سرویس بین‌الملل / زهرا مازندرانی: صنعت بیمه همیشه با داده‌ها سروکار داشته است، اما تا به‌حال قادر به استفاده بهینه از این داده‌ها نبوده است.

با ظهور هوش مصنوعی، که مجموعه‌های عظیمی از اطلاعات دیجیتالی جمع‌آوری‌شده از منابع عمومی و خصوصی را تجزیه و تحلیل می‌کند و از آن یاد می‌گیرد، شرکت‌های بیمه از جنبه‌های متعدد این فناوری، از یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی گرفته تا اتوماسیون فرآیندهای رباتیک و تجزیه و تحلیل صوتی / تصویری استقبال می‌کنند.
بیمه پا به پای انقلاب تکنولوژی پیش می‌رود چرا که اینترنت اشیاء، هوش مصنوعی، روباتیک و سایر فناوری‌های پیشرفته بر نحوه عملکرد این صنعت تأثیر می‌گذارد. در زیر به برخی از روش‌هایی که هوش مصنوعی باعث پیشرفت صنعت بیمه شده، پرداخته شده است:

ساده‌سازی فرآیند‌ها توسط هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در بیمه می‌تواند به شرکت‌های بیمه کمک کند تا ادعاهای تقلبی را شناسایی کرده و به فرآیند نام نویسی کمک کند. با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و تحلیل الگوهای پیچیده، هوش مصنوعی قادر به تشخیص الگوهای مشکوک و شناسایی ادعاهای تقلبی است. این روش باعث تسریع فرآیند تصمیم‌گیری و کاهش هزینه‌ها می‌شود. همچنین، با آموزش مدل‌ها با استفاده از داده‌های تاریخی، هوش مصنوعی می‌تواند الگوهای رفتاری و عادی مشتریان را درک کند و در صورت شباهت‌های مشکوک، به بیمه‌گران اخطار دهد. استفاده از هوش مصنوعی در بیمه منجر به سرعت بیشتر، دقت بالاتر و کاهش هزینه‌ها می‌شود و به شرکت‌های بیمه امکان می‌دهد مشتریان بالقوه را به‌طور مؤثری ارزیابی کنند و ریسک آنها را تعیین کنند.

کاهش خطا توسط هوش مصنوعی

استفاده از هوش مصنوعی در تعیین نرخ بیمه خودرو می‌تواند عوامل شخصی مانند امتیاز اعتبار، درآمد، سطح تحصیلات، شغل و وضعیت تاهل و مالکیت خانه را حذف کرده و سوگیری‌ها را کاهش دهد. هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های آماری و الگوهای پیچیده، مدل‌هایی برای تعیین نرخ بیمه خودرو ایجاد می‌کند که بر اساس خصوصیات خودرو و خطرهای مرتبط تعیین می‌شود. این روش به افراد با درآمد پایین کمک می‌کند و سیاست‌های بیمه‌گران را منطبق بر وضعیت آنها قرار می‌دهد. همچنین، استفاده از هوش مصنوعی باعث افزایش عدالت و کاهش سوگیری‌ها در تعیین نرخ بیمه خواهد شد.

ارائه بیمه‌های منعطف توسط هوش مصنوعی

با استفاده از فناوری ردیابی، بیمه‌گران می‌توانند عادات رانندگان شرکت‌های تاکسیرانی را مشاهده کرده و به رانندگانی که رانندگی ایمن‌تری دارند، خدمات و حق بیمه کمتری ارائه دهند. همچنین، با استفاده از سیستم‌های ردیابی، می‌توان زمان فعال شدن پوشش بیمه را به زمانی محدود کرد که رانندگان واقعاً رانندگی می‌کنند. استفاده از این فناوری در بیمه‌گری تاکسیرانی می‌تواندبه پیشرفت ایمنی در رانندگی، کاهش خطرات و خسارات، کاهش هزینه‌های بیمه و ارتقای کلیت صنعت تاکسیرانی منجر شود.

ترویج عادت‌های بهتر با هوش مصنوعی

سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند، داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط دستگاه‌های متصل در شرکت‌های مختلف تحویل کالا را مورد تحلیل قرار دهند. این سیستم‌ها می‌توانند الگوهایی را که باعث تصادفات و حوادث ترافیکی می‌شوند را شناسایی کنند. بر اساس آن تجزیه و تحلیل، بیمه‌گر می‌تواند توصیه‌هایی به شرکت‌های تحویل کالا ارائه دهد، تا به کاهش تعداد حوادث و خسارت‌های گران قیمت کمک کند. این توصیه‌ها ممکن است شامل آموزش و آگاهی‌بخشی به رانندگان درباره رفتارهای رانندگی ایمن، ارتقای سیستم‌های ناوبری و مسیریابی، تغییرات در سیاست‌ها و فرآیندهای شرکت و موارد دیگر باشند. با اجرای این توصیه‌ها، احتمال وقوع حوادث و خسارت‌ها کاهش می‌یابد و تحویل کالا به صورت ایمن‌تر و کارآمدتر انجام می‌شود.

تفسیر عدم شفافیت توسط هوش مصنوعی

استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه شبکه‌های عصبی مبتنی بر یادگیری عمیق، می‌تواند به تفسیر مدل‌های غیرشفاف کمک کند. این موضوع باعث می‌شود شرکت‌های بیمه نتوانند به طور کامل توصیف کنند که چرا حق بیمه برای برخی خسارت‌ها بالاتر است.
در حال حاضر، تحقیقات در جهت توسعه روش‌های تفسیری برای توضیح تصمیمات مدل‌های غیرشفاف هوش مصنوعی انجام می‌شود. این روش‌ها می‌توانند به شرکت‌های بیمه کمک کنند تا بهتر درک کنند که مدل‌های هوش مصنوعی چه ورودی‌هایی را «مهم» تشخیص می‌دهند و چگونه این عوامل با «ریسک» مرتبط هستند. این تلاش‌ها می‌تواند به شرکت‌های بیمه کمک کند تا مدل‌های هوش مصنوعی ارتقاء پیدا کنند و عملکرد و تصمیم‌گیری‌های آنها را به صورت قابل توجیه و قابل فهم‌تری نشان دهند.

هوش مصنوعی و تحلیل داده

مدل‌های هوش مصنوعی با تحلیل داده‌ها می‌توانند، الگوها و ارتباطات مرتبط را شناسایی کنند. حتی اگر شرکت‌ها اطلاعاتی مانند جنسیت و نژاد را ارائه ندهند مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند با استفاده از سایر داده‌ها، به نتیجه‌گیری مشابهی برسند. لازم به ذکر است که مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل ریسک و زمان‌های خاصی در هنگام رانندگی، حق بیمه را تعیین کنند. اما تصمیمات مدل‌ها باید با رعایت اصول عدالت و عدم تبعیض اتخاذ شود. نباید تبعیضی بر اساس جنسیت و نژاد صورت گیرد و نابرابری‌های ناعادلانه ایجاد شود.

اقتصادسبز آنلاین / اقتصاد سبز آنلاین / اقتصادسبز / اقتصاد سبز / صنایع غذایی / صنعت غذا / کشاورزی / پایگاه خبری صنعت غذا