاوت دارد. یک تغییر عمدی در یک یا چند عنصر کلیدی مدل کسب‌وکار، یا به ترتیب در روابط متقابل آن‌ها، باید رخ دهد. مدل کسب‌وکار حاصل می‌تواند از یک بهبود تدریجی تا یک روش کاملاً جدید انجام کسب‌وکار را شامل شود.برخی از موفق‌ترین شرکت‌هایی که از رویکرد تجاری کاملاً جدیدی مبتنی بر اینترنت استفاده کرده‌اند در جدول نشان داده شده‌اند.موفقیت آن‌ها بر نوآوری فناورانه (اینترنت) و بر خدماتی بنا شده است که جایگزین برخی کسب‌وکارهای سنتی، مانند خرید آنلاین یا حراجی‌های آنلاین، شدند. هنگامی که کالاهای فیزیکی حمل می‌شوند، یک خدمت لجستیکی سریع و چابک، مزیتی نسبت به مفاهیم سنتی فراهم می‌کند. دیجیتالی شدن روزافزون موسیقی، کتاب‌ها و ویدئوها امکان تحویل فوری را فراهم می‌کند. کلید دیگر موفقیت مبتنی بر سیستم‌های صورتحساب به خوبی پذیرفته شده، مانند پی‌پال یا چک‌اوت است. اینها منجر به افزایش استفاده از آمازون و ای‌بی به عنوان پورتال‌های خرید شده است. اخیراً، حرکت آشکاری به سوی تحرک (موبایل) برای اجازه دادن به دسترسی همگانی به محتوای دیجیتال وجود دارد. گوگل (اندروید)، آمازون (کیندل) و آیپاد، آیپد و آیفون اپل نمونه‌هایی از ادغام بیشتر پلتفرم‌های تحرک و خدمات مبتنی بر وب هستند. می‌توان انتظار داشت که مدل‌های کسب‌وکار جدید مبتنی بر اینترنت اشیا، برخی از رویکردهای تجاری سنتی را به روشی مشابه تغییر داده و جایگزین کنند.10.3 ایجاد ارزش در اینترنت اشیایک معامله تجاری معمولی امروزه توسط یک محصول فیزیکی، جریان اطلاعات و جریان پول تعریف می‌شود (Alt and Zbornik 2002). با این حال، باید توجه داشت که معاملات تجاری ممکن است به جای معاملات محصول فیزیکی، بر خدمات نیز متمرکز باشند. با این وجود، در اینترنت اشیا، همیشه پیوندی به یک محصول فیزیکی وجود دارد. جریان محصول شامل پردازش سفارش از تأمین از طریق انبارداری و تولید تا توزیع محصولات به مشتری است. جریان اطلاعات شامل فرآیندهایی، مانند پردازش سفارش، به اشتراک‌گذاری داده‌های زنجیره تأمین و چرخه عمر محصول است.اینترنت اشیا ممکن است به عنوان رویکردی برای همسوسازی این جریان‌های مختلف دیده شود. سطح بالاتری از قابلیت دید و مکانیسم‌های کنترل را فراهم می‌کند. علاوه بر این، در اینترنت اشیا، خود اطلاعات ممکن است به منبع اصلی ایجاد ارزش و در نتیجه ارزش پیشنهادی تبدیل شود. این شامل اطلاعاتی است که فقط از طریق فناوری‌های اینترنت اشیا امکان‌پذیر شده و همچنین ارتباط اطلاعات موجود با محصولات فیزیکی است.به طور سنتی، جریان پول کاملاً وابسته به قیمت‌های جریان محصول است. قیمت جداگانه‌ای برای اطلاعات تعریف نشده است. در عوض، اغلب انتظار می‌رود که اطلاعات رایگان باشد. واضح است که هزینه‌های اطلاعات در قیمت محصول پنهان است. با این حال، عدم تمایل به پرداخت هزینه برای اطلاعات ممکن است در طول زمان تغییر کند. در بازارهای B2C، تمایل به پرداخت برای کالاهای دیجیتال به 88٪ افزایش یافته است، طبق نظرسنجی با بیش از 15000 مصرف‌کننده شرکت‌کننده (Kruger et al. 2008). حتی اگر کالاهای دیجیتال (مانند نرم‌افزار، بلیط، سفر، آهنگ‌ها، و ویدئوها) و اطلاعات مترادف نباشند، هنوز واضح است که تغییری در جامعه برای پذیرفتن اینترنت به عنوان یک پلتفرم معاملات تجاری وجود دارد. علاوه بر پرداخت‌های مستقیم اطلاعات، جریان‌های درآمد جایگزین نیز باید در نظر گرفته شوند. رویکردهایی، مانند تبلیغات یا ایده کمتر شناخته شده «فریمیوم (Freemium) »، پتانسیل استفاده‌نشده‌ای دارند، حتی برای روابط B2B. فریمیوم - کلمه‌ای برگرفته از اصطلاحات «رایگان» و «حق بیمه/ممتاز» به ارائه خدمات پایه رایگان و ایجاد درآمد از طریق خدمات پولی ممتاز اشاره دارد (Anderson 2009) 10.3.1 قوانین اطلاعاتاگرچه اطلاعات به عنوان یک دارایی به حق خود شناخته می‌شود، اندازه‌گیری کمی آن دشوار است. مقدار فزاینده‌ای از منابع سازمانی را برای ضبط داده‌ها، ذخیره‌سازی، پردازش و نگهداری مصرف می‌کند. در حالی که سخت‌افزار و گاهی نرم‌افزار ممکن است سرمایه‌ای تلقی شوند، ارزش اطلاعات به طور کلی در ترازنامه‌ها از نظر مالی شناسایی نمی‌شود. اطلاعات ممکن است محصولی در نظر گرفته شود که از داده‌های خام از طریق استفاده از سخت‌افزار و نرم‌افزار تولید می‌شود. هزینه اطلاعات عمدتاً مربوط به سخت‌افزار و نرم‌افزار نیست، بلکه مربوط به افرادی است که سیستم‌های اطلاعاتی را با داده تغذیه می‌کنند. حقوق آن‌ها معمولاً در بودجه بخش‌های مربوطه پنهان است. بنابراین، روشی برای اندازه‌گیری ارزش اطلاعات مورد نیاز است (Moody and Walsh 2002).مودی و والش (Moody and Walsh 2002) هفت «قانون اطلاعات» را تعریف می‌کنند که ویژگی‌های اطلاعات را نسبت به سایر دارایی‌های (فیزیکی) توضیح می‌دهد. از این «قوانین» می‌توانیم رویکردهایی را برای ایجاد ارزش در اینترنت اشیا استخراج کنیم. این «قوانین اطلاعات» فرصت‌هایی را برای مدل‌های کسب‌وکار و قیمت‌گذاری جدید برای اینترنت اشیا فراهم می‌کنند :قانون اول اطلاعات: اطلاعات (بی‌نهایت) قابل اشتراک است و می‌توان آن را بدون از دست دادن ارزش با دیگران به اشتراک گذاشت.اینترنت اشیا به اشتراک‌گذاری اطلاعات مرتبط با محصول را آسان کرده و اجازه توزیع اطلاعات را به همه ذی‌نفعان شرکت‌کننده می‌دهد. اطلاعات ارائه شده از طریق اینترنت اشیا را می‌توان از طریق دسترسی پولی به اطلاعات ارائه شده، به پول تبدیل کرد. زمانی که مقدار تجمعی دسترسی به اطلاعات از تلاش‌های تأمین اطلاعات فراتر رود، یک موقعیت برد-برد حاصل می‌شود. بنابراین، مقدار فردی دسترسی به اطلاعات ممکن است با تعداد مصرف‌کنندگان اطلاعات کاهش یابد.قانون دوم اطلاعات: ارزش اطلاعات با استفاده افزایش می‌یابد و اگر اصلاً استفاده نشود، هیچ ارزشی ارائه نمی‌دهد.عوامل اصلی هزینه مربوط به جمع‌آوری داده‌ها، ذخیره‌سازی و نگهداری است، در حالی که هزینه‌های نهایی استفاده به طور قابل توجهی کم است. اینترنت اشیا توزیع و استفاده از اطلاعات را آسان کرده و در نتیجه افزایش می‌دهد. با این حال، افراد باید از وجود اطلاعات آگاه باشند. خدمات کشف (Discovery services) می‌توانند به عنوان «ثبت دارایی اطلاعاتی» مورد استفاده قرار گیرند، همانطور که مودی و والش (Moody and Walsh 2002) درخواست کرده‌اند. علاوه بر این، تصمیم‌گیرندگان باید توانایی تفسیر و استفاده از اطلاعات به روشی سودمند را داشته باشند. بنابراین اینترنت اشیا نیاز به ادغام با برنامه‌های کاربردی تجاری موجود و اثبات شده و همچنین ابزارهای جدیدی دارد که اطلاعات را تجسم و تحلیل کرده و در فرآیندهای تصمیم‌گیری کمک می‌کنند. اگر بتوان یک مدل پرداخت به ازای استفاده (pay-per-use) برای دسترسی به اطلاعات اعمال کرد، امکان شارژ کاربران به ازای هر درخواست اطلاعات وجود خواهد داشت و بدین ترتیب از قانون دوم اطلاعات به طور کامل بهره‌برداری می‌شود.قانون سوم اطلاعات: اطلاعات فاسدشدنی است و در طول زمان کاهش ارزش می‌یابد.اینترنت اشیا اطلاعات لحظه‌ای (real-time) و در نتیجه اطلاعات با ارزش بالا فراهم می‌کند. با این حال، یکی از برنامه‌های کاربردی سودمند در اینترنت اشیا بر دسترسی به اطلاعات چرخه عمر متمرکز است. بنابراین، اطلاعات تاریخی در مورد یک محصول ممکن است ارزش خود را در طول زمان حفظ یا حتی افزایش دهد. مدل‌های قیمت‌گذاری پرداخت به ازای استفاده برای اطلاعات با قیمت‌های کاهشی یا افزایشی در طول زمان با وابستگی زمانی ارزش اطلاعات مطابقت خواهد داشت. قانون چهارم اطلاعات: ارزش اطلاعات با دقت افزایش می‌یابد.با این حال، «دقت 100٪ به ندرت در یک زمینه تجاری مورد نیاز است» (Moody and Walsh 2002). اینترنت اشیا دید دقیقی از دنیای واقعی فراهم می‌کند و بنابراین «مدیریت با وضوح بالا» را امکان‌پذیر می‌سازد. شناسایی خودکار به جلوگیری از اشتباهات ناشی از ورود دستی داده کمک می‌کند، اما اطلاعات محصول مربوطه نیز باید سطح بالایی از دقت را ارائه دهند. در تبادل الکترونیکی داده‌ها (EDI)، قراردادهای داده محصول ابزاری رایج برای توافق بر روی استانداردهای کیفیت داده هستند. مدل‌های قیمت‌گذاری می‌توانند بر اساس توافق‌نامه‌های سطح خدمات و ارزیابی‌های دوره‌ای انطباق با دقت اطلاعات باشند.قانون پنجم اطلاعات: ارزش اطلاعات هنگامی که با اطلاعات دیگر ترکیب شود افزایش می‌یابد.به عنوان مثال، شماره شناسایی یک قطعه الکترونیکی ممکن است ارزش کمی داشته باشد، اگر با شماره نسخه میان‌افزار یا سابقه خدمات آن ترکیب نشود. از این نظر، استانداردسازی درصد کمی از شناساگرها و طرح‌های کدگذاری می‌تواند به مزایای زیادی در یکپارچه‌سازی اطلاعات منجر شود (Moody and Walsh 2002). ذاتاً، اینترنت اشیا منابع مختلف اطلاعات را به اشیاء (چیزها) خاص پیوند می‌دهد. این فرصت‌های تجاری جدیدی را برای تجمیع‌کنندگان داده شخص ثالث و ارائه‌دهندگان خدمات اطلاعاتی فراهم می‌کند. اشتراک‌گذاری داده بین ارائه‌دهندگان مختلف اطلاعات به منظور افزایش ارزش داده‌های تجمیع‌شده مطلوب است. مشارکت کاربر نهایی و هم‌آفرینی بیشتر به ارزش کلی اطلاعات در اینترنت اشیا می‌افزایند. مدل‌های فریمیوم توانایی ارائه اطلاعات پایه را به صورت رایگان ارائه می‌دهند، در حالی که دسترسی به اطلاعات غنی‌شده یا تجمیع‌شده به یک حساب ممتاز نیاز دارد.قانون ششم اطلاعات: اطلاعات بیشتر لزوماً بهتر نیست.در حالی که ارزش اطلاعات تا سطح معینی با تأمین اطلاعات بیشتر افزایش می‌یابد، زمانی که اطلاعات بیشتری از حد قابل پردازش ارائه شود، کاهش می‌یابد (اضافه‌بار اطلاعاتی). پیوند چیزها و اطلاعات مرتبط، اطلاعات را به یک شی خاص محدود می‌کند و بنابراین مصرف اطلاعات را در اینترنت اشیا آسان می‌کند. فیلتر کردن، شخصی‌سازی، خوراک‌های اطلاعاتی سفارشی، و پیش‌پردازش می‌توانند به کاهش بیشتر اضافه‌بار اطلاعاتی و تطبیق اطلاعات با نیازهای خاص کاربر کمک کنند. یک فرصت تجاری برای پولدار کردن اطلاعات سفارشی یا پیش‌پردازش‌شده، مانند پیام‌های هشدار، وجود دارد.قانون هفتم اطلاعات: اطلاعات قابل حذف نیست.در عوض، اطلاعات ذاتاً خودتولید می‌شوند، زیرا خلاصه‌سازی، ترکیب یا تحلیل اطلاعات منجر به اطلاعات بیشتر می‌شود. تمام منابع احتمالی تولید اطلاعات و پردازش داده که برای اینترنت اشیا ارزش فراهم می‌کنند باید در نظر گرفته شوند، از جمله برای مثال حسگرها، کاربران، عامل‌های نرم‌افزاری و نرم‌افزارهای هوش تجاری. مدل‌های هم‌آفرینی، که برای مثال در آن دسترسی به اطلاعات رایگان است، اگر این اطلاعات از طریق تحلیل داده بیشتر غنی‌سازی شود، ممکن است یک موقعیت تجاری برد-برد در این زمینه فراهم کنند. داده‌کاوی فرصت‌های تجاری بیشتری را برای شرکت‌های دارای دسترسی به منابع داده متعدد امکان‌پذیر می‌کند. فرصت‌های دیگر را می‌توان از طریق بازآفرینی مدل‌های کسب‌وکار کلاسیک (به عنوان مثال، PaaS)، مبتنی بر قابلیت‌های اطلاعاتی بهتر ارائه شده از طریق اینترنت اشیا به دست آورد. در این موارد، مزایا مستقیماً از طریق ارزش اطلاعات ایجاد نمی‌شوند. در عوض، اینترنت اشیا بیشتر به عنوان یک فناوری توانمند عمل می‌کند. پیامدهای عمده زیر برای مدل‌های کسب‌وکار از امکانات جدید ارائه شده ناشی می‌شود. 10.3.2 ایجاد درآمد در اینترنت اشیاهمانطور که در بالا ذکر شد، اطلاعات ممکن است به منبع اصلی ایجاد ارزش و در نتیجه بخش عمده‌ای از ارزش پیشنهادی در اینترنت اشیا تبدیل شود. اطلاعات بیشتر و به ویژه دقیق‌تر در دسترس قرار می‌گیرد. اطلاعات می‌تواند مستقیماً به چیزها یا محصولات و نمونه‌های محصولات مرتبط شود. استفاده، وضعیت و مکان چیزها قابل ردیابی می‌شود. این امر امکان سناریوهای ارزش پیشنهادی جدید را فراهم می‌کند، مانند ارائه داده‌های اضافی مرتبط با محصول به مصرف‌کننده (به عنوان مثال، ردپای کربن) یا صورتحساب دقیق محصولات یا خدمات بر اساس استفاده واقعی (به عنوان مثال، ماشین کرایه‌ای، اقلام حمل و نقل قابل بازگشت).الزامات زیر ویژگی‌های ارزش پیشنهادی را تشکیل می‌دهند:- ارائه اطلاعات صحیح : مرتبط با یک محصول فیزیکی از طریق یک شناسه یکتا- با دانه‌بندی (جزئیات) صحیح : دانه‌بندی بالای اطلاعات، ارائه‌دهنده بعد جدیدی از شفافیت و بینش- وضعیت صحیح : دقت بالای اطلاعات- در زمان صحیح : به‌موقع بودن اطلاعات- تجمیع اطلاعات از منابع مختلف: مانند برچسب‌ها، حسگرها یا سیستم‌های تعبیه‌شده همبستگی، یکپارچه‌سازی و تحلیل بیشتر اطلاعات به روشی که امکان استخراج بینش‌های جدید را فراهم می‌کند نحو و معناشناسی تعریف شده دسترسی به اطلاعات لحظه‌ای و همچنین به داده‌های تاریخی برای تحلیل تجاری تحلیل‌های لحظه‌ای و هوش تجاری برای مدیریت با وضوح بالا قابلیت تصمیم‌گیری هوشمند لحظه‌ای مبتنی بر رویدادهای فیزیکی لحظه‌ای.- اتصال به شبکه : دسترسی آنلاین و احتمالاً استفاده آفلاین، دسترسی موبایلی- شفافیت قیمت: حق بیمه کم برای خدمات صورتحساب، قیمت باید برای اطلاعات پرداخت شود تا زیرساخت ارزش‌های پیشنهادی جدید نیازمند بازاندیشی در جنبه‌های مالی هستند. بحث‌های تاریخی هزینه بر اینترنت اشیا غالب بوده است. هزینه‌های برچسب‌ها، حسگرها، محرک‌ها، خواننده‌ها، نرم‌افزار و سخت‌افزار به خوبی قابل محاسبه است. در مقابل، یافتن بازگشت سرمایه (ROI) دشوارتر بوده است، زیرا تنها بخش‌های کوچکی از مزایای مالی کلی می‌تواند در داخل یک بنگاه اقتصادی مطرح شود.بنابراین، ایجاد درآمد باید نقش مهم‌تری در اینترنت اشیا ایفا کند تا جریان‌های پولی جدیدی ایجاد شود. قیمت‌گذاری اطلاعات و همچنین سایر مزایا یا پاداش‌ها، مبنایی برای جبران زیرساخت ارائه شده و تولید اطلاعات فراهم می‌کند. قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده مستلزم کسب داده‌های استفاده، شامل اندازه‌گیری و جمع‌آوری داده‌ها است. هزینه‌های اشتراک جایگزین آسان‌تری برای صورتحساب مبتنی بر استفاده هستند یا ممکن است همانطور که از پیشنهادات در صنعت مخابرات شناخته شده است، ترکیب شوند. دلالان اطلاعات ممکن است از طریق کارمزد دلالی در چارچوب گنجانده شوند. تبلیغات منبع درآمد دیگری است اما نیاز به تعامل دستی با اینترنت اشیا دارد و یک مدل کسب‌وکار معتبر در سناریوهای ماشین به ماشین (M2M) ارائه نمی‌دهد. با توجه به اینکه مکانیسم‌های اندازه‌گیری، جمع‌آوری و صورتحساب اطلاعات ممکن است در معماری آینده اینترنت اشیا ادغام شوند ، قابلیت صورتحساب جداگانه برای محصولات فیزیکی و اطلاعات، و در نتیجه جداسازی قیمت اطلاعات و محصول، مدل‌های کسب‌وکار جدیدی را امکان‌پذیر خواهد کرد.در حالی که تبادل محصولات فیزیکی در طول زنجیره ارزش امتداد می‌یابد و معمولاً با تحویل به مصرف‌کننده پایان می‌یابد، تبادل اطلاعات در اینترنت اشیا فراتر رفته و ممکن است بازیگران مختلفی را شامل شود. به منظور درک کامل تبادل اطلاعات در اینترنت اشیا، باید جریان‌های اطلاعات و بازیگران درگیر در نظر گرفته شوند. شکل زیر ارائه‌دهندگان اطلاعات در اینترنت اشیا و جریان‌های اطلاعات بین آن‌ها را نشان می‌دهد.