اتحاد التأمين : يوضح التحليلات التنبؤية و دورها في صناعة التأمين

كتب / عاطف حامد

لقد كان التعرف على الأنماط واستخدامها في التنبؤ عملاً بشريًا منذ أن عاش الإنسان على الأرض وحاول التنبؤ بالطقس أو سلوك الحيوان و الآن تغيرت طبيعة الحياة و أصبح يتم تنفيذ قدر كبير من العمل التحليلي بواسطة أجهزة الكمبيوتر وخوارزمياتها المختلفة .

وتحظى التحليلات التنبؤية بتقدير مستحق في العديد من الشركات والصناعات المختلفة – الرعاية الصحية ، البيع بالتجزئة ، التصنيع ، الترفيه ، إلخ. و سنركز في هذه النشرة على على استخدام التحليلات التنبؤية في صناعة التأمين – وسنتعرض لحالات الاستخدام الأكثر شيوعًا في هذه الصناعة.

استفادت شركات التأمين من فن التحليل التنبؤي لسنوات عديدة. ففي الماضي ، عملت شركات التأمين بموارد محدودة ، مما جعل تسعير الوثيقة في الغالب أمرًا حدسياً قائم على التخمين. أما أدوات التحليلات التنبؤية الحديثة فتقوم بإجراء تحليل شامل وقادر على الربط بين العديد من نقاط البيانات لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن التسعير وتخصيص الوثائق. فوفقًا لمسح أدارته إحدى شركات الوساطة العالمية، أفاد أكثر من 80 في المائة من شركات التأمين على الحياة الأوروبية التي تستفيد من التحليلات التنبؤية بأن لها تأثير إيجابي على نشاطهم . في هذه النشرة ، سننتقل بإيجاز إلى مفهوم التحليلات التنبؤية في التأمين

ما هي التحليلات التنبؤية Predictive Analytics ؟
التحليلات التنبؤية هي فرع من فروع تحليلات البيانات تستخدم تقنيات التعلم الآلي والخوارزميات الإحصائية للتنبؤ بنتائج الأحداث المختلفة بناءً على مجموعات البيانات المجمعة والسجلات التاريخية. و قد كانت التحليلات التنبؤية موجودة منذ أكثر من نصف قرن عندما بدأت الحكومات في استخدام تلك الحواسيب العملاقة لتحليل البيانات. ومع ذلك ، كانت المعالجات ضخمة جدًا ، والبرامج معقدة للغاية ، و افتقرت الصناعات إلى الكفاءة التكنولوجية .
الآن ، مع كل التطورات في البيانات الضخمة ، والتعلم الآلي ، واستخراج البيانات ، والذكاء الاصطناعي ، جنبًا إلى جنب مع برامج أقل تعقيدًا وأجهزة كمبيوتر أسرع وأكثر سهولة ، فقد تغلغلت التحليلات التنبؤية من خلال جميع أنواع الأنشطة التجارية. على سبيل المثال ، أدى استخدام هذا النوع من التحليلات للتأمين إلى حدوث المعجزات ، خاصةً مع كونه صناعة كثيفة البيانات لتبدأ بها.

و فيما يلي نلقي نظرة على كيفية عمل التحليلات التنبؤية كأساس لتطوير النماذج التي يمكنها عمل تنبؤات في التأمين

ما هي النمذجة التنبؤية Predictive Modelling في التأمين؟
تستخدم النمذجة التنبؤية في التأمين تقنيات مثل استخراج البيانات والإحصاءات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم المتعمق والمزيد لتحليل البيانات وفهمها. وتتوفر هذه النتائج بعد ذلك في شكل تقارير مفصلة للغاية تسلط الضوء على مستوى المخاطر والعوامل الأخرى التي قد تحكم صياغة الوثيقة والاكتتاب.

مراحل عملية التحليلات التنبؤية

لتحسين نتائج النمذجة التنبؤية ، يجب أن يمر التأمين أو أي صناعة أخرى بخمس مراحل أساسية لعملية التحليلات التنبؤية النموذجية.
تحديد الأهداف: خلال هذه الخطوة ، يجب تحديد الأهداف والغايات والنتائج المرجوة للمشروع من أجل تخصيص نماذج التنبؤ.
جمع المعلومات. بعد جمع المعلومات الضرورية من عدة مصادر للبيانات ذات الصلة ، يتم إرسالها يدويًا أو نقلها تلقائيًا من برامج أخرى وحفظها في نموذج التحليلات التنبؤية المختار.
التنقية والتحليل والنمذجة. بعد ذلك ، يجب تنقية البيانات من البيانات غير ذات الصلة أو التناقضات أو التكرارات وتحليلها. ثم يتم تحويل مجموعات البيانات إلى نماذج تقديرمن خلال التحليل الإحصائي ،

