في إطار الوعي التأميني”المصري للتأمين” يصدر نشرته الأسبوعية عن الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته التكنولوجية بالسوق
أصدر الاتحاد المصرى للتأمين، وتتناول تأثير الذكاء الاصطناعي على إعادة التأمين وإمكانية الربط بينها وبين الذكاء الاصطناعي ومردود ذلك علاء شركات التأمين بكونهم عملاء المعيدين بشكل عام .
وجاء في النشرة، أنه مثل العديد من الصناعات، تتأثر صناعة إعادة التأمين بالذكاء الاصطناعي والتقنيات المرتبطة به (على سبيل المثال: روبوتات الدردشة ذات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT والبيانات الضخمة وما إلى ذلك)، حيث أن استخراج مجموعات كبيرة من البيانات للحصول على معلومات للمساعدة في الاكتتاب والمطالبات ليس بالأمر الجديد على صناعة إعادة التأمين وبالمثل.
فقد قامت شركات التأمين بفحص مجموعات كبيرة من بيانات توزيع الأقساط للمساعدة في تسعير اتفاقيات إعادة التأمين وفهم الاتجاهات. لذلك، تم استخدام البيانات الضخمة والتحليلات التنبؤية من قبل أسواق التأمين وإعادة التأمين لسنوات. مثل الصناعات الأخرى، يستخدم العديد من شركات التأمين روبوتات الدردشة على مواقعهم الإلكترونية لتعزيز تجربة العملاء. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام جوانب الذكاء الاصطناعي في عملية التوظيف.
ما الذكاء الاصطناعي؟
ببساطة، الذكاء الاصطناعي هو التعلم الآلي المستخدم لإنتاج نتيجة تحاكي الاستجابة البشرية وتزداد النتائج دقة اكثر بمرور الوقت وبإدخال المزيد من البيانات، ومن الجدير بالذكر ان نوع الذكاء الاصطناعي الذي يتبناه الكثيرون هو الذكاء الاصطناعي التوليدي Generative AI. فهناك برامج ذكاء اصطناعي توليدية تقوم بإنشاء مستندات مكتوبة او التعرف علي الأعطال في الآلات أو اكتشاف الامراض في جسم الإنسان.
الذكاء الاصطناعي وصياغة عقود إعادة التأمين..
سيكون الاستخدام الأكثر وضوحًا والأكثر ترجيحًا للذكاء الاصطناعي التوليدي في صناعة إعادة التأمين هو إنشاء العقود إعادة التأمين، إذا تم تدريب نظام الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل صحيح على الآلاف من عقود إعادة التأمين (بالإضافة إلى النصوص الرسمية والقوانين ولوائح التأمين) فحينئذ يكون الذكاء الاصطناعي قادر على تقليل الوقت الذي يستغرقه إنشاء عقود إعادة التأمين بشكل كبير.
التطبيقات المحتملة الأخرى للذكاء الاصطناعي في إعادة التأمين..
يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي التوليدي قادرًا على مساعدة شركات التأمين والخبراء الاكتواريين في تسعير مخاطر إعادة التأمين، وقد استُخدمت النماذج التنبؤية والتحليلات الاكتوارية المحوسبة لسنوات في اكتتاب إعادة التأمين ولكن حان الآن الانتقال الي الذكاء الاصطناعي التوليدي والذي من دوره نقل هذه النماذج إلى المستوى افضل من خلال إنشاء ادوات تسعير بمزيد من الدقة والكفاءة.
ومن ناحية المطالبات، يجب أن يكون شركات التأمين قادرة على استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء تقارير سردية شهرية أو ربع سنوية أكثر دقة واتساقًا، والذي يمثل أهمية خاصة بالنسبة لعقود تجاوز الخسارة Excess-of-loss حيث قد يكون الإبلاغ عن الخسارة الفردية مطلوبًا لأنواع معينة من الخسائر بشكل عام .
آليات استخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة إعادة التأمين والفرص التي يقدمها.
الذكاء الاصطناعي في تقييم المخاطر والتسعير
1. التحليلات المتطورة للبيانات
2. نماذج المخاطر التفصيلية
3. تقييم المخاطر في الوقت الفعلي
الذكاء الاصطناعي في إدارة المطالبات إعادة التأمين
وفيما يلي سنتناول بعض الطرق الرئيسية التي تستخدم بها شركات إعادة التأمين الذكاء الاصطناعي في إدارة المطالبات هي:
1. توثيق المطالبات آليًا
2. كشف الاحتيال
3. التنبؤ بخطورة المطالبات
النمذجة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي للكوارث الطبيعية
تعد نمذجة الكوارث الطبيعية أحد أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي إثارة في إعادة التأمين. تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي في نمذجة الكوارث لتعزيز فهمها للمخاطر المحتملة والتخفيف من تأثير الكوارث الطبيعية. هناك عدة طرق رئيسية تستخدم بها شركات إعادة التأمين الذكاء الاصطناعي في نمذجة الكوارث:
1. النمذجة عالية الدقة: يمكن للنماذج التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إنشاء عمليات محاكاة عالية الدقة للكوارث آخذه في الاعتبار العوامل المحلية، مثل التضاريس واستخدام الأراضي وخصائص البناء وتغير المناخ.
2. مراقبة المخاطر في الوقت الفعلي: يمكن للأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مراقبة وتحليل البيانات في الوقت الفعلي مثل أنماط الطقس والنشاط الزلزالي للكشف عن علامات الإنذار المبكر للكوارث المحتملة.
3. تحليل السيناريوهات واختبار الإجهاد: يمكن لنماذج الكوارث المدعومة بالذكاء الاصطناعي محاكاة سيناريوهات الكوارث المختلفة، مما يمكّن شركات إعادة التأمين من تقييم مرونة محافظها الاستثمارية في ظل ظروف مختلفة.
4. . تقدير الخسائر بعد وقوع الحدث: في أعقاب وقوع كارثة، يمكن للأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أن تساعد شركات إعادة التأمين على تقدير مدى الضرر والخسائر المالية المرتبطة به بسرعة.