بازیگران، یا به ترتیب منابع اطلاعاتی شناسایی شده، شامل چیزها، مصرف‌کنندگان، کسب‌وکارها و یک شکل خاص از کسب‌وکار، یعنی ارائه‌دهنده خدمات یا ارائه‌دهنده خدمات اطلاعاتی می‌شود. آن‌ها را می‌توان به عنوان یک مثلث تبادل اطلاعات به تصویر کشید. جریان‌های اطلاعات می‌توانند مستقیم باشند، مانند برای مثال اشیاء به اشیاء ، کسب‌وکار به مصرف‌کننده یا مصرف‌کننده به اشیاء ، یا غیرمستقیم، مانند اشیاء به کسب‌وکار از طریق یک ارائه‌دهنده اطلاعات یا از کسب‌وکار به کسب‌وکار از طریق یک اشیاء. اشیاء ها شامل محصولاتی هستند که شناسه و وضعیت خود را از طریق حسگرها و همچنین واحدهای پردازش داده و محرک‌ها ارتباط می‌دهند. اطلاعات اضافی توسط کسب‌وکارها یا مصرف‌کنندگان ارائه می‌شود. این شامل اطلاعاتی از سیستم‌های اطلاعاتی (مانند سیستم‌های ERP) یا داده‌های وارد شده دستی (مانند رتبه‌بندی محصول) است. ارائه‌دهندگان خدمات اطلاعاتی، اطلاعات را از منابع مختلف تجمیع می‌کنند. علاوه بر این، ممکن است داده‌ها را برای افزودن ارزش ترکیب و غنی‌سازی کنند.در مورد روابط اشیاء به اشیاء (شاملM2M) باید در نظر داشت که شرکت‌ها یا مصرف‌کنندگانی مالک این اشیاء ها هستند. اما همچنان کانال‌های توزیع برای اطلاعات به رابط‌های متفاوتی نسبت به موارد استفاده شده در سناریوهای کلاسیک B2B و B2C نیاز خواهند داشت. روابط با مشتری ناشی از آن ممکن است با توجه به جریان اطلاعات، شامل جریان‌های اطلاعاتی یک‌جهته، دوطرفه و چندجهته ساختاردهی شوند. در حالی که اینترنت اشیا برای پشتیبانی از جریان‌های اطلاعاتی چندجهته طراحی شده است، هنوز برنامه‌های کاربردی کمی وجود دارند که از پتانسیل کامل آن استفاده می‌کنند. علاوه بر این، سلف‌سرویس و اتوماسیون نقش مهمی در رابطه با مشتری ایفا می‌کنند.سوالی که در اینجا باید پرسیده شود این است که چگونه می‌توان یک موقعیت برد-برد برای همه ذی‌نفعان درگیر در تبادل اطلاعات ایجاد کرد؟ توجه به سناریوهای مختلف مدل کسب‌وکار ممکن است در پاسخ به این سوال کمک کند و به درک این که چگونه امکانات جدید را می‌توان توسط کسب‌وکارها یا ارائه‌دهندگان خدمات اطلاعاتی تجاری‌سازی کرد، کمک می‌نماید. 10.4 سناریوهای نمونه مدل کسب‌وکار برای اینترنت اشیابر اساس ملاحظات و یافته‌های قبلی، سناریوهای مختلف نمونه مدل کسب‌وکار در این بخش توسعه داده می‌شوند. زمینه کاربرد فناوری اینترنت اشیا بسیار گسترده‌تر از آن چیزی است که تاکنون دیده‌ایم. کنترل فرآیندها و کیفیت کالاها در تولید، لجستیک، خدمات و نگهداری هنوز کاربردهای معتبری هستند. علاوه بر این، زمینه‌های کاربردی جدید باید در نظر گرفته شوند. ادغام کاربر نهایی از طریق تأمین داده و برنامه‌نویسی کاربر نهایی و همچنین پیاده‌سازی خدمات خودمختار، اینترنت اشیا را به سطح بعدی خواهد برد، جایی که اینترنت اشیا بیش از یک زیرساخت صرف B2B است.سناریوهای نمونه زیر شامل استفاده از فناوری اینترنت اشیا برای پشتیبانی از پیشنهاد PaaS، نقش ارائه‌دهندگان خدمات اطلاعاتی در اینترنت اشیا، ادغام کاربران نهایی و فرصت‌های ناشی از تحلیل و تصمیم‌گیری تجاری «در زمان درست« (right-time) خواهد بود. با کمک چارچوب مدل کسب‌وکار، نشان داده خواهد شد که چگونه پیکربندی مدل‌های کسب‌وکار می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا در اینترنت اشیا درآمدزایی کنند. 10.4.1 سناریو 1: محصول به عنوان خدمت (PaaS)تغییر از ارائه محصولات به ارائه خدمات، یک روند عمده در نوآوری مدل کسب‌وکار است. نه تنها شرکت‌های نرم‌افزاری به جای فروش مجوزهای نرم‌افزاری، نرم‌افزار به عنوان خدمت (SaaS) ارائه می‌دهند، بلکه تولیدکنندگان بیشتری نیز این روند را دنبال می‌کنند. در واکنش به افزایش رقابت از طریق تولیدکنندگان کم‌هزینه، هیلتیس (Hiltis)، یک تولیدکننده و تأمین‌کننده بین‌المللی ابزارآلات حرفه‌ای ساخت‌وساز، چیزی را راه‌اندازی کرد که «مدیریت ناوگان» می‌نامند. مشتری دیگر ملزم به مالکیت ابزار نیست. در عوض، هیلتیس به مشتریان خود دسترسی به طیفی از ابزارها را به صورت قراردادی و با کارمزد ماهانه، از جمله خدمات اضافی مانند تعمیرات، ارائه می‌دهد. مشتریان از سرمایه‌گذاری اولیه کمتر، تعمیرات بدون هزینه، موجودی انعطاف‌پذیر، زمان توقف کمتر و ابزارهای به‌روز سود می‌برند (Johnson et al. 2008). در مرحله بعدی، طرح‌های قیمت‌گذاری می‌توانند بر اساس عملکرد خدمت باشند. نمونه‌های رایج عبارتند از «توان به ازای ساعت« (PbH) یا «لجستیک مبتنی بر عملکرد« (PBL) (Kim et al. 2007). در نتیجه، مقادیر عملکرد قابل اندازه‌گیری برای ارائه یک پایه محاسباتی قابل اعتماد مورد نیاز است. بیان مسئلهامروزه، تغییر به سمت PaaS اغلب با فقدان ابزارهای اندازه‌گیری عملکرد و صورتحساب و همچنین مدل‌های قیمت‌گذاری نامناسب همراه است. پیاده‌سازی‌های فعلی به جای ارائه‌های یکپارچه، فقط منزوی هستند.اینترنت اشیا به عنوان توانمندسازاینترنت اشیا طیفی از امکانات را برای پشتیبانی از چنین سناریوهای PaaS ارائه می‌دهد. حسگرها امکان ردیابی یک محصول و مکان موقعیت فعلی آن را فراهم می‌کنند. علاوه بر این، زمان‌های استفاده از یک محصول را می‌توان به طور دقیق مستند کرد و همچنین شرایطی که محصول تحت آن استفاده شده است (به عنوان مثال، سرعتی که یک ماشین با آن رانده شده است). حسگرها همچنین شرکت را قادر می‌سازند وضعیت محصول یا قطعات و ابزارها را نظارت کرده و در نتیجه از تعمیر و نگهداری پشتیبانی کنند. از طریق یک زیرساخت باز اینترنت اشیا، پیشنهادات مختلف را می‌توان ترکیب کرد. سناریوی احتمالیسناریویی که از اینترنت اشیا استفاده می‌کند را می‌توان در بخش کرایه ماشین متصور شد (سناریوی مشابهی در حال حاضر توسط دایملر با نام Car2Go پیاده‌سازی شده است). تاکنون، معمولاً هزینه‌های مبتنی بر زمان بسته به کلاس ماشین به اضافه بنزین دریافت می‌شود. در یک سناریوی آینده، قیمت‌گذاری می‌تواند بر اساس استفاده دقیق از ماشین باشد، با محاسبه مبتنی بر انتشار واقعی و همچنین (سرعت موتور)، شتاب، وزن حمل، خیابان‌های استفاده شده یا هر مقدار قابل اندازه‌گیری دیگر. این امر باعث ایجاد انگیزه برای استفاده سازگار با محیط زیست از ماشین‌های کرایه‌ای می‌شود، اگر یک کانال بازخورد مستقیم به راننده، مانند یک کنتور لحظه‌ای برای هزینه به ازای مسافت، هزینه‌های انباشته شده، و انتشار فعلی و متوسط ارائه شود. تمام خدمات مانند سوخت‌گیری، بیمه و احتمالاً پرداخت عوارض ممکن است در هزینه استفاده گنجانده شود. ارائه‌دهنده شخص ثالث می‌تواند از راه دور وضعیت ماشین‌ها را از طریق اینترنت اشیا نظارت کرده و به سیگنال‌های اضطراری ساطع شده از ماشین‌ها واکنش نشان دهد. در نهایت، هنگام بازگرداندن ماشین، نیازی به آوردن آن به یک ایستگاه کرایه ماشین محلی نیست. در عوض، می‌توان آن را در ایستگاه‌های خدمات شخص ثالث (به عنوان مثال، جایگاه‌های سوخت) برای تمیز کردن و بازرسی بصری پارک کرد، زیرا مکان واقعی و وضعیت فنی همیشه از طریق اینترنت اشیا شناخته شده است. در بلندمدت، حتی بازرسی بصری را می‌توان از طریق یک درگاه ویدئویی عبوری مربوطه خودکار کرد. در زیر شکل مدل کسب‌وکار برای سناریوی کرایه ماشین در اینترنت اشیا نشان داده شده است.در مقایسه با مدل کسب‌وکار سنتی کرایه ماشین، مدل کسب‌وکار پیشنهادی منجر به هزینه‌های ثابت کمتر از طریق حذف شعب محلی و کاهش نیاز به کارکنان می‌شود زیرا فرآیند کرایه ماشین به عنوان یک سلف‌سرویس خودکار پیاده‌سازی شده است. هزینه‌های جدید به ویژه در زیرساخت اینترنت اشیا مورد استفاده ایجاد می‌شود. نظارت بر وضعیت ماشین‌ها از طریق یک شریک برون‌سپاری، امکان تعمیرات به موقع، زمان توقف کمتر و کاهش هزینه‌های نگهداری ماشین‌ها را فراهم می‌کند. 10.4.2 سناریو 2: ارائه‌دهندگان خدمات اطلاعاتیاگر اطلاعات قابل اندازه‌گیری و صورتحساب باشند، فرصت‌های تجاری جدیدی برای ارائه‌دهندگان خدمات اطلاعاتی فراهم می‌شود. بخش‌های فناوری اطلاعات می‌توانند به جای مراکز هزینه، به مراکز سود تبدیل شوند. مراکز داده می‌توانند قابلیت‌های ذخیره‌سازی و پردازشی را برای داده‌های مرتبط با اینترنت اشیا فراهم کنند. علاوه بر این، ارائه‌دهندگان خدمات اطلاعاتی می‌توانند اطلاعات را از منابع مختلف تجمیع و پردازش کنند و در نتیجه ارزش بالاتری از اطلاعات ارائه دهند.ارائه‌دهندگان خدمات اطلاعاتی در اینترنت اشیا ممکن است تحقیقات بازار را متحول کنند، زیرا اندازه نمونه‌ها افزایش می‌یابد، هزینه‌های جمع‌آوری اطلاعات کاهش می‌یابد و تحلیل‌های لحظه‌ای بازخورد فوری ارائه می‌دهند. یک سناریوی کاربردی بالقوه برای ارائه‌دهندگان خدمات اطلاعاتی، مقابله با جعل (ضد جعل) است. مشکل جعل در بازار کالاهای مصرفی رایج است. اقلام برند، مانند پوشاک و لوازم جانبی یا حتی بدتر از آن، داروها یا قطعات یدکی کپی شده و به عنوان محصولات اصلی فروخته می‌شوند. این امر منجر به خسارت اقتصادی می‌شود و می‌تواند پیامدهای شدیدی برای مصرف‌کننده داشته باشد. بیان مسئلهتاکنون، شناسایی قطعی و غیرقابل دستکاری نمونه‌های محصول اغلب غیرممکن است. شناسایی محصول بیشتر به دسته محصول محدود شده است. شبکه EPCglobal امکان شناسایی و ردیابی محصولات را در طول زنجیره ارزش فراهم می‌کند. با این حال، راه‌اندازی و نگهداری زیرساخت هنوز پرهزینه است و مشوق‌هایی برای به اشتراک گذاری داده محصول وجود ندارد. اینترنت اشیا به عنوان توانمندسازاینترنت اشیا از این سناریو از طریق ارتباط اطلاعات با یک نمونه محصول پشتیبانی می‌کند. علاوه بر این، به اشتراک‌گذاری اطلاعات را در بین طرف‌های مختلف آسان می‌کند، به ویژه اگر قابلیت‌های صورتحساب به عنوان یک عملکرد اصلی اضافه شود. سناریوی متصوربرای مبارزه با مشکل جعل، خدمات زیر می‌تواند توسط یک ارائه‌دهنده خدمات اطلاعاتی مستقل به یک تولیدکننده ارائه شود. خدمات اطلاعاتی با هدف تأیید اصالت یک محصول خاص به منظور شناسایی جعل‌کنندگان است. در مورد ما، ارائه‌دهنده خدمات اطلاعاتی در تأیید قطعات یدکی در صنعت ماشین‌آلات و تجهیزات و همچنین صنعت خودرو تخصص دارد. بنابراین او با مجموعه‌ای از تولیدکنندگان و شرکای تجاری آن‌ها همکاری می‌کند و اطلاعات مورد نیاز را در اختیار آن‌ها قرار می‌دهد. مصرف‌کننده - خریدار قطعه یدکی یا شریک خدماتی که آن را نصب می‌کند، می‌تواند درخواستی را از طریق اینترنت اشیا به ارائه‌دهنده اطلاعات ارسال کند. یکی دیگر از بخش‌های مهم مشتری، گمرک است. تأیید محصول می‌تواند بر اساس شماره سریال باشد. ارائه‌دهنده خدمات اطلاعاتی می‌تواند سیستم‌های اطلاعاتی خود را جستجو کند، جایی که اطلاعات از منابع مختلف تجمیع شده است، و بفهمد که آیا شماره سریال معتبر است، آیا قطعه یدکی قبلاً توسط مشتری دیگری استفاده شده است و قطعه یدکی چه مسیری را در طول زنجیره ارزش طی کرده است. دو مدل قیمت‌گذاری متفاوت برای این خدمات ارائه می‌شود: پرداخت به ازای استفاده یا اشتراک برای مشتریانی که می‌خواهند بیشتر از این خدمات استفاده کنند. یک سناریوی مشابه در حال حاضر توسط "Original 1st" که یک سرمایه‌گذاری مشترک از SAP، نوکیا، گیزکه و دِوریِنت است، پیاده‌سازی شده است. این می‌تواند برای مثال توسط شبکه EPCglobal به دست آید، اما مشکلات عمده در این زمینه، هزینه زیرساخت مربوطه و فقدان انگیزه برای به اشتراک گذاری داده است. هر دو مسئله را می‌توان با ادغام قابلیت‌های صورتحساب و تسویه حساب حل کرد. ارائه‌دهنده خدمات باید اطلاعات را به قیمتی (یا سود غیرمالی) به دست آورد که برای تأمین‌کننده اطلاعات ارزشمند باشد و خدمات خود را به قیمتی به طرف درخواست‌کننده اطلاعات ارائه دهد که از مزایای بالقوه اطلاعات تجمیع‌شده و پردازش‌شده فراتر رود. در شکل زیر مدل کسب‌وکار برای ضد جعل مبتنی بر اینترنت اشیا نشان داده شده است.مدل کسب‌وکار مورد بررسی یک ارائه‌دهنده خدمات در اینترنت اشیا تفاوت چندانی با یک مدل کسب‌وکار ارائه‌دهنده خدمات سنتی ندارد. با این حال، ارزش پیشنهادی که تنها از طریق شناسایی یکتا و صورتحساب در اینترنت اشیا امکان‌پذیر شد، تفاوت قابل توجهی دارد. مهم‌ترین عوامل هزینه، کسب و تجمیع اطلاعات (داده) و خرید و نگهداری سیستم‌های اطلاعاتی مورد نیاز است. 10.4.3 سناریو 3: مشارکت کاربر نهاییاینترنت اشیا سطح جدیدی از ادغام مصرف‌کننده را در فرآیندهای هم‌آفرینی فراهم می‌کند. در حالی که از «آزمایشگاه‌های زنده» برای ادغام گروه‌های کاربری محدود در توسعه محصول و خدمت در مرحله خاصی از چرخه عمر محصول استفاده شده است، اینترنت اشیا همه مصرف‌کنندگان را در سراسر چرخه عمر یک محصول متصل خواهد کرد. شرکت‌هایی که می‌دانند چگونه از این پتانسیل عظیم استفاده کنند، در مدل‌های کسب‌وکار جدید در سناریوهای B2C پیشرو خواهند بود. انگیزه مشارکت در هم‌آفرینی را می‌توان از طریق مزایای مالی و غیرمالی ایجاد کرد. باز هم، یک راه حل صورتحساب یکپارچه در اینترنت اشیا امکان جریان دوطرفه یکپارچه بین کسب‌وکارها و مصرف‌کنندگان را فراهم می‌کند. در حال حاضر، در فقدان یک سیستم صورتحساب یکپارچه، از کوپن‌ها، کوپن‌های الکترونیکی، لاتاری‌ها و محصولات رایگان استفاده می‌شود.پیشنهادات موجود شامل Stickybits و my2cents است. سایر خدمات شامل یک طرح پرداخت برای نقد و بررسی محصول است که مبتنی بر رتبه‌بندی مثبت نقد و بررسی است. Ciao به کاربران خود به ازای هر بار که نقد و بررسی محصولشان به طور مثبت ارزیابی می‌شود، مزایای مالی کوچکی به اندازه 0.5 پنی ارائه می‌دهد (Ciao 2009) . ممکن است مزایای غیرمالی دیگری مانند محصولات شخصی‌سازی شده وجود داشته باشد. گاهی اوقات کاربران نهایی فقط به این دلیل انگیزه دارند که اینترنت (اشیا) پلتفرمی برای ابراز وجود آن‌ها فراهم می‌کند. در هر صورت، سطح بالایی از امنیت و حریم خصوصی و همچنین آزادی انتخاب برای مشارکت اجباری است.در سناریوهای B2B، الزام ابزاری رایج برای ایجاد انگیزه در مشارکت است. گاهی اوقات الزامات شامل جریمه‌های مالی در صورت عدم رعایت است. بیان مسئلهتا به امروز، پیوستگی کمی بین جمع‌آوری اطلاعات، خرید و رتبه‌بندی محصول وجود دارد. آمازون یکی از استثناهایی است که در آن مصرف‌کنندگان به دنبال کسب اطلاعات، خرید و رتبه‌بندی محصولات خود هستند. با این حال، یک پیوند شناسایی مستقیم به محصول وجود ندارد. برای مثال، انتشار میان‌افزارهای مختلف بر روی تجهیزات الکترونیکی ممکن است منجر به رتبه‌بندی‌های متفاوتی شود و بدون شناسایی یکتا قابل تشخیص نیست. اینترنت اشیا به عنوان توانمندسازاز طریق اینترنت اشیا، اطلاعات می‌تواند به نمونه‌های محصول خاص مرتبط شود. علاوه بر این، دسترسی محلی به شناسایی خودکار یکتا به ویژه از طریق ادغام ارتباطات میدان نزدیک (NFC) و نرم‌افزار خواننده بارکد در تلفن‌های دوربین‌دار افزایش می‌یابد. نوآوری مهم دیگر استفاده از تشخیص تصویر یا صدا است. سناریوی متصوراز طریق استفاده از تلفن همراه، کاربر نهایی قادر است اطلاعات مرتبط با محصول را در نقطه فروش - در این سناریو یک زنجیره بزرگ فروشگاه‌های مواد غذایی - تأمین و بازیابی کند. هر دو اقدام با استفاده از تراشه‌های RFID یا بارکد پشتیبانی می‌شوند. فروشگاه مواد غذایی اطلاعاتی را از سیستم‌های داخلی، مانند مواد تشکیل‌دهنده یک محصول یا سابقه قیمت، در اختیار مشتری قرار می‌دهد. علاوه بر این، اطلاعات مربوط به نمونه محصول، مانند ردپای کربن آن، قابل بازیابی است. کاربر می‌تواند اطلاعات اضافی را برای یک محصول، مانند یک رتبه‌بندی، با استفاده از تلفن همراه یا اتصال اینترنت در خانه وارد کند. در مقابل، فروشگاه مواد غذایی ممکن است به کاربران نهایی با پاداش‌های ویژه پاداش دهد.