الاختبار والنشر. ثم يتم اختبار النموذج التنبؤي للتأكد من دقته ونشره في عمليات النشاط الحالية.
المراقبة. تتضمن هذه الخطوة الأخيرة تقييمات روتينية لضمان كفاءة النموذج ودقته في السيناريوهات المختلفة.
مجالات استخدام التحليلات التنبؤية في صناعة التأمين
وفقًا لـلاستقصاء الذي أجرته شركة إحدى شركات الوساطة العالمية، أقر أكثر من ثلثي شركات التأمين دور التحليلات التنبؤية في تقليل المشكلات ونفقات الاكتتاب ، بينما رأى 60 ٪ منهم أن البيانات الناتجة من التحليلات التنبؤية ساعدت في زيادة المبيعات والربحية.

ومن المتوقع أن ينمو هذا الرقم بشكل كبير خلال الأعوام المقبلة ، حيث تظهر قيمة التحليلات التنبؤية في التأمين في عدد لا يحصى من التطبيقات.
يمكن لأدوات التحليلات التنبؤية الآن جمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر – الداخلية والخارجية – لفهم سلوك المؤمّن عليهم والتنبؤ به بشكل أفضل. وتقوم شركات التأمين بجمع البيانات من خلال الاتصالات عن بعد ، وتفاعلات الوسطاء ، وتفاعلات العملاء ، أو حتى وسائل التواصل الاجتماعي لفهم وإدارة علاقاتهم ومطالباتهم واكتتابهم بشكل أفضل.
هناك أداة أخرى وثيقة الصلة بالموضوع وهي النمذجة التنبؤية في التأمين ، مثل استخدام نمذجة “ماذا لو” ، والتي تسمح لشركات التأمين بالاستعداد لأعباء عملية الاكتتاب ، وإنتاج البيانات ، وتقييم تأثير التغيير على سجل أعمال شركة التأمين. و قد أظهرت أزمة كوفيد-19لشركات التأمين أن القدرة على التنبؤ بالتغيير أمر لا يقدر بثمن ، وأن نمذجة “ماذا لو” هي أداة رائعة لشركات التأمين التي تعرف أنها بحاجة لإجراء تغييرات ولكنها تريد التأكد من قيامها بذلك بدقة. ويمكن أن تساعد النمذجة التنبؤية الصحيحة في برامج التأمين في تحديد تغييرات الأسعار والمنتجات الجديدة وتقديمها بشكل أكثر كفاءة.
باستخدام الكم الهائل من البيانات المتاحة الآن يمكن للتحليلات التنبؤية تغيير قواعد اللعبة في شركات التأمين من خلال الاستخدامات التالية :

التسعير واختيار المخاطر Pricing & Risk Selection
لا يعد هذا الاستخدام للتحليلات التنبؤية في التأمين جديدًا ، ولكن سيشهد التسعير واختيار المخاطر تحسنًا كبيراً بفضل رؤية البيانات بشكل أفضل. و بالنظر إلى تزايد تنوع مصادر البيانات و تطورها ، ستكون المعلومات التي تجمعها شركات التأمين أكثر قابلية للاستفادة منها.
و لكن لماذا تساعد مجموعات البيانات هذه التحليلات التنبؤية على تحسين الأسعار واختيار المخاطر؟ لأنها تتألف إلى حد كبير من معلومات مباشرة. فالبيانات والتعليقات التي يتم جمعها من وسائل التواصل الاجتماعي والأجهزة الذكية والتفاعلات بين المتخصصين في المطالبات والعملاء مباشرة من المصدر، والبيانات التي لم يتم جمعها من خلال القنوات الخارجية (مثل المواد الديموغرافية النموذجية المستخدمة في الماضي ، مثل السجلات الجنائية ، والسجل الائتماني ، وما إلى ذلك) تعتبر أكثر مباشرة ، ويمكن أن توفر إحصاءات قيّمة لشركات التأمين.
و تقدر بعض التقارير أن هناك ما يقرب من 10 ميجابايت من البيانات تجمعها شركات التأمين عن كل أسرة في اليوم الواحد من خلال الأجهزة التي تدعم إنترنت الأشياء Internet of Things ، ومن المتوقع أن يرتفع هذا الرقم مستقبلاً.

تحديد العملاء المعرضين لخطر الإلغاء Identifying Customers at Risk of Cancellation
ستساعد التحليلات التنبؤية شركات التأمين على تحديد العديد من العملاء الذين يحتاجون إلى اهتمام خاص – على سبيل المثال ، أولئك الذين من المحتمل أن يقوموا بإلغاء التغطية أو تخفيض قيمتها. كما ستساعد رؤى البيانات بصورة أكثر تقدمًا شركات التأمين على تحديد العملاء الذين قد يكونون غير راضين عن تغطيتهم أو شركة التأمين الخاصة بهم.
إن وجود هذه المعرفة في متناول اليد سيضع شركات التأمين في مقدمة اللعبة ويسمح لهم بالتواصل وتوفير الاهتمام الشخص لعملائهم للتخفيف من المشكلات المحتملة. وبدون التحليلات التنبؤية ، قد تفقد شركات التأمين إشارات تحذير ذات مصداقية وتفقد وقتًا ثمينًا يمكن استخدامه لمعالجة مشكلات أخرى.

تحديد مخاطر الاحتيال Identifying Risk of Fraud
تبذل شركات التأمين الكثير من الجهد لمكافحة حالات الاحتيال ، وفي كثير من الأحيان لا تحقق النجاح المرجو . ويقدر التحالف ضد الاحتيال في التأمين Coalition Against Insurance Fraud أن هناك 80 مليار دولار تُفقد سنويًا نتيجة للمطالبات الاحتيالية في الولايات المتحدة وحدها. كما يشكل الاحتيال نسبة تتراوح من 5-10٪ من تكاليف المطالبات لشركات التأمين في الولايات المتحدة وكندا.

باستخدام التحليلات التنبؤية ، يمكن لشركات التأمين تحديد ومنع الاحتيال المحتمل قبل حدوثه ، أو أو اتخاذ تدابير تصحيحية بأثر رجعي. ويلجأ العديد من شركات التأمين إلى وسائل التواصل الاجتماعي بحثًا عن علامات السلوك الاحتيالي ، وذلك باستخدام البيانات التي تم جمعها بعد تسوية المطالبة لمراقبة نشاط المؤمن عليه عبر الإنترنت بحثًا عن العلامات التحذيرية Red Flags.

و يمكن لبرنامج التحليلات التنبؤية جمع بيانات العملاء لاستخراج المعلومات السلوكية التي يمكن ربطها بالأنشطة الاحتيالية أو الأنشطة عالية المخاطر. كما يمكنه الإبلاغ عن أنماط العملاء المشبوهة وتنبيه شركات التأمين في الوقت الفعلي. و من هنا يمكن للشركات الاحتفاظ بسجل لمثل هذه الحالات لتعيين درجات المخاطر ضد العملاء الذين يعانون من مشاكل.
فرز المطالبات Triaging Claims

يبحث العملاء في صناعة التأمين دائمًا عن خدمة سريعة وشخصية ، و يمكن أن يمثل ذلك تحديًا في بعض الأحيان، ولكن مع أنظمة التحليلات التنبؤية الجيدة ، ستكون شركات التأمين قادرة على تحديد أولويات بعض المطالبات لتوفير الوقت والمال والموارد – و في نفس الوقت الاحتفاظ بالأعمال وزيادة رضا العملاء.

كما يمكن لأدوات التحليلات التنبؤية توقّع احتياجات المؤمن عليهم ، والتخفيف من مخاوفهم وتحسين علاقتهم مع شركة التأمين الخاصة بهم. كما يمكن أن تساهم في إدارة أكثر إحكامًا للموازنات من خلال استخدام البيانات المتوقعة فيما يتعلق بالمطالبات ، مما يمنح شركات التأمين ميزة استراتيجية.

التركيز على ولاء العملاء Focusing on Customer Loyalty
يعد ولاء العميل لشركة التأمين أمرًا شديد الأهمية ، بغض النظر عن المنتج الذي تقدمه الشركة، ويمكن لشركات التأمين الآن استخدام التحليلات التنبؤية للتركيز على تاريخ وسلوك العملاء المخلصين للشركة وتوقّع احتياجاتهم ، مما يساعد شركات التأمين على تعديل عملياتها أو منتجاتها الحالية بناءً على ما تحصل عليه من معلومات.