برای شخصی‌سازی بیشتر این خدمات، کاربر می‌تواند نمایه‌ای با ترجیحات و نیازهای خود ایجاد کند. این به زنجیره فروشگاه مواد غذایی اجازه می‌دهد تا کاربر را در مورد تبلیغات جاری مطلع کند، محصولات جدید را پیشنهاد دهد یا در caso عدم تحمل غذایی به کاربر هشدار دهد. اطلاعات وارد شده توسط مشتری می‌تواند در اختیار سایر مشتریان قرار گیرد، اما همچنین می‌تواند برای تحلیل داخلی استفاده شود. با ارائه اطلاعات، مشتری می‌تواند امتیازات پاداشی کسب کند که می‌تواند برای تخفیف‌ها استفاده شود. در زیر شکل مدل کسب‌وکار برای مشارکت کاربر نهایی در سناریوی فروشگاه مواد غذایی نشان داده شده است.مدل کسب‌وکار شرح داده شده در بالا، بخشی از مدل کسب‌وکار سطح بالاتر فروشگاه مواد غذایی است. ویژگی خاص این مدل کسب‌وکار، ایجاد درآمد از طریق افزایش غیرمستقیم فروش است. مشارکت موفق کاربر نهایی همیشه مستلزم ارائه یک مشوق و سودمندی مشارکت کاربر نهایی برای کسب‌وکار است. ارائه‌دهندگان محصولات با کیفیت پایین ممکن است اصلاً به رتبه‌بندی محصول علاقه‌ای نداشته باشند. فقط شرکت‌های بسیار رقابتی علاقه‌مند خواهند بود تا پیشنهادات خود را از رقبای خود متمایز کنند. برعکس، هزینه‌های مربوط به مزایای مالی یا غیرمالی کاربران نهایی باید با افزایش در سمت درآمد توجیه شود. این سوال باقی می‌ماند که آیا مصرف‌کننده مایل است به طور مستقیم یا غیرمستقیم از طریق خرید محصول، هزینه اطلاعات اضافی را بپردازد. از تجربه می‌دانیم که مصرف‌کنندگان مایلند برای غذای ارگانیک و برای محصولاتی که با استانداردهای کیفیت مطابقت دارند، هزینه بیشتری بپردازند. با اینترنت اشیا، مصرف‌کنندگان می‌توانند فوراً اطلاعات مرتبط را بررسی کنند تا اینکه محدود به تکیه بر «برچسب‌های انطباق» ساده و گاهی بی‌معنی باشند. 10.4.4 سناریو 4: تحلیل و تصمیم‌گیری تجاری «در زمان درست« (Right-time)در مهندسی تولید، لحظه‌ای (real-time) معمولاً به سیستم‌های M2M اشاره دارد که رویدادها را در عرض میلی‌ثانیه ثبت و پاسخ می‌دهند. در لجستیک، چارچوب زمانی به این خوبی تعریف نشده است، با این حال، ثانیه‌ها، دقیقه‌ها، یا حتی ساعت‌ها گاهی اوقات هنوز لحظه‌ای در نظر گرفته می‌شوند، در مقایسه با فرآیندهای سنتی طولانی‌تر، مانند حمل و نقل که باعث شکاف‌های اطلاعاتی روزها یا هفته‌ها می‌شود. اغلب از «لحظه‌ای» به عنوان یک مقدار کیفی به جای کمی برای تمایز توزیع اطلاعات به موقع از اطلاعات قدیمی استفاده می‌شود و در نتیجه امکان اقدام به جای واکنش را فراهم می‌کند. بنابراین، استفاده از تحلیل و تصمیم‌گیری تجاری «در زمان درست» مناسب‌تر است. مدت زمان بین یک رویداد تجاری و یک تصمیم تحت تأثیر دوره‌های زمانی، از جمله تأخیر ضبط داده، تأخیر تحلیل، و تأخیر تصمیم است (Hackathorn 2004) . قابلیت تحلیل تجاری لحظه‌ای یک نیاز اصلی هر بنگاه اقتصادی باقی می‌ماند، زیرا مبنایی را برای استراتژی‌های مدیریت چابک فراهم می‌کند. در اینترنت اشیا، کالاهای فاسدشدنی یک موضوع تحقیقاتی جالب برای تحلیل تجاری لحظه‌ای، به ویژه در طول فرآیندهای حمل و نقل طولانی که ممکن است منجر به تغییرات کیفی چشمگیر شود، نشان می‌دهند. بسته به وضعیت فعلی کالاها و تاریخ انقضای محاسبه شده، ممکن است استراتژی‌های مدیریتی مختلفی اعمال شود. به عنوان بخشی از مرکز تحقیقات مشارکتی 637 "فرآیندهای لجستیکی همکار خودمختار - یک تغییر پارادایم و محدودیت‌های آن"، سناریوهایی در مورد کامیون‌های هوشمند و کانتینرهای هوشمند، مبتنی بر RFID، یکپارچه‌سازی حسگر، زیرساخت‌های ارتباطی و تصمیم‌گیری غیرمتمرکز از طریق عامل‌های نرم‌افزاری ارزیابی شده است (Jedermann et al. 2007) . در حالی که این سناریوها مبتنی بر استراتژی‌های خودمختار بودند و مستقیماً به اینترنت اشیا مرتبط نیستند، یکپارچه‌سازی بیشتر هر دو مفهوم سطح بالاتری از چابکی را در فرآیندهای لجستیکی امکان‌پذیر می‌کند (Uckelmann et al. 2010). بیان مسئلهامروزه، تحلیل و تصمیم‌گیری تجاری «در زمان درست» عمدتاً به فرآیندهای داخلی یا روابط تجاری دوطرفه محدود می‌شود. برای کالاهای فاسدشدنی، آزمایش‌های نقطه‌ای دستی و بازرسی‌های بصری رایج است، اما اینها نمی‌توانند نظارت لحظه‌ای یا استراتژی‌های پیش‌گیرانه را فراهم کنند. اینترنت اشیا به عنوان توانمندسازاینترنت اشیا دسترسی و تحلیل لحظه‌ای را در سراسر زنجیره‌های تأمین یا چرخه‌های عمر محصول فراهم می‌کند. تحلیل داده را می‌توان در مجاورت اشیاء (اشیاء هوشمند)، در محل کسب‌وکار یا هر کجا در اینترنت اشیا ارائه داد. استراتژی‌های مدیریت چابک بر اساس در دسترس بودن و تحلیل لحظه‌ای داده امکان‌پذیر می‌شوند. سناریوی متصورسناریوی متصور مبتنی بر یک کامیون هوشمند است که فناوری‌ها و برنامه‌های کاربردی مختلف را برای افزایش ارزش اطلاعات (قانون 5 اطلاعات) و تقویت استفاده از زیرساخت اینترنت اشیا ترکیب می‌کند. کامیون داده‌ها را به اینترنت اشیا ارسال کرده و پاسخ‌ها را در زمان واقعی دریافت می‌کند. در حالی که برخی از کارهای آسان، مانند ناوبری و مسیریابی پویا، بدون اینترنت اشیا قابل انجام هستند، کارهای پیچیده‌تر، مانند ردیابی و نظارت بر وضعیت، تا حد زیادی از آن سود می‌برند. در زیر شکل سناریوی کامیون هوشمند به عنوان نمونه‌ای برای تحلیل و تصمیم‌گیری لحظه‌ای .مدل کسب‌وکار عمدتاً به پولدار کردن سود حاصل از اطلاعاتی بستگی دارد که ارزش آن در طول زمان کاهش می‌یابد. هدف دستیابی به بهینه بین اقدام پیش‌گیرانه (چابک) و هزینه زیرساخت مورد نیاز است. بنابراین، بهترین زمان پاسخ به یک رویداد تجاری لزوماً سریع‌ترین زمان پاسخ ممکن نیست. 10.5 نتیجه‌گیریمودی و والش (Moody and Walsh 2002) ادعا می‌کنند که «از میان تمام منابع شرکتی (افراد، امور مالی، دارایی‌ها، اطلاعات)، اطلاعات احتمالاً کمترین مدیریت را دارد». در حالی که اینترنت اشیا در حال حاضر به غلبه بر برخی از مشکلات فنی‌تر، مانند یافتن اطلاعات صحیح و فراهم کردن دسترسی در هر مکان و هر زمان، کمک می‌کند، چشم‌انداز تجاری اطلاعات به عنوان یک دارایی به حق خود، یک موضوع باز باقی می‌ماند.این مقاله مروری بر مدل‌های کسب‌وکار و نوآوری در مدل کسب‌وکار و ارتباط آن‌ها با اینترنت اشیا ارائه داد. ارزش اطلاعات در رابطه با «قوانین» خاص آن توضیح داده شد. علاوه بر این، ارزش پیشنهادی اینترنت اشیا و اثرات احتمالی بر مدل‌های کسب‌وکار موجود یا جدید به طور دقیق بررسی شد. مفهوم مدل کسب‌وکار به دستیابی به دیدی کل‌نگر کمک می‌کند و ممکن است به عنوان ابزاری برای شناسایی فرصت‌های جدید برای نوآوری در مدل کسب‌وکار عمل کند. بر اساس سناریوهای ارائه شده، استنباط کردیم که مدل‌های کسب‌وکار می‌توانند محرک مهمی برای اینترنت اشیا باشند تا شرکت‌ها را برای سرمایه‌گذاری، دستیابی به بازارهای جدید و ایجاد درآمدهای جدید ترغیب کنند.در حالی که ما نقش نوآوری مدل کسب‌وکار را در اینترنت اشیا بررسی کرده‌ایم، پذیرش کاربر برای مدل‌های کسب‌وکار جدید را نادیده گرفته‌ایم. رویکردهای متعددی، مانند «یخچال هوشمند»، تاکنون به دلیل عدم پذیرش کاربران نهایی شکست خورده‌اند. این ممکن است تا حدودی به دلیل ناسازگاری‌ها و وقفه‌های رسانه‌ای باشد که ممکن است توسط اینترنت اشیای آینده برطرف شوند. برای این کار، رابط‌ها و استانداردهای مشترک مورد نیاز است. همچنین ممکن است مدتی طول بکشد تا کاربران با فناوری‌ها و فرصت‌های جدید اینترنت اشیا سازگار شوند. همانطور که دسترسی به اینترنت موبایل و تجارت الکترونیک سال‌ها طول کشید تا موفق شوند و هنوز هم از پتانسیل کامل خود فاصله دارند، اینترنت اشیا نیز زمان می‌برد تا به طور فعال توسط کاربران نهایی استفاده شود. یک پیش‌شرط، یک دستگاه شناسایی خودکار آسان برای استفاده خواهد بود که اشیاء و اینترنت اشیا را به هم متصل می‌کند. تلفن‌های همراه فعلی با نرم‌افزار خواننده بارکد یکپارچه که از ماژول دوربین استفاده می‌کنند، قابلیت خواندن ضعیفی ارائه می‌دهند. حتی NFC نیز هنوز با همگانی بودن فاصله زیادی دارد. اگر این مشکلات فنی در اینترنت اشیا حل شود و مدل‌های کسب‌وکار جدیدی یافت شوند که موقعیت‌های برد-برد را برای همه ذی‌نفعان فراهم کنند، مرزهای بین کسب‌وکارها و مصرف‌کنندگان در حال محو شدن خواهد بود.اینشورتک_ایران@Insurtech_Iran اینشورتک ایران اینشورتک ایران Tue, 16 Jun 2026 08:26:11 +0330 https://virgool.io/@a.hashemi/%D9%87%D9%88%D8%B4-%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C-%D8%AF%D8%B1-%D8%A8%DB%8C%D9%85%D9%87-%D8%AC%D8%AF%D8%A7%D8%B3%D8%A7%D8%B2%DB%8C-%D8%A7%D9%81%D8%B3%D8%A7%D9%86%D9%87-%D9%87%D8%A7-%D8%A7%D8%B2-%D9%88%D8%A7%D9%82%D8%B9%DB%8C%D8%AA-wnuyiq4hbhhw Feredrik Bisbierg فعال جهانی صنعت بیمه و هوش مصنوعی در صفحه لینکدین خود اطلاعات حالبی در مورد هوش مصنوعی و تصورات رایج و اشتباه شرکتهای بیمه در مورد آن ارایه کرده است. فردریک می گوید: من بیشتر وقتم را با هوش مصنوعی در صنعت بیمه می‌گذرانم و هر بار با همان تصورات غلط روبرو می‌شوم. فردریک در ادامه با برخی مثال‌های واقعی از پیاده‌سازی‌ها و کاربردهای واقعی، واقعیت‌ها در خصوص هوش مصنوعی در صنعت بیمه را روشن می کند.فردریک در ادامه به پنج افسانه در خصوص هوش مصنوعی اشاره می کند که ترجمه و در اختیار مخاطبان قرار داده شده است:افسانه 1: هوش مصنوعی خیلی پیچیده استواقعیت:بعضی افراد فکر می‌کنند که هوش مصنوعی خیلی سخت و پیچیده است—چطور می شود از آن استفاده کرد بدون اینکه همه چیز را به هم بریزد؟حقیقت این است که با هوش مصنوعی ایجنتیک (Agentic AI)، می‌توانید روی بخش‌های خاصی، مثل فرایند کند پرداخت خسارت، تمرکز کنید و آن را سریع بهبود بدهید. من این را دیدم که بدون تغییرات بزرگ انجام می شود و هزینه‌ اش کمتر از حقوق ماهانه یک مامور خسارت است.افسانه 2: هوش مصنوعی خیلی هزینه‌بر استواقعیت:این درست نیست. شما می‌توانید ایجنت‌های هوش مصنوعی را بسازید و اجرا کنید با هزینه‌ای کمتر از نصف حقوق ماهانه یک مامور خسارت. و این فقط برای شرکت‌های بزرگ نیست، برای شرکت‌های کوچک هم قابل استفاده است و مزایای آن به سرعت نمایان می شود.افسانه 3: هوش مصنوعی به معنای بازسازی تمام سیستم‌هاستواقعیت:نیازی به این کار نیست. ایجنت‌های هوش مصنوعی در کنار سیستم‌هایی که قبلاً دارید کار می‌کنند، مثل یک دستیار اضافی. من دیدم که این ایجنت‌ها در عرض یک هفته شروع به کار می‌کنند و فوراً تاثیر می‌گذارند بدون هیچ اختلال عمده‌ای.افسانه 4: هوش مصنوعی تمام شغل‌های بیمه‌ای رو خواهد گرفتواقعیت:بله، هوش مصنوعی کارهای تکراری مثل وارد کردن داده‌ها یا دسته‌بندی خسارت‌ها رو انجام می‌ دهد، اما جایگزین انسان‌ها نمی‌شود. از انچه که من دیدم، این امکان رو می‌دهد که عوامل بیمه‌ای به مسائل پیچیده‌تر پرداخته و زمان بیشتری را با مشتری‌ها بگذرانند. نکته اینجاست که باید به همه کمک کنیم تا مهارت‌های جدیدی یاد بگیرند و تطبیق پیدا کنند.افسانه 5: هوش مصنوعی فقط حرف می‌زند ، نتیجه‌ای نمی‌دهدواقعیت:اصلاً اینطور نیست. من دیدم که هوش مصنوعی هزینه‌های خسارت‌ها را تا 10% کاهش داده و فرایندها رو 50% بهبود داده است. این واقعیاتی است که باعث صرفه‌جویی و بهبود واقعی می شود، نه فقط وعده‌ها.نتیجه‌گیریهوش مصنوعی یک چیز دور از دسترس یا طاقت‌فرسا برای صنعت بیمه نیست. اینجا است، قابل مدیریت است و هم‌اکنون در حال کمک کردن است گام به گام.منبع: ریسک نیوز#اینشورتک_ایران@Insurtech_Iran اینشورتک ایران اینشورتک ایران Thu, 11 Jun 2026 00:29:33 +0330 https://virgool.io/@a.hashemi/%DA%86%D8%A7%D9%84%D8%B4%D9%87%D8%A7-%D9%88-%D8%B1%D8%A7%D9%87%DA%A9%D8%A7%D8%B1%D9%87%D8%A7%DB%8C-%D9%BE%DB%8C%D8%A7%D8%AF%D9%87-%D8%B3%D8%A7%D8%B2%DB%8C-%D8%A7%D8%B1%D8%B2%DB%8C%D8%A7%D8%A8%DB%8C-%D9%87%D9%88%D8%B4%D9%85%D9%86%D8%AF-%D8%AE%D8%B3%D8%A7%D8%B1%D8%AA-%D8%AF%D8%B1-%D8%B5%D9%86%D8%B9%D8%AA-%D8%A8%DB%8C%D9%85%D9%87-z06sbrnsluvv مقدمهدر عصر تحول دیجیتال، صنعت بیمه نیز همپای سایر بخشهای اقتصاد، با سرعت به سمت بهره گیری از فناوری‌های نوین حرکت می‌کند. در این میان، “ارزیابی هوشمند خسارت” به عنوان یکی از کلیدی‌ترین ارکان تحول‌آفرین، نویدبخش گذار از فرآیندهای سنتی، کند و خطاپذیر به سمت اکوسیستمی سریع، دقیق و مشتری‌مدار است. بهره‌گیری از هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان، این ظرفیت را دارد که با خودکارسازی فرآیند بررسی خسارت، نه تنها هزینه‌های عملیاتی شرکت‌های بیمه را به‌طور چشمگیری کاهش دهد، بلکه تجربه مشتری را از یک فرآیند فرسایشی به تعاملی رضایت‌بخش تبدیل کند.با این حال، علی‌رغم تمامی مزایای نظری هوشمندسازی، مسیر پیاده‌سازی این راهکارها در صنعت بیمه با چالش‌های مختلفی روبروست. تقابل میان زیرساخت‌های گذشته با فناوری‌های نوین، چالش‌های مربوط به کیفیت و یکپارچگی داده‌ها، حریم خصوصی و همچنین مقاومت در برابر تغییرات سازمانی، تنها بخشی از موانعی هستند که تحقق کامل این گذار را با کندی مواجه کرده‌اند. برای بررسی دقیق و آسیب‌شناسانه این مسائل، گفت‌وگویی با خانم هانیه کارخانه مدیرعامل شرکت فناور بیمه و از فعالان حوزه فناوری انجام داده‌ایم که در ادامه می‌خوانید.۱- مدت نسبتاً زیادی از زمان اجرای طرح نسخه الکترونیک درمان در شرکتهای بیمه می گذرد. اجرای این طرح را تا کنون به چه میزان رضایت‌بخش می‌دانید و به نظر شما، چه زمانی اجرای آن کامل خواهد شد؟طرح نسخه الکترونیک را باید یکی از مهم‌ترین پروژه‌های تحول دیجیتال در نظام سلامت و بیمه کشور دانست. این طرح توانسته بخشی از مشکلات گذشته مانند جعل اسناد، مراجعات تکراری، خطاهای انسانی و زمان طولانی رسیدگی به خسارت‌های درمان را کاهش دهد و شفافیت بیشتری در تبادل اطلاعات میان بیمه‌گر، مراکز درمانی و بیمه‌گذار ایجاد کند.با این حال هنوز تا اجرای کامل و یکپارچه فاصله وجود دارد. مهم‌ترین چالش، نبود اتصال پایدار و استاندارد میان سامانه‌های بیمه‌ای، مراکز درمانی و زیرساخت‌های وزارت بهداشت است. علاوه بر این، برخی فرآیندها همچنان نیمه‌دستی انجام می‌شوند و در بخش‌هایی مانند بیمه‌های تکمیلی، استاندارد واحدی برای تبادل داده وجود ندارد.به نظر می‌رسد اگر همکاری میان نهادهای تنظیم‌گر، بیمه‌ها و وزارت بهداشت تقویت شود و زیرساخت‌های تبادل داده و احراز هویت دیجیتال به بلوغ برسد، طی دو تا سه سال آینده بتوان به اجرای کامل‌تر و عملیاتی‌تر این طرح امیدوار بود.۲– چالش‌های شرکت‌های بیمه با وزارت بهداشت تا چه اندازه در به ثمر نرسیدن کامل این طرح مؤثر بوده است؟بدون تردید بخشی از کندی اجرای کامل نسخه الکترونیک ناشی از اختلافات و ناهماهنگی‌های ساختاری میان صنعت بیمه و وزارت بهداشت است. مسئله مالکیت و دسترسی به داده‌های درمانی، تفاوت در استانداردهای تبادل اطلاعات، نگرانی‌های مربوط به محرمانگی داده‌ها و همچنین اختلاف در فرآیندهای مالی و تعرفه‌ای از جمله چالش‌های اصلی محسوب می‌شوند.از سوی دیگر، شرکت‌های بیمه انتظار دارند اطلاعات درمانی به صورت دقیق، برخط و قابل ارزیابی در اختیارشان قرار گیرد تا بتوانند مدیریت خسارت و کنترل تقلب را به شکل مؤثرتری انجام دهند؛ در حالی که بخشی از بدنه درمان و نظام سلامت نگرانی‌هایی درباره مداخله بیش از حد بیمه‌ها در فرآیند درمان دارد.در واقع، موفقیت این طرح بیش از آنکه صرفاً یک پروژه فناوری باشد، نیازمند حکمرانی داده، تعامل بین‌سازمانی و تدوین استانداردهای مشترک است. هر اندازه این هماهنگی‌ها تقویت شود، سرعت بلوغ نسخه الکترونیک نیز افزایش خواهد یافت.۳– در حال حاضر، ارزیابی شما از وضعیت و نحوه حمایت بیمه مرکزی از شرکت‌های فناور در حوزه ارزیابی خسارت چگونه است؟در سال‌های اخیر بیمه مرکزی نگاه مثبت‌تری نسبت به تحول دیجیتال، اینشورتک‌ها و شرکت‌های فناور فعال در صنعت بیمه داشته و موضوع هوشمندسازی به یکی از محورهای اصلی سیاست‌گذاری این نهاد تبدیل شده است. نمونه آن تدوین و اجرای آیین‌نامه ۱۰۵ و فراهم شدن زمینه فعالیت شرکت‌های ارزیاب خسارت مبتنی بر فناوری است.با این حال، فعالان این حوزه معتقدند فاصله قابل توجهی میان سیاست‌گذاری و اجرای عملی وجود دارد. برای مثال، شرکت ما به عنوان یکی از شرکتهای فناور صنعت بیمه که موفق به اخذ تأییدیه‌های لازم و عبور از ارزیابی‌های آیین‌نامه ۱۰۵ شده است، نشان داد که ظرفیت استفاده از فناوری در فرآیند ارزیابی خسارت وجود دارد، اما توسعه این مدل‌ها همچنان با چالش‌های متعددی روبه‌رو است.یکی از مهم‌ترین مسائل این است که خود نهاد ناظر هنوز به شکل گسترده از خدمات و ابزارهای نوآورانه در ارائه خدمات عمومی خود استفاده نمی‌کند. برای نمونه عرض می‌کنم که در دوره حضور دکتر بنیادی در معاونت توسعه بیمه مرکزی، دستیار هوشمند بیمه مرکزی بر روی سایت این نهاد راه‌اندازی شد که می‌توانست گامی در جهت ارائه خدمات دیجیتال و پاسخگویی هوشمند باشد، اما متأسفانه این سرویس نیز در حال حاضر در دسترس نیست. این موضوع نشان می‌دهد که برای تحقق تحول دیجیتال، علاوه بر سیاست‌گذاری، نیاز به تداوم و نهادینه‌سازی پروژه‌های فناورانه در سطح حاکمیتی وجود دارد.از سوی دیگر، مهم‌ترین نیاز شرکت‌های فناور دسترسی قانونمند، استاندارد و امن به داده‌های صنعت بیمه است. بدون دسترسی به داده، توسعه سامانه‌های ارزیابی هوشمند خسارت، کشف تقلب، مدیریت ریسک و تحلیل‌های پیشرفته عملاً امکان‌پذیر نخواهد بود. همچنین برخی چارچوب‌های مقرراتی موجود با سرعت تحولات فناوری همخوانی ندارند و در مواردی به مانعی برای نوآوری تبدیل شده‌اند.۴ـ با توجه به تغییرات مدیریتی در سطح عالی بیمه مرکزی، چه اقداماتی برای هوشمندسازی در این بخش باید انجام شود؟با توجه به تغییرات مدیریتی اخیر در بیمه مرکزی، انتظار می‌رود نهاد ناظر اقدامات زیر را در اولویت قرار دهد:تدوین چارچوب شفاف و پایدار برای فعالیت اینشورتک‌ها و شرکت‌های فناور ارزیابی خسارت، ایجاد و توسعه سندباکس‌های رگولاتوری برای آزمون و ارزیابی محصولات نوآورانه استانداردسازی APIها و تسهیل تبادل داده میان شرکت‌های بیمه، ارزیابان خسارت و بازیگران فناوری، حمایت عملیاتی از پروژه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در حوزه ارزیابی خسارت، کشف تقلب و مدیریت ریسک تسهیل ورود شرکت‌های دانش‌بنیان و فناور به بازار بیمه و کاهش موانع اداری و اجرایی حرکت به سمت ارائه خدمات هوشمند در خود بیمه مرکزی به عنوان الگوی تحول دیجیتال برای صنعت.در صورت اجرای عملی این اقدامات، صنعت بیمه می‌تواند در سال‌های آینده به سمت ارزیابی خسارت هوشمند، غیرحضوری و داده‌محور حرکت کند و از مزایایی همچون افزایش سرعت رسیدگی، کاهش هزینه‌ها، بهبود تجربه مشتری و کنترل مؤثرتر تقلب بهره‌مند شود.۵- شرکت‌های ارزیاب و اینشورتک‌ها چگونه می‌توانند با وجود موانع مختلف، در توسعه هوشمندسازی صنعت بیمه نقش‌آفرینی کنند؟شرکت‌های ارزیاب و اینشورتک‌ها در شرایط فعلی می‌توانند موتور محرک تحول دیجیتال صنعت بیمه باشند، حتی اگر با محدودیت‌های زیرساختی و مقرراتی مواجه باشند. مهم‌ترین مزیت این شرکت‌ها چابکی، نوآوری و توان توسعه راهکارهای مبتنی بر داده و هوش مصنوعی است. این شرکت‌ها می‌توانند با تمرکز بر چند حوزه کلیدی نقش مؤثری ایفا کنند؛ از جمله ارزیابی خسارت آنلاین، تحلیل تصاویر و مدارک درمانی، کشف تقلب، قیمت‌گذاری هوشمند، احراز هویت دیجیتال و ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده به بیمه‌گذاران.همچنین همکاری نزدیک‌تر با شرکت‌های بیمه و حرکت به سمت مدل‌های مشارکتی به جای رقابتی می‌تواند مسیر توسعه را هموارتر کند. در واقع آینده صنعت بیمه متعلق به اکوسیستمی خواهد بود که در آن بیمه‌گر، اینشورتک، ارزیاب خسارت و نهاد ناظر در یک بستر داده‌محور و هوشمند با یکدیگر تعامل داشته باشند.هرچند موانعی مانند مقاومت ساختاری، ضعف زیرساخت داده و پیچیدگی‌های مقرراتی همچنان وجود دارد، اما روند جهانی صنعت بیمه نشان می‌دهد که حرکت به سمت هوشمندسازی اجتناب‌ناپذیر است و بازیگران فناور می‌توانند نقش تعیین‌کننده‌ای در این تحول داشته باشند.منبع عایدی آنلاین#اینشورتک_ایران اینشورتک ایران اینشورتک ایران Wed, 10 Jun 2026 16:25:49 +0330 https://virgool.io/@a.hashemi/%D9%85%D9%86%D8%A7%D8%B8%D8%B1%D9%87-%D8%B3%D8%A7%D8%AE%D8%AA-%DB%8C%D8%A7-%D8%AE%D8%B1%DB%8C%D8%AF-%D8%B2%DB%8C%D8%B1%D8%B3%D8%A7%D8%AE%D8%AA-%D9%87%D8%A7%DB%8C-%D9%81%D9%86%D8%A7%D9%88%D8%B1%DB%8C-%D8%AF%D8%B1-%D8%B5%D9%86%D8%B9%D8%AA-%D8%A8%DB%8C%D9%85%D9%87-%D8%A8%D9%87-%D8%B3%D8%B1%D8%B9%D8%AA-%D8%AF%D8%B1-%D8%AD%D8%A7%D9%84-%D8%AA%D8%BA%DB%8C%DB%8C%D8%B1-%D8%A7%D8%B3%D8%AA-fooxlr54hnpr برای سال‌ها، وقتی صحبت از سیستم‌های اصلی (Core Systems) به میان می‌آمد، بیمه‌گران همواره یک سوال مشترک می‌پرسیدند: آیا باید پلتفرم‌های خود را بسازیم یا آن‌ها را از فروشندگان خریداری کنیم؟اما امروز صنعت بیمه در حال ورود به مرحله‌ای بسیار پویاتر است. انتظارات مشتریان سریع‌تر در حال تغییر است، اکوسیستم‌های توزیع گسترش می‌یابند و مدل‌های عملیاتی به طور فزاینده‌ای دیجیتال و به هم پیوسته می‌شوند.به همین دلیل است که این گفتگو دیگر تنها درباره «ساخت در برابر خرید» نیست؛ بلکه درباره این است که آیا سیستم‌های اصلی شما می‌توانند به طور مداوم با سرعتی که خودِ صنعت بیمه در حال تحول است، سازگار شوند یا خیر.سیستم‌های اصلی هرگز قرار نبود به موضوعی برای اتاق هیئت‌مدیره تبدیل شوند. تا اینکه اکنون چنین شد.برای سال‌ها، سیستم‌های اصلی در پس‌زمینه و به آرامی عملیات بیمه را پیش می‌بردند. اما بیمه مدرن آنقدر سریع در حال تحول است که این سیستم‌ها دیگر نمی‌توانند صرفاً یک دغدغه فناوری اطلاعات باقی بمانند.امروزه هر اولویت استراتژیکی، از بیمه تعبیه‌شده (Embedded Insurance) و عملیات مبتنی بر هوش مصنوعی گرفته تا عرضه سریع‌تر محصولات و اکوسیستم‌های به هم پیوسته، به این بستگی دارد که سیستم اصلی تا چه حد واقعاً انعطاف‌پذیر است.و بسیاری از سیستم‌های قدیمی هرگز برای این سرعت از تغییرات طراحی نشده بودند.به همین دلیل است که بیمه‌گران دیگر تحول سیستم‌های اصلی را صرفاً به عنوان نوسازی زیرساخت نمی‌بینند. آن‌ها آن را به عنوان یک تصمیم تجاری می‌بینند که مستقیماً چابکی، مقیاس‌پذیری و آمادگی برای آینده را شکل می‌دهد. به طور سنتی، این مناظره ساده به نظر می‌رسیدساختن به معنای کنترل بود بیمه‌گران می‌توانستند سیستم‌ها را بر اساس محصولات، گردش‌های کاری و مدل‌های عملیاتی خود طراحی کنند. این امر انعطاف‌پذیری و مالکیت را فراهم می‌کرد. اما در واقعیت، ساختن اغلب بسیار پرهزینه‌تر و زمان‌برتر از آنچه انتظار می‌رفت، می‌شد.خرید کردن به معنای سرعت بود پلتفرم‌های فروشندگان، پیاده‌سازی سریع‌تر، گردش‌های کاری از پیش تعبیه‌شده، مقیاس‌پذیری ابری و پشتیبانی مستمر از نوآوری را ارائه می‌دادند. اما خرید نگرانی‌های خاص خود را به همراه داشت:محدودیت‌های سفارشی‌سازیوابستگی به فروشندهپیچیدگی یکپارچه‌سازیانعطاف‌ناپذیری فرآیندهابیمه‌گران اغلب برای تطبیق سیستم‌های بسته‌بندی‌شده با نیازهای عملیاتی بسیار خاص، با دشواری مواجه می‌شدند. صنعت به آرامی در حال حرکت به سمت یک نقطه میانه استآنچه روز به روز واضح‌تر می‌شود این است که بیمه‌گران دیگر به این موضوع به عنوان یک تصمیم صرفاً «ساخت در برابر خرید» نمی‌نگرند. صنعت به سمت مدل انعطاف‌پذیرتری در حال حرکت است:پلتفرم‌های قابل پیکربندیاکوسیستم‌های API-محور (API-first)معماری ماژولارسیستم‌های اصلی بومی ابری (Cloud-native)نوسازی تدریجی تحول مبتنی بر اجرا در عمل چگونه به نظر می‌رسدبیمه پینگ آن (Ping An) در حال گسترش هوش مصنوعی در سراسر کسب‌وکار است بیمه پینگ آن، هوش مصنوعی را در گردش‌های کاری صدور بیمه‌نامه، پرداخت خسارت، خدمات‌رسانی و کشف تقلب تعبیه کرده است. این امر به بهبود کارایی پرداخت خسارت، تسریع تصمیم‌گیری و ایجاد عملیات مقیاس‌پذیرتر کمک کرده است.بیمه زوریخ در حال ساده‌سازی تجربیات مشتریان است گروه بیمه زوریخ بر کاهش اصطکاک در گردش‌های کاری خدمات‌رسانی به مشتریان و پرداخت خسارت تمرکز کرده است. تلاش‌های آن‌ها شامل بهبود یکپارچگی چندکاناله، ساده‌سازی مسیرهای مشتری و ایجاد مدل‌های خدمات‌رسانی پاسخگوتر است.پرسش واقعی که بیمه‌گران باید بپرسندآینده سیستم‌های اصلی بیمه ممکن است توسط این موضوع تعیین نشود که آیا بیمه‌گران می‌سازند یا می‌خرند. ممکن است توسط چیز بسیار مهم‌تری تعیین شود « کسب‌وکار چقدر سریع می‌تواند سازگار شود » ، در حالی که انتظارات مشتریان، مدل‌های توزیع، قابلیت‌های هوش مصنوعی و تقاضای اکوسیستم همچنان در حال تحول هستند؟ زیرا بیمه مدرن دیگر در یک محیط پایدار فعالیت نمی‌کند.این تغییر هم‌اکنون در جریان استمناظره «ساخت در برابر خرید» به این زودی‌ها از بین نخواهد رفت. اما صنعت در حال درک این موضوع است که این دیگر صرفاً یک تصمیم فناورانه نیست؛ بلکه یک تصمیم مربوط به چابکی کسب‌وکار است. بیمه‌گرانی که در دهه آینده موفق می‌شوند، لزوماً کسانی نیستند که سفارشی‌ترین پلتفرم‌ها یا سریع‌ترین پیاده‌سازی‌ها را دارند.پیشنهاد اکثر خبرگان و متخصصان حوزه فناوری های بیمه این است که با توجه به هزینه های بالای حوزه فناوری اطلاعات و مشکلاتی که در ایجاد و نگهداری تیم های حوزه فناوری اطلاعات وجود دارد، جهت مدیریت هزینه و تسریع در دست یابی به اهداف عملیاتی، کسب و کارهای صنعت بیمه بیشتر تمرکز خود را صرف طراحی و تولید محصولات و خدمات جدید ، بهبود تجربه مشتری و مدیریت ریسک نمایند و ایجاد زیرساخت ها، سامانه ها و سرویس های فناوری را به شرکت های معتبر و متخصص در این حوزه به صورت خرید لایسنس، اشتراک سالانه یا تراکنشی برون سپاری نمایند. اینشورتک ایران اینشورتک ایران Sun, 07 Jun 2026 09:38:59 +0330 https://virgool.io/Digital-Insurance/%D9%81%D8%B1%D9%87%D9%86%DA%AF-%D8%B3%D8%A7%D8%B2%DB%8C-%D8%A2%D9%85%D9%88%D8%B2%D8%B4-%D9%88-%D8%AA%D8%B1%D9%88%DB%8C%D8%AC-%D8%A8%DB%8C%D9%85%D9%87-%DA%AF%D8%B1%DB%8C-%D8%AF%DB%8C%D8%AC%DB%8C%D8%AA%D8%A7%D9%84-hdo1qhpyyvso وقتی صنعت بیمه از «پرداخت خسارت» به «معماری اعتماد دیجیتال» تبدیل می‌شود!زمستان ۲۰۲۱، سیلاب گسترده‌ای بخشی از آلمان را درگیر کرد. هزاران خانه، خودرو و کسب‌وکار آسیب دیدند؛ اما آنچه توجه تحلیل‌گران صنعت بیمه را جلب کرد، فقط حجم خسارت نبود. برخی شرکت‌های بیمه، پیش از آنکه مشتری حتی فرم خسارت را تکمیل کند، با تحلیل تصاویر ماهواره‌ای، داده‌های اینترنت اشیا (IoT)، موقعیت جغرافیایی بیمه‌گذاران و مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی، میزان خسارت را تخمین زده و فرآیند پرداخت را آغاز کرده بودند. در مقابل، شرکت‌هایی که همچنان متکی به فرآیندهای سنتی بودند، هفته‌ها درگیر ارزیابی دستی و نارضایتی گسترده مشتریان ماندند.این تفاوت فقط ناشی از «فناوری» نبود؛ بلکه حاصل یک تغییر عمیق‌تر بود: تفاوت میان شرکت‌هایی که بیمه را صرفاً یک قرارداد مالی می‌دانستند و شرکت‌هایی که آن را به یک «پلتفرم داده‌محور مدیریت ریسک و اعتماد» تبدیل کرده بودند.صنعت بیمه در آستانه یکی از بزرگ‌ترین دگرگونی‌های تاریخ خود قرار دارد.برای دهه‌ها، بیمه‌گری بر پایه فرم‌های کاغذی، شبکه‌های فروش سنتی، مدل‌های اکچوئری کلاسیک و ارتباط محدود با مشتری بنا شده بود. اما اقتصاد دیجیتال، رفتار مشتریان و ماهیت ریسک را تغییر داده است. امروز، مشتری انتظار دارد بیمه را همان‌طور تجربه کند که بانکداری دیجیتال، تجارت الکترونیک یا تاکسی اینترنتی را تجربه می‌کند: سریع، شفاف، شخصی‌سازی‌شده و بلادرنگ.در چنین فضایی، «بیمه‌گری دیجیتال» دیگر صرفاً به معنای فروش آنلاین بیمه‌نامه نیست؛ بلکه بازتعریف کل زنجیره ارزش صنعت بیمه است؛ از طراحی محصول و قیمت‌گذاری تا ارزیابی خسارت، کشف تقلب، ارتباط با مشتری و حتی پیشگیری از وقوع ریسک.اما تحول دیجیتال در بیمه، صرفاً یک پروژه فناورانه نیست؛ یک پروژه فرهنگی و شناختی است.چالش اصلی بسیاری از بازارها، کمبود فناوری نیست؛ بلکه شکاف اعتماد، ضعف سواد بیمه‌ای، مقاومت سازمانی، و ناتوانی در تبدیل فناوری به «تجربه قابل فهم برای مردم» است.بر اساس گزارش Swiss Re و McKinsey، بازار جهانی اینشورتک (InsurTech) و فناوری‌های بیمه‌ای طی سال‌های اخیر رشد شتابانی داشته و سرمایه‌گذاری روی استارتاپ‌های بیمه‌ای به ده‌ها میلیارد دلار رسیده است. هم‌زمان، ضریب نفوذ بیمه در بسیاری از کشورهای درحال‌توسعه همچنان پایین باقی مانده؛ مسئله‌ای که نشان می‌دهد توسعه فناوری بدون فرهنگ‌سازی و آموزش، الزاماً به توسعه بازار منجر نمی‌شود.در این میان، سه پرسش بنیادین مطرح است:چگونه می‌توان بیمه را از یک «هزینه اجباری» به یک «ابزار مدیریت کیفیت زندگی» تبدیل کرد؟نقش فناوری‌های نوین مانند هوش مصنوعی، اینترنت اشیا و کلان‌داده در بازآفرینی تجربه بیمه چیست؟و مهم‌تر از همه، چگونه می‌توان اعتماد عمومی را در عصر بیمه‌گری الگوریتمی حفظ کرد؟پاسخ به این پرسش‌ها، آینده صنعت بیمه را رقم خواهد زد.۱. بیمه‌گری دیجیتال؛ فراتر از فروش آنلاین بیمه‌نامهیکی از خطاهای رایج در بسیاری از بازارها، تقلیل بیمه‌گری دیجیتال به «دیجیتالی‌کردن فرم‌ها» یا ایجاد یک اپلیکیشن فروش آنلاین است. در حالی که تحول واقعی، بسیار عمیق‌تر از این سطح ظاهری است.