تحديد المطالبات المتطرفة Identifying Outlier Claims
يمكن أن تساعد التحليلات التنبؤية في التأمين على تحديد المطالبات التي يمكن أن تتحول على نحو غير متوقع إلى خسائر عالية التكلفة -و يشار إليها غالبًا باسم “المطالبات المتطرفة”. و بالاستعانة بأدوات التحليل المناسبة ، يصبح بوسع شركات التأمين مراجعة أوجه التشابه بين المطالبات السابقة – و إرسال تنبيهات إلى مسئولي المطالبات – بشكل تلقائي. و يمكن أن يساعد الإخطار المسبق لشركات التأمين بالخسائر المحتملة أو المضاعفات ذات الصلة على الحد من هذه المطالبات العرضية.
و لا يتعين إجراء التحليلات التنبؤية للمطالبات المتطرفة إلا بعد تقديم المطالبة ، كما يمكن لشركات التأمين أيضًا استخدام الدروس المستفادة من بيانات المطالبات المتطرفة بشكل استباقي لوضع خطط للتعامل مع المطالبات المماثلة في المستقبل.

تبسيط عملية المطالبات Transforming the Claims Process
باستخدام التحليلات التنبؤية ، يمكن لشركات التأمين استخدام البيانات لتحديد الأحداث أو المعلومات أو العوامل الأخرى التي قد تؤثر على نتيجة المطالبات. و يمكن أن يؤدي ذلك إلى تبسيط العملية – التي تستغرق عادةً أسابيع أو حتى شهور – ومساعدة قسم المطالبات على التخفيف من المخاطر، مما يسمح لشركات التأمين بتحليل المطالبات بناءً على البيانات التاريخية واتخاذ قرارات مستنيرة لتعزيز كفاءتها في تسوية تلك المطالبات.
كما ازدادت أهمية التطورات التي طرأت على الذكاء الاصطناعي والأدوات التحليلية الأخرى في عملية المطالبات ، حيث أدت إلى تغيير كيفية أداء شركات التأمين لهذه العملية.

إدارة البيانات والنمذجة Data Management & Modeling
تعد البيانات واحدة من أهم الأصول التي يمكن أن تمتلكها شركة التأمين ، وقد ساعدت التحليلات التنبؤية شركات التأمين على تحقيق أقصى استفادة من تلك البيانات في التنبؤ بسلوك العميل و دعم عمليات الاكتتاب ، كما تعمل التحليلات والبيانات التنبؤية معًا لتوفير رؤى قيّمة لشركات التأمين لسنوات قادمة.
ومع ذلك ، لا يمكن تحقيق أقصى استفادة من بيانات العملاء إلا من خلال إدارة البيانات وإمكانيات النمذجة الممتازة. فوجود البيانات بصورة مبعثرة عبر أنظمة مختلفة و عدم وجود خطة إستراتيجية لكيفية الاستفادة منها ، يؤدي في النهاية إلى إهدار كل تلك البيانات.

و باستخدام حلول إدارة البيانات ، يمكن لأدوات التحليلات التنبؤية إنشاء ملف تعريف قوي للعميل ، أو توفير فرص البيع المتقاطع وزيادة المبيعات ، أو حتى توقع الربحية المحتملة للعملاء. و مع انمذجة بيانات التأمين ، يمكن لشركات التأمين أن تقدم لعملائها خدمات عند الطلب عبر الانترنت ، و ذلك اعتماداً على الرؤى المستندة إلى البيانات التي تم جمعها من منصات إدارة البيانات الخاصة بالعملاء.

تحديد الأسواق المحتملة Identifying Potential Markets
يمكن للتحليلات التنبؤية أن تساعد شركات التأمين في تحديد و استهداف الأسواق المحتملة. و ذلك من خلال ما تكشفه البيانات من أنماط سلوكية وخصائص سكانية مشتركة تساعد شركات التأمين على توجيه جهودها التسويقية.
و نظرًا لوجود 3.2 مليار شخص على وسائل التواصل الاجتماعي حول العالم ، ازدادت أهمية هذه المنصات في تحديد الأسواق المحتملة. كما أثر ذلك أيضا في خدمة العملاء: حيث أفاد حوالي 60٪ من الأمريكيين أن وسائل التواصل الاجتماعي يسرت خدمة العملاء فيما يتعلق بالحصول على إجابات وحل مشكلاتهم.