بیمه‌گری دیجیتال در معنای مدرن خود، به معنای تبدیل صنعت بیمه به یک اکوسیستم داده‌محور و یادگیرنده است؛ اکوسیستمی که بتواند:رفتار ریسک را لحظه‌ای تحلیل کند،محصولات شخصی‌سازی‌شده طراحی کند،خسارت را هوشمند ارزیابی کند،تقلب را پیش‌بینی کند،و حتی پیش از وقوع حادثه، مداخله پیشگیرانه انجام دهد.امروز بسیاری از شرکت‌های پیشرو جهان از معماری‌هایی مبتنی بر:Artificial IntelligenceMachine LearningTelematicsIoT InsuranceEmbedded InsuranceUsage-Based InsurancePredictive Analyticsاستفاده می‌کنند.در بیمه خودرو، مدل‌های Telematics با تحلیل رفتار رانندگی، سرعت، ترمزگیری، زمان حرکت و الگوی مسیر، ریسک واقعی هر راننده را محاسبه می‌کنند. این یعنی پایان مدل سنتی قیمت‌گذاری مبتنی بر میانگین‌های کلی.شرکت‌هایی مانند Progressive و Lemonade نشان داده‌اند که فناوری می‌تواند هم‌زمان تجربه مشتری، دقت ارزیابی ریسک و سودآوری را بهبود دهد.۲. فرهنگ‌سازی؛ حلقه مفقوده تحول دیجیتال بیمهبزرگ‌ترین مانع تحول بیمه در بسیاری از کشورها، فناوری نیست؛ بلکه «ادراک عمومی از بیمه» است.در بسیاری از جوامع، بیمه هنوز به‌عنوان:هزینه اضافی،اجبار قانونی،یا محصولی غیرشفاف و پیچیده درک می‌شود.در حالی که در اقتصادهای توسعه‌یافته، صنعت بیمه به‌تدریج در حال تبدیل‌شدن به «پلتفرم مدیریت ریسک زندگی» است.فرهنگ‌سازی بیمه‌ای دیگر صرفاً تبلیغ بیمه‌نامه نیست؛ بلکه نوعی آموزش اقتصادی و رفتاری است.مردم باید بفهمند که بیمه، ابزار مدیریت عدم‌قطعیت است؛ نه صرفاً مکانیز م جبران خسارت.به همین دلیل، شرکت‌های پیشرو دنیا سرمایه‌گذاری سنگینی روی:Content MarketingFinancial LiteracyGamificationPersonalized EducationBehavioral Insurance Designانجام داده‌اند.برای مثال، برخی اینشورتک‌ها در اروپا از مدل‌های Gamified Insurance استفاده می‌کنند؛ یعنی کاربر با رفتار کم‌ریسک، امتیاز و مزایای واقعی دریافت می‌کند. این رویکرد، بیمه را از یک قرارداد منفعل به یک تجربه تعاملی تبدیل کرده است.۳. هوش مصنوعی؛ بازتعریف رابطه بیمه‌گر و مشتریشاید مهم‌ترین تحول صنعت بیمه، تغییر ماهیت رابطه شرکت بیمه با مشتری باشد.در مدل سنتی، ارتباط مشتری با بیمه معمولاً محدود به دو نقطه بود:خرید بیمه‌نامه و اعلام خسارتاما هوش مصنوعی این رابطه را به یک تعامل مستمر تبدیل کرده است.امروز شرکت‌های بیمه با تحلیل داده‌های رفتاری می‌توانند:ریسک مشتری را پیش‌بینی کنند،هشدارهای پیشگیرانه ارائه دهند،محصولات شخصی‌سازی‌شده طراحی کنند،و تجربه‌ای مشابه پلتفرم‌های دیجیتال بزرگ ایجاد کنند.شرکت Lemonade با استفاده از AI Chatbot فرآیند صدور و خسارت را به چند دقیقه کاهش داد. این شرکت نشان داد که نسل جدید مشتریان، انتظار تجربه‌ای مشابه سرویس‌های دیجیتال سریع و بدون اصطکاک را دارند.در چین نیز Ping An Insurance با ترکیب AI، HealthTech و داده‌های سلامت، مدل جدیدی از بیمه‌گری اکوسیستمی ایجاد کرده است؛ مدلی که بیمه را به خدمات سلامت، مدیریت سبک زندگی و خدمات مالی متصل می‌کند.۴. فناوری‌های کلیدی آینده صنعت بیمه۱. Embedded Insuranceبیمه‌ای که مستقیماً در فرآیند خرید خدمات دیگر ادغام می‌شود.برای مثال:بیمه سفر هنگام خرید بلیت،بیمه موبایل هنگام خرید گوشی،یا بیمه حمل‌ونقل در پلتفرم‌های لجستیک.پیش‌بینی می‌شود Embedded Insurance یکی از سریع‌ترین بازارهای رشد صنعت بیمه در دهه آینده باشد.۲. Usage-Based Insurance (UBI)در این مدل، حق بیمه بر اساس رفتار واقعی مشتری تعیین می‌شود.برای مثال میزان رانندگی،رفتار رانندگی،سبک زندگی یا الگوی سلامت.این مدل، عدالت قیمتی و دقت ارزیابی ریسک را افزایش می‌دهد.شرکتهای اعتبارسنجی در دنیا در حال تدوین و بهبود مدلهای ارزیابی رفتاری در حوزه بیمه هستند.۳. Parametric Insuranceدر بیمه پارامتریک، پرداخت خسارت بر اساس وقوع یک شاخص مشخص انجام می‌شود، نه ارزیابی سنتی خسارت.مثلاً اگر شدت زلزله یا میزان بارش از یک حد مشخص عبور کند، خسارت به‌صورت خودکار پرداخت می‌شود.این مدل، به‌ویژه برای کشاورزی، تغییرات اقلیمی و بلایای طبیعی اهمیت بالایی دارد.۴. AI Claims Automationمدل‌های هوش مصنوعی اکنون می‌توانند با تحلیل تصویر، ویدئو و داده‌های IoT، خسارت را به‌صورت خودکار ارزیابی کنند.این تحول می‌تواند:هزینه عملیاتی را کاهش دهد،سرعت پرداخت را افزایش دهد،و تقلب را محدود کند.۵. چالش بزرگ؛ اعتماد در عصر الگوریتمهرچه بیمه‌گری دیجیتال هوشمندتر می‌شود، مسئله اعتماد نیز حساس‌تر می‌شود.اگر الگوریتم تصمیم بگیرد:چه کسی بیمه شود،نرخ حق بیمه چقدر باشد،یا خسارت پرداخت شود یا نه،نگاه شفاف و توضیح پذیر به مسئله‌ای حیاتی تبدیل می‌شود.شرکت‌های بیمه آینده ناچارند میان:دقت الگوریتمی،عدالت تصمیم‌گیری،حریم خصوصی،و تجربه کاربری عدالت محور برقرار کنند.به همین دلیل، Explainable AI، Ethical AI و Responsible Insurance AI اکنون به یکی از مهم‌ترین حوزه‌های تنظیم‌گری تبدیل شده‌اند.۶. آینده صنعت بیمه؛ از جبران خسارت تا پیشگیری هوشمندشاید مهم‌ترین تحول آینده این باشد که شرکت‌های بیمه دیگر فقط «پرداخت‌کننده خسارت» نخواهند بود؛ بلکه به «مدیران فعال ریسک» تبدیل می‌شوند.در آینده، شرکت بیمه:پیش از تصادف هشدار می‌دهد،پیش از بیماری تحلیل سلامت ارائه می‌کند،پیش از نکول ریسک مالی را تشخیص می‌دهد،و پیش از بحران اقلیمی، مدل‌های پیش‌بینی ارائه می‌کند.به بیان دیگر، صنعت بیمه از «اقتصاد جبران» به «اقتصاد پیشگیری» حرکت خواهد کرد.فناوری به‌تنهایی صنعت بیمه را متحول نمی‌کند.بزرگ‌ترین تفاوت میان بازارهای موفق و ناموفق، نه در کیفیت الگوریتم‌ها، بلکه در «اعتماد عمومی، سواد بیمه‌ای و فرهنگ پذیرش فناوری» است.شرکت‌هایی که صرفاً ابزار دیجیتال تولید می‌کنند، احتمالاً در رقابت آینده دوام نخواهند آورد. اما شرکت‌هایی که بتوانند:تجربه‌ای ساده و شفاف خلق کنند،آموزش مستمر ارائه دهند،اعتماد عمومی بسازند،و فناوری را به زبان قابل فهم ترجمه کنند،رهبران نسل آینده صنعت بیمه خواهند بود.در نهایت، بیمه‌گری دیجیتال صرفاً تحول یک صنعت نیست؛ بخشی از تحول بزرگ‌تر اقتصاد داده‌محور است.اقتصادی که در آن، داده به مهم‌ترین دارایی، و اعتماد به مهم‌ترین مزیت رقابتی تبدیل می‌شود.تهیه کننده: آقای نوظهوری ، کارشناس ارشد توسعه کسب و کار اعتبارسنجی ایرانانتشار: کانال اینشورتک ایران اینشورتک ایران اینشورتک ایران Sat, 30 May 2026 15:28:20 +0330 https://virgool.io/Digital-Insurance/%D8%A7%D9%86%D8%AA%D8%B4%D8%A7%D8%B1-%DA%AF%D8%B2%D8%A7%D8%B1%D8%B4-%DA%86%D8%B1%D8%A7%D8%BA-%D8%B3%D8%A8%D8%B2-%D8%A7%D9%88%D9%BE%D9%86-%D8%A7%DB%8C-%D8%A2%DB%8C-%D8%A8%D9%87-%D9%86%D8%AE%D8%B3%D8%AA%DB%8C%D9%86-%D8%A7%D9%BE%D9%84%DB%8C%DA%A9%DB%8C%D8%B4%D9%86-%D8%A8%DB%8C%D9%85%D9%87-%D8%A7%DB%8C-%D8%AF%D8%B1-%DA%86%D8%AA-%D8%AC%DB%8C-%D9%BE%DB%8C-%D8%AA%DB%8C-psrdhf9iawy9 پژوهشکده بیمه، گزارشی تحلیلی درباره موافقت اوپن‌ای‌آی با عرضه مستقیم محصولات یک شرکت بیمه در بستر چت‌جی‌پی‌تی منتشر کرد؛ تحولی که می‌تواند مدل‌های توزیع و فروش بیمه را در عصر هوش مصنوعی مولد دگرگون کند.پژوهشکده بیمه تازه‌ترین گزارش بین‌المللی خود را با عنوان «چراغ سبز اوپن‌ای‌آی به تعبیه برنامه هوش مصنوعی یک شرکت بیمه در چت‌جی‌پی‌تی» منتشر کرد. این گزارش، برگرفته از رسانه معتبر Reinsurance News، به بررسی یکی از مهم‌ترین تحولات سال‌های اخیر در حوزه اینشورتک و توزیع دیجیتال بیمه می‌پردازد.بر اساس این گزارش، شرکت اوپن‌ای‌آی برای نخستین بار اجازه داده است که یک شرکت بیمه، محصولات خود را مستقیماً در محیط ChatGPT عرضه کند. این قابلیت که توسط شرکت اسپانیایی Tuio و بر پایه زیرساخت هوش مصنوعی WaniWani توسعه یافته، به کاربران امکان می‌دهد در همان فضای گفت‌وگو، مظنه بیمه مسکن را دریافت کنند و مسیر خرید را بدون خروج از چت طی نمایند.این تحول، به گفته کارشناسان، آغاز رقابتی جدید برای تصاحب «نقطه تماس نخست با مشتری» در عصر هوش مصنوعی مولد است؛ نقطه‌ای که می‌تواند نقش کارگزاران، مقایسه‌گرها و حتی وب‌سایت‌های فروش آنلاین بیمه را بازتعریف کند.در بخش دیگری از گزارش آمده است که برنامه هوش مصنوعی تویو قادر است مقصود کاربر را تشخیص دهد، اطلاعات لازم را از طریق مکالمه طبیعی جمع‌آوری کند و مظنه‌ای دقیق و شخصی‌سازی‌شده ارائه دهد. این شرکت آینده‌ای را متصور است که در آن تمامی انواع بیمه‌نامه‌ها، از بیمه‌های تجاری و درمانی تا خودرو و عمر، در بسترهای مکالمه هوش مصنوعی قابل قیمت‌گذاری، مقایسه و خرید باشند.گزارش همچنین به دیدگاه‌های مدیران شرکت‌های Tuio و WaniWani درباره نقش هوش مصنوعی در تحول زنجیره ارزش بیمه اشاره می‌کند. داده‌های منتشرشده نشان می‌دهد که ۹۷ درصد از مشتریان تویو فرآیند صدور بیمه‌نامه را بدون نیاز به تعامل انسانی تکمیل می‌کنند و ۹۲ درصد اعلام خسارت‌ها در کمتر از دو دقیقه و به‌صورت تمام‌ دیجیتال انجام می‌شود.منبع: پژوهشکده بیمهبازنشر: علیرضا هاشمی ، کارشناس ارشد مهندسی فناوری اطلاعات / گرایش تجارت الکترونیک اینشورتک ایران اینشورتک ایران Wed, 25 Feb 2026 10:44:03 +0330 https://virgool.io/Digital-Insurance/%D9%86%DB%8C%D8%B1%D9%88%D9%87%D8%A7%DB%8C%DB%8C-%DA%A9%D9%87-%D8%B5%D9%86%D8%B9%D8%AA-%D8%A8%DB%8C%D9%85%D9%87-%D8%B1%D8%A7-%D8%AF%D8%B1-%D8%B3%D8%A7%D9%84-%DB%B2%DB%B0%DB%B2%DB%B6-%D8%AF%DA%AF%D8%B1%DA%AF%D9%88%D9%86-%D9%85%DB%8C-%DA%A9%D9%86%D9%86%D8%AF-llypnxr8f8yl هم‌گرایی تحولات هوش مصنوعی، ریسک داده و تقلب، شیوه عملکرد، رقابت و محافظت از مشتریان توسط بیمه‌گران را در محیطی ناپایدارتر به آزمون می‌کشد. با ورود صنعت به سال ۲۰۲۶، چندین عامل در حال بازآفرینی نحوه فعالیت شرکت‌ها، رقابت آن‌ها و خدمت‌رسانی به مشتریان است.از جمله این عوامل می‌توان به گسترش نقش هوش مصنوعی، چالش‌های مداوم کیفیت داده، تغییر انتظارات مصرف‌کنندگان، فراگیرشدن تقلب و افزایش ریسک اختلالات مالی سیستمی اشاره کرد. درک این نیروها نخستین گام برای پاسخ مؤثر است. در ادامه، به چند تحول اثرگذار بر بیمه در سال ۲۰۲۶ به‌همراه پیش‌بینی‌هایی درباره نحوه بروز هرکدام در این سال اشاره شده است.ایجنت‌هاکاربرد هوش مصنوعی فراگیر شده و بیشتر سازمان‌ها در حال آزمایش «ایجنت‌ها» هستند. با این حال، کمتر از یک‌دهم آن‌ها ایجنت‌های هوش مصنوعی را در مقیاس وسیع پیاده‌سازی کرده‌اند. این شکاف عمدتاً ناشی از داده‌های غیرمتمرکز است—بیش از نیمی از بیمه‌گران، داده را چالش اصلی خود می‌دانند—و نیز مستندسازی ناکافی فرایندهای کسب‌وکار. استانداردها و حاکمیت ضعیف می‌تواند به پیامدهای ناخواسته منجر شود؛ مانند سامانه‌های خودمختاری که از خاموش‌شدن سر باز می‌زنند یا خارج از چارچوب‌های تعیین‌شده عمل می‌کنند.نزدیک به نیمی از مدیران گزارش می‌دهند که ظرفیت تیم‌ها را با نیروی کار دیجیتال گسترش داده‌اند. و ایجنت‌های تقلب، ایجنت‌های صدور و ایجنت‌های هماهنگ‌کننده با بسامد بیشتری به‌کار گرفته می‌شوند. با شتاب‌گرفتن پذیرش، اگر کیفیت داده، مستندسازی و حاکمیت هم‌پای آن پیش نرود، ایجنت‌های نتیجه‌محور ممکن است اهداف خود را بدون توجه به کنترل‌ها دنبال کنند.پیش‌بینی: انتظار می‌رود سامانه‌های بسیار خودکار که مستقل عمل می‌کند و بر الگوریتم‌ها و هوش مصنوعی تکیه دارد از کنترل‌ها عبور کرده و از نقاط ضعف سوءاستفاده کند؛ موضوعی که ممکن است به شکایت گروهی علیه یک شرکت بیمه بزرگ در سطح جهانی منجر شود.شیطان در جزئیات داده‌ استکیفیت پایین داده همچنان بزرگ‌ترین مانع تصمیم‌گیری مؤثر است. محیط‌های داده‌ای تکه‌تکه در سطح سازمان به نتایج معیوب می‌انجامند و بیش از نیمی از مدیران بیمه نگران‌اند که تصمیم‌های فناورانه و داده‌ای بر عملکرد مالی حوزه‌هایشان اثر منفی بگذارد.از آنجا که داده‌های سازمانی نماینده مشتریان واقعی هستند، باید با سخت‌گیری محافظت شوند. بیمه‌گران همواره در معرض رخدادهای نقض داده‌اند؛ داده‌ها نشان می‌دهد به‌طور متوسط بیش از دو رخداد در سال رخ می‌دهد و هزینه هر رخداد نزدیک به چهار میلیون دلار است. با سرمایه‌گذاری بیشتر شرکت‌ها در هوش مصنوعی ایجنتیک و مولد، نگرانی‌ها درباره آسیب‌پذیری‌های «جیل‌بریک» شدت می‌گیرد و ریسک‌های مقرراتی، اخلاقی و اعتباری را—ذیل چارچوب‌هایی مانند GDPR و قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا—افزایش می‌دهد.پیش‌بینی: برای کاهش ریسک‌ها و محدودکردن سوگیری در صدور، قیمت‌گذاری و خسارت، بیمه‌گران و نهادهای مالی جهانی، کدهای رفتاری داده و هوش مصنوعی را رسمی خواهند کرد. برخی سازمان‌ها این گام را از پیش برداشته‌اند.تحول ناگهانی فناوری- بیمهدر سال ۲۰۲۵، ترافیک ارگانیک وب‌سایت‌ها به‌طور چشمگیری کاهش یافت، زیرا نمایه‌های جست‌وجوی تولیدشده توسط هوش مصنوعی، کاربران را از نتایج سنتی منحرف کردند. این تغییر در رفتار مصرف‌کننده، بیمه‌گران و ارائه‌دهندگان فناوری را وادار می‌کند راهبردهای بازاریابی و مدل‌های تعامل دیجیتال را بازاندیشی کنند.داده‌های نظرسنجی نشان می‌دهد مشتریان به هوش مصنوعی مولد به‌مراتب بیش از ابزارهای یادگیری ماشین سنتی اعتماد دارند و پژوهش‌ها حاکی از آن است که سهم رو‌به‌افزایشی از خریداران بیمه از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده می‌کنند—و به خروجی آن‌ها اعتماد دارند. با بازنگری راهبردهای ورود به بازار، بیمه‌گران باید میان کارایی و دیده‌شدن توازن برقرار کنند؛ آن هم در محیطی که خلاصه‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی ممکن است کاملاً وب‌سایت‌های شرکت‌ها را دور بزنند. یک برآورد، هزینه دیجیتال بیمه در آمریکا را در سال ۲۰۲۶ حدود چهارده میلیارد دلار می‌داند.پیش‌بینی: تا پایان سال، حدود نیمی از مشتریان آمریکایی هنگام خرید بیمه از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده خواهند کرد و هنگام تصمیم‌گیری به نتایج آن اعتماد می‌کنند. شرکت‌ها و کارگزارانی که در نتایج تولیدشده توسط هوش مصنوعی دیده نشوند، با افت جذب کسب‌وکار جدید دیجیتال مواجه خواهند شد.تقلبِ مبتنی بر هوش مصنوعیافزایش فشار هزینه‌های زندگی، در کنار دسترسی آسان به ابزارهای هوش مصنوعی مولد، جهشی در تقلب ایجاد کرده است. جعل دیجیتال اسناد در سال ۲۰۲۴ به‌طور چشمگیری افزایش یافت و اکنون از جعل فیزیکی به‌عنوان رایج‌ترین شکل تقلب اسنادی پیشی گرفته است. رهبران صنعت از افزایش شدید تصاویر دست‌کاری‌شده و مدارک خسارت تغییر‌یافته خبر می‌دهند.پیش‌بینی: به‌طور تاریخی، حدود یک‌دهم پرونده‌های خسارت شامل نوعی تقلب بوده است. در سال ۲۰۲۶، این رقم احتمالاً دو برابر می‌شود، زیرا ابزارهای هوش مصنوعی امکان تغییر اسناد، تصاویر مصنوعی، دست‌کاری صدا و ارتباطات ساختگی را فراهم می‌کنند. هر افزایش یک‌درصدی در تقلب در خطوط شخصی، تقریباً معادل ده میلیارد دلار زیان است.نویسنده : بیمه گران 24بانشر: علیرضا هاشمی ، کارشناس ارشد مهندسی فناوری اطلاعات / گرایش تجارت الکترونیک اینشورتک ایران اینشورتک ایران Wed, 25 Feb 2026 10:39:43 +0330 https://virgool.io/Digital-Insurance/%D9%86%D9%82%D8%B4-%D9%87%D8%A7%DB%8C-%DA%A9%D9%84%DB%8C%D8%AF%DB%8C-%D8%AF%D8%B1-%DB%8C%DA%A9-%D8%AA%DB%8C%D9%85-%D9%BE%D8%B1%D9%88%DA%98%D9%87-%D9%BE%DB%8C%D8%A7%D8%AF%D9%87-%D8%B3%D8%A7%D8%B2%DB%8C-crm-enslm0vaw9vc مقدمهفرض را بر این می‌گیریم که تمام ارزیابی‌های مقدماتی، مراحل ارزیابی بلوغ و تعیین نقاط درد سازمان خود را جهت پیاده‌سازی سیستم مدیریت ارتباط با مشتریان تعیین کرده‌اید و بلوغ سازمان شما پذیرای پیاده‌سازی فرایندها در نرم‌افزار است. اکنون زمان آن رسیده که کار را شروع و مشخص کنید تیم پیاده‌سازی CRM از چه کسانی باید تشکیل شود و هر فرد در این تیم چه نقش یا نقش‌هایی دارد و قرار است چه کاری انجام دهد.بسته به نوع و اندازه پروژه، چندین نقش وجود دارد که می‌توان آنها را بین اعضای تیم تقسیم کرد. تأکید می‌شود تعداد نقش‌ها لزوماً به‌معنای تعداد مساوی نفرات و نقش‌ها نیست. در عمل، مثلاً برای پروژه‌های کوچک، یک فرد ممکن است چندین نقش را ایفا کند و در مقابل، در یک پروژه بزرگ و پیچیده، ممکن است چندین نفر به یک نقش خاص در پروژه اختصاص داده شوند.با توجه به اندازه و محدوده‌ در پروژه CRM، نقش‌های زیر می‌توانند برای افراد متصور شوند:هیئت نظارت بر پروژهنقش هیئت نظارت بر پروژه، نظارت و هدایت پروژه است. هیئت نظارت به طور کلی شامل اسپانسر پروژه، مدیران پروژه سمت کاربر و تأمین‌کننده و نیز سایر کارکنان ارشد از جمله ذینفعان و نمایندگان ارشد فناوری اطلاعات خواهد بود. هیئت نظارت معمولاً به‌صورت ماهانه تشکیل جلسه می‌دهد و پیشرفت را دنبال می‌کند، شاخص‌های کلیدی را زیر نظر می‌گیرد و به هر مشکل مهمی که پیش می‌آید رسیدگی می‌کند. پروژه‌های کوچک‌تر یا ساده‌تر ممکن است نیازی به هیئت نظارت پروژه نداشته باشند که در آنها وجود حامی پروژه کافی است.حامی اجرایی – مالی یا اسپانسر پروژهحامیان اجرایی ذینفعان کلیدی هستند که چشم‌انداز و اهداف نهایی پروژه را تعیین می‌کنند و به تعریف شاخص‌های عملکرد کلیدی CRM (KPI) کمک می‌کنند. معمولاً یک مدیر ارشد در سطح اجرایی است که مسئول موفقیت کلی پروژه خواهد بود و به هدایت و تمکین آن در سازمان کمک خواهد کرد. مشارکت روتین آنها در پروژه پایین است، اما آنها مسئول تضمین کارکرد پروژه و کمک به حل هرگونه درگیری یا مانعی هستند که پیش می‌آید. این مدیر سطح C به شکل‌دهی برنامه پیاده‌سازی CRM کمک می‌کند و در تصمیم‌گیری‌های کلیدی حرف آخر را می‌زند.شاید یکی از اصلی‌ترین ویژگی‌هایی که باید در مورد حامیان در کنار توانایی‌شان در هدایت مؤثر پروژه به آن پرداخت، تمایل به دستیابی به فناوری است. اگر حامی مایل نباشد که خود، کاربر سیستم بوده یا حداقل استفاده‌کننده از خروجی‌های پروژه باشد، اعتبار و نقشش به‌سرعت تضعیف می‌شود و حتی می‌تواند از اعتبار پروژه نیز بکاهد؛ به‌خصوص در طول مرحله بسیار مهم پذیرش کاربرها در محیط لایو.مدیر پروژه (سمت کاربر)مدیر پروژه، «مالک و مسئول» پروژه CRM از ابتدا تا انتهاست. این شخص محدوده پروژه را تعریف می‌کند، پیشرفت را زیر نظر دارد و به تیم کمک می‌کند هر فرد وظیفه خود را به‌درستی و با دقت انجام دهد. این نقش مستلزم خلاقیت و آینده‌نگری است تا اطمینان حاصل شود که طراحی سیستم CRM می‌تواند KPIهای مورد انتظار را برآورده کند.مدیر پروژه مسئولیت هماهنگی روزانه پروژه را بر عهده خواهد داشت تا اطمینان حاصل شود که نتایج مورد انتظار در چارچوب بودجه و زمان‌بندی توافق‌شده حاصل می‌شود. بسته به مقیاس و پیچیدگی پروژه این نقش ممکن است یک نقش تمام یا پاره‌وقت باشد. مدیر پروژه مسئول توسعه طرح پروژه، تخصیص کار، هماهنگی با تأمین‌کنندگان، ردیابی پیشرفت، ارائه گزارش وضعیت و بسیاری از فعالیت‌های دیگر خواهد بود. در پروژه‌های بزرگ ‌یا سازمان‌هایی که سیستم CRM تنها یکی از دستگاه‌های موجودشان است، ممکن است یک مدیر ارشد برنامه‌ریزی برای هماهنگی و مدیریت تمام پروژه‌های مرتبط درگیر شود. برخی سازمان‌ها نیز نقشی مشابه را با عنوان مشاور و به‌صورت خارج سازمانی در نظر گرفته و از این نقش یا فرد در پروژه بهره می‌جویند.مدیر پروژه وظیفه ارزیابی بلوغ سازمان جهت پیاده‌سازی سیستم مدیریت ارتباط با مشتری، تعیین نقاط درد و عارضه‌یابی، استخراج و اصلاح فرایندها به همراه تیم سیستم‌ها و روش‌ها، تعیین محدوده پروژه، تحلیل تناسب نرم‌افزاری، تهیه RFP، انتخاب راهکار و پیگیری پیاده‌سازی فرایندها و نیازهای مدون را در سیستم دارد.مشاور مستقل CRMیک شرکت یا فرد مشاور است که تخصص فنی برای راه‌اندازی سیستم مدیریت ارتباط با مشتریان و همچنین راهکار نرم‌افزاری CRM را داراست. این فرد یا تیم می‌تواند با حامی اجرایی و مدیر پروژه برای تقویت KPIهای CRM همکاری کند. نکته بسیار مهم در این بخش این است که این نقش نباید با ارائه‌دهندگان راهکارهای نرم‌افزاری یا تأمین‌کنندگان اشتباه گرفته شود. مشاور مستقل، ارائه‌دهنده راهکار نرم‌افزاری نبوده و ذینفع در هیچ یک از تأمین‌کنندگان نیست و صرفاً مسیر صحیح پیاده‌سازی، ارزیابی میزان بلوغ سازمان، نقشه راه پیاده‌سازی سیستم، احصا یا بهبود فرایندها، تحلیل تناسب راهکار نرم‌افزاری و پیشنهاد راهکارهای متناسب با کسب‌وکار، پیشنهاد تهیه مستندات شرح شغلی و استراتژی واحد مدیریت ارتباط با مشتریان و بسیاری فعالیت‌های مشابه را به سازمان‌ها ارائه می‌دهد.مالک/ ذینفعان/ دپارتمان‌های استفاده‌کننده (بازاریابی، فروش، خدمات)پیش‌تر نیاز به یک حامی پروژه را شناسایی کردیم، اما این نیز مهم است که مدیران بخش‌های کلیدی و ذینفعان سیستم نیز درگیر شوند. اگر این سیستم در حوزه فروش، بازاریابی و خدمات ارائه می‌شود، مهم است که مدیر هر بخش مسئولیت نظارت بر استقرار و پذیرش فرایندها و نیازمندی‌های خود را بر عهده گیرد. به عبارت بهتر، مالک این نقش، مسئول نظارت بر صحت اجرای فرایندها در بخش خود باشد.اتفاقی که نمی‌خواهیم رخ دهد، این است که مالک یا نماینده‌ یک بخش، شش ماه پس از شروع به کار اعلام کند دلیل اینکه تیم او از سیستم استفاده نمی‌کند این است که کاملاً آن‌طور که آنها درخواست داده بودند سیستم کار نمی‌کند یا نیاز است تغییراتی در فرایندهایشان ایجاد شود. مدیر هر بخش باید اجرای سیستم را در محدوده پروژه مربوطه از جمله تأیید مستندات و فرایندها، تحویل مناسب پیاده‌سازی، اعلام صحیح نیازمندی‌ها و هدایت صحیح دست‌اندرکاران پروژه به سمت درخواست‌های مستندشده صورت دهد.این نقش معمولاً شامل همه گروه‌های کاربر کلیدی زیر می‌شود:تیم‌های مختلف فروشمدیران فروشتیم‌های بازاریابیمدیران بازاریابیمدیران پروژهنمایندگان خدمات مشترینمایندگان تضمین کیفیت یا سیستم‌ها و روش‌هاز ابتدای پروژه در کنار مدیر پروژه خواهند بود و پیش از برنامه‌ریزی جهت ورود به پروژه نرم‌افزاری، به همراه مدیر پروژه ضمن بازبینی یا احصای فرایندهای بازاریابی، فروش و خدمات (بسته به‌ اندازه‌ پروژه)، دستورالعمل‌ها و روش‌های اجرایی را مستند می‌کنند و ضمن ابلاغ آن در سازمان، زمینه را جهت پیاده‌سازی در نرم‌افزار آماده می‌سازند. همچنین پایش سیستم و فرایندها در زمان پیش، هنگام و پس از پیاده‌سازی در کنار مدیر پروژه از جمله وظایف آنهاست. در حین فرایند پیاده‌سازی در کنار تیم کاربران تست، پیاده‌سازی و استقرار فرایندها را نیز رصد می‌کنند و گپ‌های موجود را استخراج و جهت اصلاح به مدیر پروژه ارائه می‌دهند.گروه تست تضمین کیفیت در حین پیاده‌سازی سیستم روی نرم‌افزار نیز از چند منظر این مراحل را به‌صورت فنی و عملکردی تست می‌کنند تا اطمینان حاصل شود طبق نیازمندی و درخواست این مهم صورت می‌پذیرد. برخی از تست‌های متداول به شرح ذیل هستند:تست داده‌ها برخی از مواردی که در طول تست داده در CRM باید بررسی شود، عبارت‌اند از:صحت داده‌ها در فیلدهارکوردهای تکراریصحت گزارش‌هاداده‌های از دست‌رفتهورودی داده‌های جدیدتوابع جستجوی داده‌هانکته: هنگام واردکردن داده‌های آزمایشی در CRM برای بررسی نحوه عملکرد آن، بهتر است از داده‌های واقعی برای به دست آمدن نتایج قابل اعتماد استفاده شود. برای مثال از شماره تلفن‌های واقعی، کدهای پستی و آدرس‌ها استفاده شود.تست کارکرد ماژول‌ها و بخش‌های مختلف سیستم بر اساس فرایندهای مدنظریکی از مراحل اساسی در تست نرم‌افزار این است که بررسی کنید آیا برنامه کاربردی مطابق با الزامات کار می‌کند یا خیر. یکی از آیتم‌های آزمایش عملکرد CRM این است که گردش کار مناسب برای نقش‌های مختلف کاربر ارزیابی شود. یک مهندس QA همچنین باید بررسی کند که آیا تنظیمات سفارشی‌سازی شده تأثیر منفی بر عملکرد استاندارد سیستم دارند یا خیر.تست یکپارچه‌سازی هنگام تست CRM باید یکپارچگی بین بخش مقدم و بک‌اند، ماژول‌های مختلف و تمام داده‌های ذخیره‌شده در راهکار بررسی شوند. همچنین بررسی یکپارچگی بین CRM و سیستم‌های مختلف دیگر در سازمان مانند راهکارهای فروش و بازاریابی، رسانه‌های اجتماعی، وب‌سایت‌های شرکت، سیستم مالی و موارد دیگر ضروری است.تست UI و UXبرخی از مواردی که باید در طول این نوع آزمایش بررسی شوند، عبارت‌اند از:بررسی اینکه آیا عناصر رابط کاربری گرافیکی (GUI) به‌راحتی و از نظر بصری مرتب‌ شده‌اند یا خیر.بررسی اینکه آیا UI به طور کلی آسان برای استفاده و دارای ساختار منطقی است.بررسی اینکه مسیریابی در CRM واضح و روان است.بررسی اینکه آیا طرح محتوا درست است یا خیر.بررسی اینکه آیا CRM با استانداردهای قابلیت استفاده‌های تعیین‌شده مطابقت دارد یا خیر.تست امنیتیبرخی از اقدامات لازم برای کاهش خطرات امنیتی در CRM عبارت‌اند از:آزمایش دسترسی مبتنی بر نقش و مجوزهای مختلف کاربر.تست نفوذ برای بررسی اینکه آیا می‌توان به‌راحتی امنیت سیستم را نقض کرد یا به آن نفوذ کرد یا خیر.ارزیابی آسیب‌پذیری‌های امنیتی احتمالی.آزمایش عملکرد سیستم آزمایش عملکرد CRM به شما امکان می‌دهد بررسی کنید که آیا راهکار شما سریع، قابل اعتماد و کارآمد است، بدون تأخیر یا خرابی. این نوع آزمایش از این جهت مهم است که قرار است به طور فعال توسط تعداد زیادی از کاربران به طور همزمان مورد استفاده قرار گیرند.تست رگرسیون پس از هر به‌روزرسانی، ارتقا یا رفع اشکال برای راهکارهای پیاده‌سازی‌شده، تست رگرسیون حیاتی می‌شود. این مهم اجازه می‌دهد هرگونه عواقب منفی تغییرات در CRM شناسایی‌ شده و قبل از اینکه روی کاربران نهایی تأثیر بگذارد، زودتر رفع شود. برای اینکه روش تست رگرسیون تا حد امکان کارآمد باشد، موارد تست را بر اساس پارامترهای خاص انتخاب می‌کنیم. بررسی مجدد موارد عملکردی که تغییر کرده‌اند، تست مواردی با فرکانس باگ بالا، یکپارچه‌سازی و موارد تست ناموفق از جمله المان‌هایی هستند که شاید کارشناس تضمین کیفیت را وادار به انجام مجدد تست رگرسیون کنند.تست سازگاریCRMها در حال حاضر معمولاً از طریق مرورگرهای وب قابل دسترسی (وب‌بیس) هستند؛ بنابراین بررسی سازگاری بین مرورگرها برای اطمینان از نمایش و عملکرد صحیح این سیستم‌ها در همه مرورگرهای محبوب بسیار مهم است. علاوه بر این، امروزه بسیاری از CRMها دارای نسخه موبایل نیز هستند. در چنین مواردی، راهکارهای CRM باید روی دستگاه‌های تلفن همراه مختلف (با سیستم‌عامل‌ها، برندها و ویژگی‌های مختلف) که کاربران نهایی‌شان احتمالاً با این برنامه‌ها کار می‌کنند آزمایش شوند.تست همگام‌سازی یکی از مسائلی که ممکن است در پروژه پیاده‌سازی CRM رخ دهد این است که داده‌ها می‌توانند هنگام همگام‌سازی بلادرنگ با سیستم‌های تأمین‌کننده یا حین مایگریشن داده‌ها از بین بروند؛‌ بنابراین انجام این تست به حل سریع مشکل کمک خواهد کرد.آزمایش مهاجرت این آزمایش می‌تواند به تأیید اینکه هیچ داده‌ای از بین نرفته و هیچ مشکلی به دلیل فرایند مهاجرت رخ نداده، کمک کند.مشکلات رایج در پیاده‌سازی CRMپذیرش کاربراننارضایتی کاربرانمقاومت سازمانینشت اطلاعاتنمایندگان ارشد فناوری اطلاعاتنقش این کاراکتر این است که اطمینان حاصل کند سیستم جدید با استانداردهای فنی تعریف‌شده مطابقت دارد و با سایر سیستم‌ها و فناوری‌های موجود سازگار است؛ به‌ویژه اگر یکپارچگی مداوم با آنها وجود داشته باشد. نمایندگان فناوری اطلاعات معمولاً کارشناسان ارشد فناوری اطلاعات هستند و در مراحل تعریف الزامات و طراحی شرکت دارند.مدیر فناوری اطلاعات: مدیر فناوری اطلاعات داخلی مسئولیت پشتیبانی از پیاده‌سازی نرم‌افزار را بر عهده دارد و باید در صورت بروز موانع و مشکلات فنی به مدیر پروژه کمک کند. مدیر فناوری اطلاعات کمک فنی ارائه می‌کند، مجوزهای کاربر را بر اساس دستورالعمل‌های مدیر پروژه تنظیم می‌کند و به پیکربندی CRM یاری می‌دهد تا نیازهای کسب‌وکار را در سیستم برآورده کند. همچنین این نقش با دید فنی‌ای که دارد در انتخاب و جذب اعضای فنی پروژه و همچنین در مرحله انتخاب نرم‌افزار، در تأیید فنی برآوردهای ارائه‌شده از تأمین‌کنندگان و تهیه RFP به مدیر پروژه یاری می‌دهد.مدیر سیستم: مدیر سیستم که ادمین نیز نامیده می‌شود، مسئول نگهداری و راه‌اندازی سیستم است. مدیر سیستم به طور کلی مسئول فعالیت‌هایی مانند افزودن و حذف کاربران، تنظیم حقوق امنیتی، ایجاد داشبورد، اجرای گزارش‌ها و ایجاد تغییرات جزئی در پیکربندی است. برخی از فروشندگان، خدمات مدیریتی را به‌عنوان بخشی از قراردادهای پشتیبانی خود ارائه می‌دهند؛ بنابراین در صورت لزوم، امکان برون‌سپاری این عملکرد وجود دارد. مدیر سیستم عموماً در مراحل بعدی پروژه درگیر خواهد بود و به راه‌اندازی نهایی سیستم در مرحله راه‌اندازی و مدیریت مداوم آن کمک می‌کند.تحلیل‌گر نرم‌افزار/ مدیر داده‌ها: مدیر داده به حفظ و افزایش کیفیت داده‌ها و جلوگیری از نشت و از دست رفتن داده‌های باارزش کمک می‌کند. آنها به پاکسازی و تجمیع داده‌هایی که قرار است به سیستم جدید منتقل شوند، کمک می‌کنند. با این حال، مشارکت اصلی آنها پس از ورود به محیط Live Environment، جایی که آنها کیفیت داده‌های اضافه‌شده به سیستم را نظارت، داده‌های بی‌کیفیت، ناقص یا تکراری را شناسایی می‌کنند و اقدامات اصلاحی انجام می‌دهند، خواهد بود.توسعه‌دهنده نرم‌افزار یا برنامه: توسعه‌دهنده نرم‌افزار به طور کامل نرم‌افزار را سفارشی‌سازی می‌کند و اطمینان می‌دهد خطوط و فرآیندهای پیکربندی‌شده در نرم‌افزار با فرآیندهای کسب‌وکار مطابقت دارند و نیازهای آن را برآورده می‌کنند. این نقش می‌تواند به دو مدل ارائه شود: ممکن است سازمان یک نرم‌افزار اوپن‌سورس تهیه کند و پیاده‌سازی را به توسعه‌دهنده/ تیم توسعه‌دهندگان بسپارد و ممکن است سازمان تمامی مراحل پیاده‌سازی را به یک تأمین‌کننده بسپارد و به موازات آن ضمن آموزش توسعه‌دهندگان خود، نگهداری، تغییرات، پیاده‌سازی نیازهای جدید و توسعه آینده سیستم‌هایش را به توسعه‌دهندگان نرم‌افزاری خود بسپارد.