رسم صورة كاملة للعملاء Gain a 360-Degree View of Customers
يمكن للشركات الحصول على صورة كاملة للعملاء من خلال تجميع البيانات من نقاط الاتصال المختلفة التي قد يستخدمها العميل للاتصال بشركة ما لشراء المنتجات وتلقي الخدمة والدعم.
فباستخدام التحليلات التنبؤية ، يمكن لشركات التأمين دمج البيانات بسرعة ودقة وإنشاء رؤى جديدة ترسم صورة أكثر اكتمالاً للعملاء. ما هي عاداتهم الشرائية؟ ما هي طبيعة المخاطر الخاصة بهم؟ ما مدى استعدادهم لشراء تغطية جديدة أو التوسع في تغطية قائمة؟

قبل التحليلات التنبؤية ، كان بوسع شركات التأمين أن تتوقع أو تخمن الإجابة على هذه الأسئلة ، لكنها الآن قادرة على خدمة العملاء بدقة وفعالية ، مما يؤدي في النهاية إلى عملاء أكثر رضا و في نفس الوقت زيادة الإيرادات .
تقديم تجربة شخصية للعميل Providing a Personalized Experience
يقدّر العملاء الحصول على تجربة معدّة خصيصاً لهم- حتى عندما يتعلق الأمر بالتسوق من أجل شراء التأمين. و توفر التحليلات التنبؤية في التأمين القدرة على فرز البيانات التي تدعم إنترنت الأشياء لفهم احتياجات العملاء ورغباتهم و بالتالي كيفية تقديم النصح لهم .

و تتجه المزيد من شركات التأمين نحو استخدام التحليلات التنبؤية للمساعدة في التنبؤ بالأحداث، واكتساب رؤى قابلة للتنفيذ في جميع جوانب أعمالهم مما يوفر لهم ميزة تنافسية توفر الوقت والمال والموارد ، و تساعد شركات التأمين بشكل أكثر فاعلية في التخطيط لمستقبل يتسم بالتغيير. فالبيانات هي أحد الأصول الإستراتيجية إذا أحسنت شركة التأمين الاستفادة منها .

مزايا التحليلات التنبؤية لشركات التأمين
تتيح تقنيات التحليلات التنبؤية لشركات التأمين فهم بياناتها بشكل أفضل وكيفية استخدامها للتنبؤ بالأحداث المستقبلية كما يمكن أن يؤدي التنفيذ السليم لتقنيات التحليل التنبؤية إلى تحسين تناسق وظائف شركة التأمين و التناغم بين خدمات التسويق والاكتتاب والمطالبات من خلال المساعدة في تحديد الأسواق المستهدفة وزيادة البدائل المتاحة من الوثائق وتقليل الاحتيال في المطالبات ويمكن إبراز بعض مزايا التحليلات التنبؤية لشركات التأمين على النحو التالى:-
• تساعد قسم التسويق في تحديد مبيعات الوثائق المحتملة بشكل أكثر دقة من خلال تحليل أنماط شراء العملاء
• تقلل من ساعات عمل الموظفين التي قد يقضونها في البحث والتحليل لمقدم طلب التأمين والذى قد يتم رفض التأمين عليه في النهاية

• توفر درجات من النمذجة التنبؤية عن مقدمي طلبات التأمين والتي يمكن استخدامها كآلية تصنيف لتحديد مجموعة متنوعة من أسعار الوثائق.
• المساعدة في الكشف عن المطالبات الاحتيالية المحتملة
• تسجيل المطالبات على أساس القيمة المحتملة للتسوية ، مما يمكّن شركة التأمين من تخصيص الموارد بشكل أكثر كفاءة للمطالبات ذات الأولوية الأعلى.

عيوب التحليلات التنبؤية لشركات التأمين
تعتبر معظم شركات التأمين أن فوائد التحليلات التنبؤية تفوق تكاليفها ، إلا أن الاعتماد على هذه الأساليب ينطوي على بعض العيوب و المخاطر ، و ذلك على النحو التالى :
عدم دقة النموذج التنبؤي.
يُعد احتمال عدم دقة النموذج أحد الاعتبارات المهمة لشركات التأمين التي تعتمد على النمذجة التنبؤية فقد لا يكون النموذج المحدد بشكل صحيح دقيقًا بنسبة 100 %. مما يمكن أن يؤدي إلى تباين كبير بين التوقعات والنتائج الفعلية ،وقد تكون الأخطاء في النماذج التنبؤية ناتجة أيضًا عن أخطاء في مواصفات النموذج. كما قد يهمل النموذج بعض المتغيرات الهامة.
وينبع المصدر النهائي للخطأ في النموذج التنبؤي من افتراض النموذج أن المعلّمات المهمة ستظل مستقرة طوال فترة استخدام النموذج. بينما قد تؤدي التغييرات المهمة في المعلمات إلى إضعاف قدرة النموذج على التنبؤ. فعلى سبيل المثال ، قد يؤدي الانكماش الاقتصادي الكبير إلى تغيير كبير في عدد المطالبات الاحتيالية التي تتلقاها شركات التأمين، فإذا كانت فترة التطوير التي يعتمد عليها النموذج المصمم للتنبؤ “بتكرار المطالبات الاحتيالية” لا تتضمن أي احتمال لتراجعات اقتصادية ، فقد لا تعكس بشكل صحيح التكرار المتوقع للمطالبات الاحتيالية خلال تلك الفترة .