مهندس تست نرم‌افزار/ مدیر تست سیستم: مهندس تست نرم‌افزار آزمایش ویژگی‌های مختلف نرم‌افزار را بررسی و مسیر را هدایت می‌کند. آنها باید از نزدیک با تمام اعضای اصلی تیم کار کنند تا اطمینان حاصل کنند که پیش از استقرار همه‌ موارد به خوبی اجرا می‌شود. مرحله آزمایش پذیرشِ کاربر، مرحله مهمی در فرایند پیاده‌سازی است و اگر سفارشی‌سازی یا انتقال داده‌ها یا ادغام‌های پیچیده برای بررسی وجود داشته باشد، می‌تواند طولانی هم باشد. وجود یک مدیر تست برای کمک به توسعه و هماهنگی برنامه تست و ثبت و پیگیری مشکلات با تأمین‌کننده می‌تواند بسیار مفید باشد. این نقش می‌تواند در دل نمایندگان تضمین کیفیت نیز قرار گیرد.پشتیبان داخلی (Help Desk): به طور کلی، شخصی باید در صورت بروز مشکلات پشتیبانی با آنها برخورد کند. به‌طورمعمول، یک هلپ‌دسک برای ثبت مشکلات و ارائه پشتیبانی در لایه اول باید وجود داشته باشد و مواردی را که قابل حل نیستند به تأمین‌کننده منتقل کند. در سازمان‌های کوچک‌تر ممکن است به طور شاخص چنین نقشی وجود نداشته باشد؛‌ بنابراین شخصی باید به‌عنوان نقطه تماس اصلی با تأمین‌کننده انتخاب شود تا اطمینان حاصل شود که مسائل به ‌طور مناسب ثبت شده و اقدامات لازم انجام می‌شود. هلپ‌دسک یا فرد انتخاب‌شده در حالت ایده‌آل به دانش سیستم بالایی نیاز دارد و باید بر این اساس آموزش ببیند. اعضای تیم پروژهاعضای تیم پروژه عموماً کارکنانی هستند که به طور فعال روی پروژه کار می‌کنند. آنها به طور کلی یک بخش از کسب‌وکار را نمایندگی می‌کنند و نقش‌شان این است که به‌عنوان یک رابط با تیم‌های خود عمل کنند و اطمینان یابند تسک‌های تعیین‌شده به‌درستی در حال انجام هستند. اعضای تیم پروژه بیشتر از هیئت نظارت پروژه یکدیگر را ملاقات خواهند کرد و معمولاً هر هفته یا هر دو هفته یک‌بار نسبت به پیشرفت پروژه جلساتی برگزار می‌کنند. اعضای تیم پروژه معمولاً شامل این افراد هستند:دستیار پروژه (Coordinator)کارشناس سیستم‌ها و روش‌هاکارشناس پروژهکارشناس PMOنمایندگان ذینفعانمانیتورینگ استفاده کاربران از سیستمیکی از چالش‌های کلیدی در هر استقرار CRM این است که اطمینان حاصل شود سیستم همان‌طور که در نظر گرفته‌ شده، برای دستیابی به خروجی‌های مورد نظر استفاده شود؛‌ بنابراین به‌منظور دستیابی به این مهم، نیاز به کسی است که نظارت کند کاربران چگونه از سیستم استفاده می‌کنند و میزان پایبندی آنها به روش‌های پیاده‌سازی‌شده چقدر است و کسانی که به کمک و آموزش اضافی نیاز دارند، شناسایی شوند. این نقش به‌ویژه در ماه‌های اولیه شروع به کار بسیار فشرده خواهد بود، اما باید پس از آن نیز وجود داشته باشد تا اطمینان حاصل شود استفاده از سیستم و اهداف مدیران ارشد سازمان حفظ می‌شود و کاربران جدید به‌سرعت سیستم را می‌پذیرند و با آن به‌درستی کار می‌کنند.گروه کاربران تستاین گروه متشکل از تعدای از کاربران از هر بخش ذینفع پروژه است تا سیستم را در حین پیاده‌سازی در محیط تست آزمایش کنند و به مدیر پروژه بازخورد ارائه دهند. آنها سیستم را در مراحل طراحی و پیاده‌سازی آزمایش می‌کنند و دو تا چهار ساعت در هفته روی پروژه کار می‌کنند.کاربران پیشرو: یکی از راه‌های تقویت آموزش و کاهش بار تیم پشتیبانی داخلی IT، شناسایی و جذب کاربران پیشرو است. اینها افرادی هستند که یا از طریق آموزش‌های اضافی یا کنجکاوی خود، سطح درک بالاتری از سیستم و نحوه استفاده از آن دارند و آماده هستند آن دانش را با همکاران خود در صورت نیاز به کمک و حمایت به اشتراک بگذارند؛ بنابراین پیشنهاد می‌شود در حین انتخاب تیم کاربران تست، افرادی با خصوصیات کاربران پیشرو مد نظر قرار گیرد.مربینماینده‌ سازمان در اخذ مستندات آموزشی و انتقال دانش به داخل سازمان است. تأمین‌کننده سیستم اغلب خدمات آموزشی ارائه می‌دهد. با این حال نیاز است فردی به‌عنوان نماینده داخل سازمان نیز مسئولیت مدیریت دانش و انتقال آن به افراد استفاده‌کننده را بر عهده داشته باشد.تأمین‌کنندهحال می‌خواهیم نقش‌های متداول در سمت تأمین‌کننده را به طور خلاصه بیان کنیم.مدیر پروژه (طرف تأمین‌کننده): رابط اصلی شما با تأمین‌کننده خواهد بود و مسئول هماهنگی فعالیت و گزارش پیشرفت آنها خواهد بود.معمار راهکار: مسئولیت اصلی طراحی سیستم را بر عهده دارد.توسعه‌دهنده: مسئول ساختن سیستم و پیاده‌سازی فرایندها و درخواست‌های کارفرما خواهد بود.تستر: برای اطمینان از اینکه مراحل پیاده‌سازی به‌درستی صورت پذیرفته و از استاندارد بالایی برخوردار است، تستر طرف تأمین‌کننده خروجی‌های توسعه‌دهندگان را بررسی می‌کند.مربی: آموزش «مربی سمت کاربر» را ارائه می‌دهد یا در صورت نیاز مستقیماً به کاربران آموزش می‌دهد. آنها همچنین در زمینه‌های تخصصی مانند مدیریت سیستم، توسعه راهکار، مباحث فنی، معماری سیستم یا گزارش‌دهی آموزش ارائه می‌دهند.پشتیبانان سیستم: تیمی هستند که هرگونه مشکل فنی و ساختاری و زیرساختی جهت پشتیبانی به آنها ارجاع داده می‌شود.نویسنده : بهنام بهزادی‌فربازنشر: علیرضا هاشمی - کارشناس ارشد مهندسی فناوری اطلاعات / گرایش تجارت الکترونیک اینشورتک ایران اینشورتک ایران Mon, 23 Feb 2026 12:40:25 +0330 https://virgool.io/Digital-Insurance/%D8%A7%DB%8C%D8%AC%D8%A7%D8%AF-%D8%AA%D8%AC%D8%B1%D8%A8%D9%87-%D9%81%D9%86%D8%A7%D9%88%D8%B1%D8%A7%D9%86%D9%87-%D9%85%D8%B7%D9%84%D9%88%D8%A8-%D8%A8%D8%B1%D8%A7%DB%8C-%D9%85%D8%B4%D8%AA%D8%B1%DB%8C%D8%A7%D9%86-%D9%87%D9%85%D8%B1%D8%A7%D9%87-%D8%A8%D8%A7-%D8%B1%D8%B9%D8%A7%DB%8C%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%B2%D8%A7%D9%85%D8%A7%D8%AA-%D9%82%D8%A7%D9%86%D9%88%D9%86%DB%8C-vtulycubcvf4 مقدمهشرکت‌های بیمه با پیچیدگی فزاینده‌ای روبه‌رو هستند؛ چرا که مقررات به‌طور فزاینده‌ای متنوع و ناهمگون شده‌اند. این پراکندگی مقرراتی، چالش‌های جدی برای بیمه‌گرانی ایجاد می‌کند که در تلاش‌اند هم‌زمان تجربه مشتری را بهبود دهند و الزامات انطباق، امنیت و بازده سرمایه‌گذاری‌های فناورانه را حفظ کنند. بیمه‌گران پیشرو در حال بازتعریف نقش فناوری هستند؛ نه صرفاً به‌عنوان ابزاری عملیاتی، بلکه به‌عنوان محرکی راهبردی برای خلق ارزش برای مشتری و کسب‌وکار. در مرکز این رویکرد، حفاظت از دو امر مهم قرار دارد: سامانه‌های کسب‌وکار و وقت افراد. با کاهش اصطکاک‌های اداری و ساده‌سازی فرایندها، بیمه‌گران می‌توانند به مشتریان کمک کنند تا رویدادهای دشوار زندگی را آسان‌تر مدیریت کنند و در عین حال، وقت کارکنان را برای تمرکز بر فعالیت‌های ارزش‌آفرین‌تر آزاد سازند.تجربه دیجیتالتجربه‌های دیجیتال، انسان‌محور و همیشه‌در‌دسترس به ضرورتی اجتناب‌ناپذیر تبدیل شده‌اند. بیمه‌گران در حال سرمایه‌گذاری بر تعاملات دیجیتال ۲۴/۷، یکپارچه‌سازی سامانه‌ها با سیستم‌های مدیریت سرمایه انسانی و تبادل داده بلادرنگ هستند. این قابلیت‌ها زمان پردازش را کاهش می‌دهدو خطاها را کم می‌کند. همچنین، مکانیزم‌های پرداخت سریع و دیجیتال، با کاهش فشار مالی، آرامش خاطر بیشتری در مقاطع حساس ایجاد می‌کند. در عین حال، بیمه‌گران در محیطی به‌شدت قانون‌مند فعالیت می‌کنند و اغلب با محصولاتی سروکار دارند که مشمول مقررات سخت‌گیرانه حفاظت از داده‌ها هستند. امنیت سایبری قوی، استانداردهای اخلاقی داده و انطباق قانونی، پیش‌نیازهای اساسی‌اند که نیازمند سرمایه‌گذاری و پایش مستمر هستند. با این حال، سازمان‌های پیشرو نشان داده‌اند که می‌توان هم‌زمان نوآوری مسئولانه داشت. برای مثال، استفاده از هوش مصنوعی برای افزایش سرعت پردازش و دسترسی بهتر به اطلاعات بدون آنکه تصمیم‌های حساس مانند تأیید خسارت به‌طور خودکار واگذار شوند. با این همه، تفاوت مقررات میان کشورها، نیاز به چارچوب‌های انطباقی سفارشی و پلتفرم‌های فناوری انعطاف‌پذیر را تشدید می‌کند. نوآوری پایدار بدون انضباط مالی و شفافیت امکان‌پذیر نیست. بیمه‌گران موفق، سرمایه‌گذاری‌های فناوری را به‌طور مستقیم به راهبرد کلان، برنامه مالی و نتایج مورد انتظار برای مشتری متصل می‌کنند. آن‌ها از شاخص‌های عملکردی روشن از جمله رضایت مشتری، تعامل، رشد و بهره‌وری عملیاتی برای هدایت تخصیص سرمایه و سنجش بازده استفاده می‌کنند. چارچوب‌هایی مانند «کجا بازی کنیم و چگونه برنده شویم» به هم‌راستاسازی تیم‌ها و تمرکز سازمان بر اولویت‌های مشترک کمک می‌کند. در نهایت، بیمه‌گرانی که بتوانند میان مدیریت مالی قوی، فناوری پایدار، انضباط مقرراتی و تمرکز عمیق بر تجربه مشتری تعادل برقرار کنند، بهترین موقعیت را برای موفقیت خواهند داشت. با ساده‌سازی فرایندهای پیچیده و هم‌راستا کردن نوآوری با مأموریت سازمانی، این شرکت‌ها می‌توانند در یکی از چالش‌برانگیزترین محیط‌های کسب‌وکار، ارزشی ماندگار خلق کنند.علیرضا هاشمی، کارشناس ارشد مهندسی فناوری اطلاعات اینشورتک ایران اینشورتک ایران Sun, 22 Feb 2026 14:35:52 +0330 https://virgool.io/Digital-Insurance/%D9%86%D8%A6%D9%88%D8%A7%DB%8C%D9%86%D8%B4%D9%88%D8%B1%D8%A7%D9%86%D8%B3-%D9%88-%D9%85%D8%AF%DB%8C%D8%B1%DB%8C%D8%AA-%D8%AA%D8%AC%D8%B1%D8%A8%D9%87-%D9%85%D8%B4%D8%AA%D8%B1%DB%8C-%D9%BE%D8%B3-%D8%A7%D8%B2-%D8%AE%D8%B3%D8%A7%D8%B1%D8%AA-wbhlh6foo0xa مقدمهپرداخت خسارت در بیمه گری کلاسیک در مقام انتهای چرخه ارزش تعریف می‌شود که منطق سازمانی آن بر حداقل‌سازی خروجی مالی، کنترل، بوروکراسی اداری و مدیریت ریسک از منظر حفاظتی استوار است. خسارت به عنوان یک بار هزینه‌ای تلقی شده که باید با ارزیابی، رویه‌های سخت‌گیرانه و منطق احتیاطی محدود شود. این نگاه می تواند ساختار مبتنی بر بی‌اعتمادی سازمان‌یافته تولید نماید که در آن بیمه‌گذار در موقعیت سوژه‌ی پرریسک قرار گرفته و تجربه او در فرایند خسارت تابع منطق نظارتی و تقلیل‌گرایانه باشد.با ظهور پارادایم نئواینشورانس (Neo insurance) خسارت دیگر یک مؤلفه انتهایی در زنجیره عملیات نیست و به کانون بازتولید معنا، شکل‌گیری اعتماد ساختاری و تولید سرمایه نمادین برند بیمه‌گر تبدیل می‌شود. فرایند خسارت بخشی از سازوکار خلق ارزش سازمانی است و فقط به عنوان ساز و کاری برای مدیریت هزینه محسوب نمی شود. تجربه مشتری پس از خسارت به‌عنوان یک سازه ساختاری در مدل ارزش‌آفرینی نئواینشورانس تعریف شده که کارکرد آن فراتر از ارائه خدمت بوده و به حوزه مشروعیت سازمانی، بازتولید اعتماد اجتماعی و تثبیت جایگاه رقابتی شرکت بیمه گر امتداد می‌یابد. لذا خسارت به یک نقطه تماس راهبردی در تجربه مشتری تبدیل می‌شود که ظرفیت شکل‌دهی به ادراک ریسک، تصویر ذهنی برند و وفاداری بیمه‌گذار را دارد. همچنین خسارت از یک متغیر هزینه‌ای به یک دارایی نامشهود سازمانی تغییر ماهیت می‌دهد که قابلیت تبدیل به مزیت رقابتی پایدار را داراست. لذا تجربه مشتری پس از خسارت در نئواینشورانس یک مؤلفه ساختاری در معماری رقابتی، منطق ارزش‌آفرینی و الگوی حکمرانی بیمه‌گر محسوب می‌شود که در پیوند مستقیم با اعتماد ساختاری، مشروعیت اجتماعی و سرمایه نمادین برند قرار داشتهو نقش آن در بقای راهبردی شرکت بیمه گر، هم‌تراز با طراحی محصول و قیمت‌گذاری ریسک تعریف می‌شود. گذار از منطق کنترلی به منطق تجربه‌محوردر نظام سنتی مدیریت خسارت الگوی رفتاری مبتنی بر ارزیابی سختگیرانه برگرفته از تجارب قبلی حاکم است که بیمه‌گذار به‌صورت پیش‌فرض به عنوان یک عامل پرریسک تلقی می‌شود. این رویکرد موجب طراحی فرایندهای چندلایه، مستند و زمان‌بر شده که علاوه بر محدودیت کارایی عملیاتی، موجب فرسایش سرمایه اجتماعی و کاهش اعتماد بیمه‌گذاران نیز می‌گردد. در سوی دیگر نئواینشورانس با بازطراحی تجربه خسارت بر اساس منطق اعتماد داده‌محور (data-driven trust) این ساختار را بازتعریف می‌کند. لذا اعتماد از مسیر تعامل انسانی مستقیم حاصل نمی‌شود و از طریق پردازش رفتارداده‌ها، تحلیل الگوریتمی و اعتبارسنجی هوشمندشکل می‌گیرد. این دگرگونی باعث کاهش اصطکاک سازمانی، افزایش پیش‌بینی‌پذیری و ایجاد تجربه کاربری روان و یکپارچه در کل مسیر تسویه خسارت می‌شود. معماری دیجیتال تجربه خسارتتجربه مشتری پس از خسارت در نئواینشورانس مبتنی بر یک معماری دیجیتال جامع بوده که چند لایه عملیاتی و تحلیلی را دربرمی‌گیرد. اولین لایه تعامل کاربر (user interface) شامل اپلیکیشن‌ها و سکو‌های برخط است که نقطه تماس مستقیم با مشتری را فراهم می‌کند. لایه دوم داده کاوی است که با پردازش داده‌ها، شناسایی الگوهای رفتاری و ارزیابی ریسک، پایه تصمیم‌گیری را شکل می‌دهد. سومین لایهتصمیم‌سازی خودکار (algorithmic decision-making) است که مسیر پرداخت، ارزیابی و تسویه خسارت را تعیین می‌کند. لذا بیمه‌گذار با یک سیستم هوشمند و پاسخ‌گو و نه فقط با بیمه گر تعامل داشته و تجربه وی مبتنی بر سرعت، شفافیت، قابلیت پیش‌بینی و استمرار فرایند طراحی می‌شود. سازماندهی دیجیتال به عنوان هسته ارزش‌آفرینی نئواینشورانس تضمین می‌کند که تجربه پس از خسارت به‌عنوان یک مزیت رقابتی پایدار، همسو با اعتماد سازمانی و رضایت مشتری توسعه یابد.زمان به‌عنوان متغیر کلیدی تجربهزمان یک متغیر راهبردی است که کیفیت تعامل مشتری با شرکت بیمه گر را تعیین می‌کند. تأخیر در فرایند تسویه خسارت بطور مستقیم موجب کاهش سرمایه اجتماعی بیمه‌گر و افزایش ادراک ریسک از سوی بیمه‌گذار می‌شود. نئواینشورانس با بهره‌گیری از خودکارسازی فرایندها، ارزیابی آنی داده‌ها (real-time data processing) و حذف گلوگاه‌های انسانی مفهوم زمان خسارت را بازتعریف می‌کند. لذا باید گفت سرعت پرداخت خسارت بخشی از هویت برند و شاخص اصلی اعتمادسازی است. تجربه مشتری در این بستر بر اساس سرعت، شفافیت و قطعیت فرآیند شکل گرفته که این امر به تثبیت وفاداری و ارتقای ادراک ارزش مشتری منجر می‌شود.شفافیت الگوریتمی و اعتماد سازمانیاز چالش‌های اساسی در تجربه دیجیتال پس از خسارت، جعبه سیاه الگوریتم‌ها است بدین معنا که تصمیم‌گیری‌های خودکار که فاقد شفافیت و قابلیت تفسیر باشند، می‌توانند منجر به بی‌اعتمادی ساختاری شوند. نئواینشورانس ناگزیر است میان کارایی الگوریتمی و مشروعیت اجتماعی تصمیمات تعادل ایجاد کند. تجربه مشتری زمانی پایدار و اعتمادساز خواهد بود که منطق تصمیم‌گیری قابل فهم، توضیح‌پذیر و پیگیری‌پذیر باشد. شفافیت الگوریتمی (algorithmic transparency) به‌عنوان یک مؤلفه ساختاری علاوه بر ارتقای اعتماد مشتری، بخش مهمی از برند نئواینشورانس و ابزار تثبیت موقعیت رقابتی آن در بازار بیمه غیرزندگی محسوب می‌شود.