• التكلفة العالية لتنفيذ تقنيات التحليل التنبؤي
بالإضافة إلى عدم دقة النموذج التنبؤي ، فإن استخدام شركة التأمين للتحليلات التنبؤية ينطوي على عيوب إضافية ، يرتبط الكثير منها بالتغييرات التشغيلية التي يتطلبها استخدام تقنيات التحليل التنبؤي فقد تجد شركة التأمين أن الاستثمار في الأجهزة والبرامج اللازمة لتسهيل النمذجة التنبؤية يشكل استثمارًا مكلفًا و خاصة للشركات ذات المحافظ الصغيرة ، وغالبًا ما يشير ضعف الاحتفاظ بالسجلات والأنظمة القديمة المتعددة إلى أن شركة التأمين لا تملك البيانات الدقيقة اللازمة لدعم منصة النمذجة التنبؤية الناجحة.

• مقاومة التغيير داخل الشركة
كما هو الحال مع أي تغيير جوهري في العمليات ، قد تواجه شركة التأمين مقاومة من الداخل لإدراج تقنيات التحليلات التنبؤية التي تبسّط العمليات وتقلل من الطلب على الموارد البشرية ، لا سيما من الموظفين الذين قد يشعرون بأن وظائفهم مهمشة أو مهددة بالإلغاء.

مستقبل استخدام التحليلات التنبؤية في صناعة التأمين
يركز الاستخدام الحالي للتحليلات التنبؤية من قبل شركات التأمين على تأمينات الحياة و الصحة و السيارات ، حيث ثبت أن الأنواع الأخرى من الاكتتاب أكثر صعوبة في التكيف مع هذه التقنيات وغيرها من التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي لذلك فإن التوسع فى استخدام التحليلات التنبؤية ليشمل أنواع التأمين الأخرى غير وارد في الفترة الحالية.
أحد المجالات التي يُتوقع أن يكون للتحليلات التنبؤية فيها تأثير إيجابي على شركات التأمين هو اكتساب نظرة ثاقبة لسلوك العملاء وتفضيلاتهم، على سبيل المثال ، من خلال السماح لشركات التأمين بإنشاء ملفات تعريف مخاطر أكثر تفصيلاً للعملاء ، تكون الشركات قادرة على تقديم وثائق بأسعار مقبولة للعملاء المعرضين لمخاطر عالية ، بدلاً من الاضطرار إلى حرمانهم من التغطية بشكل مباشر

رأي الاتحاد
في عالم اليوم الذي يتسم بسرعة التحول الرقمي ، توفر النقطة التي يتقاطع فيها الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي إمكانيات لا حدود لها. لذا يجب على شركات التأمين التي ترغب في تنمية أعمالها دون إغفال احتياجات العملاء اعتماد نهج آلي من خلال استخدام التحليلات التنبؤية والذكاء الاصطناعي.

لم تعد التحليلات التنبؤية مجرد خطة مستقبلية بل أصبحت حقيقة واقعة، ستشكل مستقبل التأمين ، وتغير الطرق التي تعمل بها الصناعة. فطالما أن هناك بيانات وأجهزة كمبيوتر لتحليلها ، فسيكون هناك تعلم آلي. لذلك ، أصبحت التحليلات التنبؤية وستظل جانبًا أساسيًا من خدمات التأمين . لذا يتعين على الصناعة اتخاذ موقف استباقي ، والاستثمار في أدوات مثل التحليلات التنبؤية لتحسين كفاءتها التشغيلية وربحيتها. تقديم خدمة للعملاء ليست فقط أكثر كفاءة ولكنها شديدة الخصوصية.