تجربه پس از خسارت به‌عنوان ابزار وفادارسازیوفاداری مشتری در پارادایم نوین بیمه دیجیتال مبتنی بر تجربه بحران شکل می‌گیرد و فقط بر اساس قیمت یا مزایای مالی نخواهدبود. لحظه وقوع خسارت به‌عنوان لحظه حقیقت برند عمل می‌کند چرا که در این نقطه، فاصله میان وعده‌های بازاریابی و عملکرد واقعی شرکت بیمه گر آشکار می‌شود. نئواینشورانس با مدیریت هوشمند این لحظه، خسارت را از یک رخداد منفی صرف به یک نقطه تماس مثبت (positive touchpoint) تبدیل می‌کند. هنگامی که تجربه پس از خسارت، روان، سریع و شفاف طراحی شده باشد، علاوه بر بازتولید سرمایه اجتماعی و اعتماد بیمه‌گذار، پیوند عاطفی میان مشتری و برند را تقویت می‌کند. لذا بیمه‌گذار از یک مصرف‌کننده منفعل به یک کنشگر وفادار تبدیل می‌شود و تجربه بحرانی خسارت به‌عنوان ابزار کلیدی در ساخت و تثبیت وفاداری مشتری عمل می‌کند. بازتعریف نقش نیروی انسانی در تجربه خسارتاین یک واقعیت است که نئواینشورانس دیجیتالی‌شدن فرایند خسارت به‌جای حذف نقش انسانی، آن را بازتعریف نموده و ماهیت تعامل انسان با سیستم را تغییر می‌دهد. نیروی انسانی از وظایف اجرایی و تکراری به نقش‌های حمایتی، تفسیری و ارتباطی منتقل شده که تمرکز بر هدایت تجربه مشتری و مدیریت نقاط حساس فرآیند قرار دارد. منابع انسانی در نئواینشورانس به‌عنوان تنظیم‌گر تجربه(experience moderator) عمل می‌کند و مداخله او در نقاط بحرانی، مکمل سیستم‌های خودکار و الگوریتمیک است. این مداخله، کارکرد حیاتی در تثبیت اعتماد مشتری، کاهش ادراک ریسک و مدیریت بحران‌های ادراکی داشته و تضمین می‌کند که فناوری تجربه مشتری را نیز از منظر روان‌شناسی و اجتماعی بهینه‌سازی کند. باید گفت که مدیریت تجربه مشتری پس از خسارت در قالب نئواینشورانس، ورای یک تحول فناورانه است و به منزله یک دگرگونی شناختی و سازمانی در فهم کارکرد بیمه گری مطرح می‌شود. خسارت که پیش‌تر به‌عنوان یک هزینه تلقی می‌شد، اینک به یک دارایی راهبردی تبدیل شده و تجربه پس از آن به یکی از منابع کلیدی خلق مزیت رقابتی پایدار تبدیل می‌گردد. نئواینشورانس به عنوان یک شرکت بیمه گر مبتنی بر فنآوری، یک سازمان مدیریت اعتماد در اقتصاد ریسک محسوب می‌شود که ارزش واقعی آن علاوه بر حجم پرتفوی در کیفیت و انسجام تجربه‌های بحرانی مشتریان و توانایی بازتولید اعتماد و سرمایه نمادین سازمانی تعریف می‌شود.نویسنده : جناب آقای دکتر وحید نوبهاربازنشر: علیرضا هاشمی، کارشناس ارشد مهندسی فناوری اطلاعات اینشورتک ایران اینشورتک ایران Sun, 22 Feb 2026 14:02:17 +0330 https://virgool.io/Digital-Insurance/%D8%AF%D8%B3%D8%AA%DB%8C%D8%A7%D8%B1-%D9%87%D9%88%D8%B4%D9%85%D9%86%D8%AF-devops-bsqqm3ebqgis دستیار هوشمند DevOps (DevOps Intelligent Assistant) چیست؟دستیار هوشمند DevOps یک راه‌حل هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) است که به تیم‌های DevOps کمک می‌کند تا:- فرآیندهای توسعه و عملیات (DevOps) را خودکار کنند، - خطاهای سیستمی را سریع‌تر تشخیص دهند و رفع کنند (AIOps)، - تصمیم‌گیری‌های بهینه در مدیریت زیرساخت‌ها و برنامه‌ها داشته باشند.این دستیارها معمولاً به صورت چت‌بات‌های تعاملی یا پلتفرم‌های تحلیلی هوشمند درون خط لوله DevOps (CI/CD) یا سیستم‌های نظارتی (مانند Prometheus, Grafana, ELK) گنجانده می‌شوند. اجزای کلیدی DevOps Intelligent Assistant1. هوش مصنوعی برای نظارت (AIOps): - تحلیل لاگ‌ها، متريک‌ها و تریس‌ها برای شناسایی الگوهای غیرعادی. - پیش‌بینی خرابی‌ها (failure prediction) قبل از وقوع. 2. اتوماسیون هوشمند (Intelligent Automation): - اجرای خودکار اسکریپت‌های رفع خطا (remediation scripts). - تنظیم خودکار منابع (Auto-scaling, resource tuning). 3. رابط کاربری تعاملی (Conversational UI): - امکان پرس‌و‌جو از سیستم با زبان طبیعی (Natural Language Query). - مثال: «وضعیت دیتابیس در ساعت ۱۴ چه بوده؟» یا «چرا سرور X down شده؟» 4. یکپارچه‌سازی با ابزارهای DevOps: - ادغام با Jenkins, GitLab CI, Kubernetes, Ansible, Terraform, Docker و غیره. کاربردهای آن در حوزه‌های کسب و کارهانمونه ابزارها و پلتفرم‌های موجودچالش‌ها و نکات مهم- حریم خصوصی و امنیت داده: استفاده از مدل‌های داخلی (on-prem) یا private LLM برای جلوگیری از نشت داده‌های حساس.- یکپارچه‌سازی پیچیده: نیاز به API استاندارد و ابزارهای میان‌افزار (middleware).- وابستگی به کیفیت داده: هوش مصنوعی فقط به اندازه داده‌های ورودی هوشمند است.- فرهنگ سازمانی: تیم‌ها باید به تصمیمات هوشمند اعتماد کنند و فرآیندهای جدید را بپذیرند.علیرضا هاشمی ، کارشناس ارشد مهندسی فناوری اطلاعات - گرایش تجارت الکترونیک اینشورتک ایران اینشورتک ایران Wed, 22 Oct 2025 12:14:11 +0330 https://virgool.io/Digital-Insurance/%D9%85%D9%82%D8%A7%DB%8C%D8%B3%D9%87-%D8%B1%D9%88%D8%B4-%D9%87%D8%A7%DB%8C-%D9%85%D8%AE%D8%AA%D9%84%D9%81-%D9%87%D9%88%D8%B4-%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C-v4y4tjhobw0i اگر آنچه که اکثر آنها را عوامل هوش مصنوعی می نامند، فقط گردش کار پیشرفته LLM هستند؟پس واقعا چه چیزی تفاوت ایجاد می کند؟ بگذارید توضیح دهم...هر چیزی که به یک مدل زبان بزرگ متصل است را نمی توان عامل نامید و بسته به مورد استفاده خود، باید راه حل GenAI مناسب را انتخاب کنید. بنابراین، چگونه راه حل مناسب برای مورد استفاده را شناسایی کنیم؟اجازه دهید با مقایسه راه حل های محبوب با Agents درک کنیم:گردش کار LLM- درخواست کاربر توسط معماری مدل توکن و پردازش می شود.- دانش از پیش آموزش دیده از مجموعه داده های بزرگ یا داده های دامنه عمومی اعمال می شود.- در LLM بهترین متن بعدی را پیش بینی می کند ← یک پاسخ تک شات ایجاد می کند.تفاوت های اصلی در مقابل عوامل هوش مصنوعی:- صرفا مبتنی بر تولید متن.- بدون استدلال چند مرحله ای یا استفاده از ابزار خارجی.اتوماسیون فرآیند رباتیک RPA - تریگر دریافت شده ← گردش کار شناسایی شده ← اسکریپت اتوماسیون اجرا شد.- مسیرهای ثابت (دستی یا برنامه ریزی شده) را دنبال می کند.- با برنامه ها تعامل دارد ← خروجی / وضعیت گزارش ها را انجام می دهد.تفاوت های اصلی در مقابل عوامل هوش مصنوعی:- کاملا مبتنی بر قوانین، بدون خودمختاری.- فقط ابزارها و گردش کار از پیش تعریف شده.عوامل هوش مصنوعی- مرحله ورودی ← ابزارها و APIها (داخلی یا خارجی) را به صورت پویا انتخاب کنید.- انجام اقدامات چند مرحله ای ← جمع آوری داده ها از طریق فراخوانی های API / پرس و جوهای DB- حفظ حافظه (کوتاه مدت و بلند مدت) ← کامپایل نتایج ← خروجیتفاوت های اصلی LLM Workflow در مقابل RPA :- وظیفه گرا و استفاده از ابزار.- حالت و حافظه را حفظ می کند.هوش مصنوعی عامل- ورودی را بین چندین عامل برای کارهای موازی تقسیم می کند.- عامل برنامه ریز ← بازیابی داده ها ← فراخوانی های API / پرس و جوهای DB را هماهنگ می کند.- نمایندگان ارتباط برقرار می کنند، نتایج را دوباره کار می کنند، زمینه را همگام سازی می کنند، وضعیت را حفظ می کنند، حافظه را به روز می کنند.تفاوت های اصلی در مقابل عوامل هوش مصنوعی:- همکاری چند عاملی به جای اجرای تک عامل.- توزیع مستقل و تخصیص مجدد وظایف.نتیجه نهایی:1- روش LLM = تولید متن تک شات.2- روش RPA = قوانین + اتوماسیون، بدون یادگیری.3- عوامل هوش مصنوعی = تک عامل، اجرای چند مرحله ای مستقل با حافظه.4- هوش مصنوعی عامل = اکوسیستم چند عاملی با استقلال هماهنگ.موارد استفاده در دنیای واقعی1- روش LLM = خلاصه کردن رونوشت جلسات.2- روش RPA = ارسال ایمیل های از پیش فرمت شده هنگام ارسال فرم ها.3- روش عوامل هوش مصنوعی = یک عامل تریاژ که گزارش های خطا را اسکن می کند، علت را شناسایی می کند و یک تیکت دقیق Jira را با مراحل تولید مثل باز می کند.4- روش هوش مصنوعی عامل = یک سیستم انبار رباتیک که در آن یک نماینده مسیرهای انتخاب را برنامه ریزی می کند، دیگری بازوهای ربات را برای بازیابی اقلام کنترل می کند و دیگری بسته بندی و برچسب گذاری را هماهنگ می کند.درک تفاوت ها فقط شروع است ، ارزش واقعی از ایجاد نمایندگانی حاصل می شود که می توانند در محیط های سازمانی پیشرفت کنند. این دقیقا همان چیزی است که در مورد ساخت عوامل هوش مصنوعی با طرز فکر سازمانی پوشش داده می شود. نویسنده: Rakesh Gohelترجمه و بازنشر: علیرضا هاشمی، کارشناس ارشد مهندسی فناوری اطلاعات گرایش تجارت الکترونیک اینشورتک ایران اینشورتک ایران Wed, 01 Oct 2025 09:53:03 +0330 https://virgool.io/Digital-Insurance/%D8%AA%D8%AD%D9%88%D9%84-%D8%AF%DB%8C%D8%AC%DB%8C%D8%AA%D8%A7%D9%84-%D8%AF%D8%B1-%D8%B5%D9%86%D8%B9%D8%AA-%D8%A8%DB%8C%D9%85%D9%87-%DA%A9%D8%B4%D9%88%D8%B1-%D8%A7%DB%8C%D8%B1%D8%A7%D9%86-mtahjbrtqsm8 با توجه به نقش و اهمیت تحول دیجیتال در صنعت بیمه کشور ایران، این تحقیق برای شناسایی عوامل، دامنه، روندها ، چالش ها و راهکارهای آن تهیه شده است. امیدوارم مفید واقع شود و تأثیری هرچند اندک در راستای شروع هدفمند سفر تحول دیجیتال در صنعت بیمه کشور ایران داشته باشد.1- یافتن ارزش داده‌ها در صنعت بیمهداده‌ها در صنعت بیمه یکی از مهم‌ترین دارایی‌ها به شمار می‌آیند. استفاده از تحلیل داده‌ها در حوزه‌های زیر ارزش ایجاد می‌کند:مدیریت ریسک: شناسایی الگوها و پیش‌بینی خسارت‌ها.توسعه محصولات جدید: تحلیل داده‌ها برای طراحی بیمه‌نامه‌های شخصی‌سازی‌شده.پیشگیری از تقلب: شناسایی رفتارهای غیرعادی در ادعاهای خسارت.بهبود تجربه مشتری: استفاده از داده‌های مشتریان برای بهینه‌سازی فرآیندها و خدمات. 2- زنجیره ارزش صنعت بیمهزنجیره ارزش صنعت بیمه شامل مراحل زیر است:طراحی محصول: توسعه بیمه‌نامه‌های متناسب با نیاز بازار.قیمت‌گذاری و ارزیابی ریسک: استفاده از داده‌ها و مدل‌های آماری برای تعیین حق بیمه.بازاریابی و فروش: ترویج محصولات از طریق کانال‌های دیجیتال و سنتی.صدور بیمه‌نامه: مکانیزه‌سازی فرآیندهای صدور.مدیریت خسارت: ارزیابی و پرداخت خسارت با استفاده از فناوری‌های نوین.3- نقش تحول دیجیتال در صنعت بیمهتحول دیجیتال باعث تغییرات بنیادین در فرآیندها و مدل‌های کسب‌وکار صنعت بیمه می‌شود:خودکارسازی فرآیندها: استفاده از هوش مصنوعی برای صدور بیمه‌نامه و ارزیابی خسارت.شخصی‌سازی خدمات: بهره‌گیری از داده‌های مشتریان برای ارائه خدمات هدفمند.نوآوری در محصولات: توسعه محصولات نوآورانه مثل بیمه‌های مبتنی بر رفتار.ارتباط موثر با مشتریان: استفاده از پلتفرم‌های دیجیتال برای تعامل بهتر با مشتریان. 4- تحول دیجیتال در سراسر زنجیره ارزش بیمهتحول دیجیتال در تمامی مراحل زنجیره ارزش صنعت بیمه قابل اجرا است:در طراحی محصول: استفاده از داده‌های کلان و یادگیری ماشین برای پیش‌بینی نیازهای مشتریان.در قیمت‌گذاری و ارزیابی ریسک: استفاده از مدل‌های پیشرفته تحلیل داده برای دقیق‌تر کردن پیش‌بینی‌ها.در بازاریابی و فروش: بکارگیری پلتفرم‌های دیجیتال برای فروش بیمه‌نامه.در مدیریت خسارت: بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای ارزیابی خسارت‌ها و شناسایی تقلب.5- روندهای آینده تحول دیجیتال در صنعت بیمههوش مصنوعی و یادگیری ماشین: پیش‌بینی رفتار مشتریان و ارزیابی ریسک.بلاکچین: افزایش شفافیت و امنیت در مدیریت بیمه‌نامه‌ها و پرداخت خسارت‌ها.اینترنت اشیا (IoT): استفاده از داده‌های دستگاه‌های متصل برای بهبود ارزیابی ریسک.بیمه دیجیتال (InsurTech): ظهور شرکت‌های نوآور در حوزه بیمه دیجیتال. 6- مروری بر 3 پروژه تحول دیجیتال در شرکت‌های بین‌المللی بیمهشرکت Allianz: استفاده از هوش مصنوعی برای پردازش ادعاهای خسارت.شرکت AXA: توسعه اپلیکیشن‌های موبایلی برای ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده.شرکت Ping An چین: بهره‌گیری از فناوری‌های پیشرفته مثل بلاکچین برای افزایش کارایی. 7- چالش‌های صنعت بیمه ایران برای شروع سفر تحول دیجیتالمقاومت فرهنگی و سازمانی در برابر تغییرات.نبود سیاست‌ها و قوانین حمایت‌کننده.عدم دسترسی به داده‌های دقیق و قابل اعتماد.فقدان سرمایه‌گذاری کافی در فناوری‌های نوین.کمبود زیرساخت‌های فناوری اطلاعات. 8- راه‌هایی برای غلبه بر چالش‌های تحول دیجیتال صنعت بیمه ایرانآموزش کارکنان: فرهنگ‌سازی و توانمندسازی منابع انسانی برای پذیرش تغییرات دیجیتال.وضع قوانین حمایتی: تدوین سیاست‌هایی برای تقویت نوآوری دیجیتال.همکاری با شرکت‌های فناورانه (InsurTech): ایجاد شراکت‌های راهبردی با استارتاپ‌های فعال جهت دسترسی به داده ها.سرمایه‌گذاری هدفمند: تخصیص بودجه به پروژه‌های تحول دیجیتال اولویت‌دار.توسعه زیرساخت‌های فناوری اطلاعات: ایجاد سیستم‌های پیشرفته برای مدیریت داده‌ها.علیرضا هاشمی، کارشناس ارشد مهندسی فناوری اطلاعات ، گرایش تجارت الکترونیک اینشورتک ایران اینشورتک ایران Sun, 17 Aug 2025 11:26:00 +0330 https://virgool.io/Digital-Insurance/%D8%BA%D8%AF%D9%87-%D9%BE%DB%8C%D9%86%D9%87-%D8%A2%D9%84-%DA%86%DB%8C%D8%B3%D8%AA-m4xkwfrptbdc غده پینه‌آل که با نام «چشم سوم» نیز شناخته می‌شود، بخش مخروطی شکل کوچکی در مغز ما است که مسئول تولید ملاتونین، مشتقی از سروتونین، است. این ماده مستقیماً با هورمون‌های ما که به نوبه خود الگوهای خواب و بیداری و عملکردهای فصلی ما را تعدیل می‌کنند، مرتبط است. غده پینه‌آل در نزدیکی بخش مرکزی مغز ما قرار گرفته و ناحیه کوچکی را بین دو نیمکره ما اشغال می‌کند.هنگامی که غده پینه‌آل فعال می‌شود، حس سرخوشی و یگانگی‌ای را به ذهن القا می‌کند که حس دانش و روشنگری را فراهم می‌آورد. گفته می‌شود که انسان‌ها می‌توانند عملکرد غده پینه‌آل را از طریق یوگا، مدیتیشن و سایر روش‌ها فعال کنند. غده پینه‌آل به عنوان راهی برای سفر بین ابعاد در نظر گرفته می‌شود که بسیاری از آن به عنوان فرافکنی اختری یا مشاهده از راه دور یاد می‌کنند.جالب اینجاست که باستانیان از قدرت غده پینه‌آل آگاه بودند و از طریق تعدادی از روش‌ها و تمرینات باستانی – که قرن‌هاست گم شده‌اند – انسان‌های باستان قادر به کنترل افکار و اعمال دیگران در جهان فیزیکی بودند.برای تقویت غده پینه آل و افزایش تولید ملاتونین، می‌توانید از روش‌هایی مانند کاهش مواجهه با نور آبی (به ویژه قبل از خواب)، مدیتیشن منظم، و داشتن یک رژیم غذایی سالم سرشار از آنتی‌اکسیدان‌ها و تریپتوفان استفاده کنید. همچنین، حذف فلوراید از رژیم غذایی و افزایش مصرف سبزیجات و میوه‌های تازه نیز می‌تواند مفید باشد. توضیحات:کاهش مواجهه با نور آبی:نور آبی ساطع شده از دستگاه‌های الکترونیکی می‌تواند تولید ملاتونین را مختل کند. کاهش استفاده از این دستگاه‌ها قبل از خواب می‌تواند به بهبود عملکرد غده پینه آل کمک کند. مدیتیشن:مدیتیشن منظم، حتی برای چند دقیقه در روز، می‌تواند به افزایش تولید ملاتونین و حمایت از عملکرد غده پینه آل کمک کند. رژیم غذایی سالم:رژیم غذایی غنی از آنتی‌اکسیدان‌ها (مانند میوه‌ها و سبزیجات) و تریپتوفان (مانند بوقلمون، مرغ و تخم مرغ) می‌تواند به تولید ملاتونین کمک کند. حذف فلوراید:برخی معتقدند که فلوراید می‌تواند بر عملکرد غده پینه آل تأثیر منفی بگذارد. حذف آن از رژیم غذایی و جایگزینی با سبزیجات و میوه‌های تازه ممکن است مفید باشد. استفاده از سنگ‌ها و کریستال‌ها:برخی افراد برای متعادل کردن انرژی چاکرای چشم سوم و جذب انرژی‌های اضافی از سنگ‌هایی مانند چشم ببر، آمیتیست و هماتیت استفاده می‌کنند. مراقبه:مراقبه به تخلیه انرژی‌های منفی و رسیدن به آرامش کمک می‌کند و در نتیجه، می‌تواند به تعادل گردش انرژی در بدن و بهبود عملکرد غده پینه آل منجر شود. نکات مهم:فعالیت بیش از حد غده پینه آل نیز می‌تواند مشکلاتی ایجاد کند. در صورت بروز علائم فعالیت بیش از حد، بهتر است به دنبال راهکارهای متعادل کننده باشید. اینشورتک ایران اینشورتک ایران Mon, 04 Aug 2025 12:50:32 +0330