انعكاس الذكاء الاصطناعي في مجالات إعادة التأمين

تعمل قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل مجموعات البيانات الضخمة على تحسين دقة الاكتتاب، مما يمكّن شركات إعادة التأمين من تحديد المخاطر الناشئة وتحسين استراتيجيات التسعير والتنبؤ بشكل أفضل بالأحداث الكارثية، وهذا أمر مهم بشكل خاص في عصر تتسم فيه المخاطر بالتقلب بسبب تغير المناخ. 

إنشاء نماذج اكتتاب متطورة قائمة على البيانات
يستخدم الاكتتاب المدعوم بالذكاء الاصطناعي بيانات منظمة وغير منظمة من مصادر متنوعة — نماذج الطقس وصور الأقمار الصناعية وبيانات أجهزة الاستشعار وآراء وسائل التواصل الاجتماعي، وغيرها — لتقييم المخاطر بطرق لا تستطيع النماذج التقليدية القيام بها. 
على سبيل المثال، يمكن لنماذج التعلم الآلي تحديد علاقات الترابط بين الخسائر داخل محفظة شركة التأمين، مما يتيح اختيارًا أفضل للمخاطر وشروط إعادة تأمين أكثر تخصيصًا. 

كما يعزز الذكاء الاصطناعي الكفاءة ويقلل من وقت الاكتتاب ويحسن دقة اتخاذ القرار.
تحسين المحفظة وتخصيص رأس المال
لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على تحسين تسعير العقود الفردية فحسب، بل إنه يعزز الربحية وكفاءة رأس المال على مستوى المحفظة بأكملها. 

من خلال التعلم المعزز والمحاكاة المتقدمة، يمكن لشركات إعادة التأمين تحسين محفظتها التجارية بالكامل من خلال تقييم مدى تأثير إضافة أو حذف اتفاقية معينة على كفاية رأس المال ونسب الملاءة المالية والعائد المتوقع.  

يصبح تطبيق الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية مع تشديد متطلبات رأس المال التنظيمي وتدقيق وكالات التصنيف في الأطراف المقابلة لإعادة التأمين. 

التسعير
تقوم بعض شركات إعادة التأمين بتجربة نماذج تسعير سلوكية، تستخدم الذكاء الاصطناعي لتتبع المخاطر في الوقت الفعلي واتجاهات الخسائر، مما يسمح بإعادة التسعير الديناميكي أو تعديل عقود إعادة التأمين. هذه النماذج واعدة بشكل خاص للمخاطر الالكترونية والطيران والمخاطر البحرية - وهي قطاعات تتميز بتغيرات سريعة في المخاطر.
ذلك بجانب توقع الخسائر باستخدام البيانات السابقة وكذلك اتجاهات السوق الحالية وبيانات الطقس والموقع والموسمية مما يتيح تسعيرًا أكثر دقة.

الكشف المتقدم عن الاحتيال 
تتمكن نماذج التعلم الآلي من الكشف عن الحالات الغريبة والأنماط الاحتيالية في بيانات المطالبات، مما يوفّر لشركات إعادة التأمين حماية قوية ضد أساليب الاحتيال سواء الإلكترونية أو اليدوية المتطورة باستمرار.

زيادة الكفاءة التشغيلية 
تعمل الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحسين العمليات، مما يسمح للموظفين بالتركيز على النمو الاستراتيجي بدلاً من المهام اليدوية. 

معالجة المطالبات 
تعمل التكنولوجيا المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تسريع معالجة المطالبات من خلال تقييم الأضرار وكشف الاحتيال وتقليل أخطاء المعالجة. وهذا يعزز رضا العملاء مع خفض التكاليف بشكل كبير.
كيف يُعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل اكتتاب إعادة التأمين نحو الأفضل، من خلال تحرير مكتتبي التأمين من المهام المتكررة وتعزيز قدراتهم على اتخاذ القرارات، يولّد الذكاء الاصطناعي مزايا استراتيجية وتنافسية لشركات إعادة التأمين.

تتوسع تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال إعادة التأمين من الأمور الروتينية إلى الأمور المعقدة، فقد بدأ الذكاء الاصطناعي يُحقق فوائد جمة لشركات إعادة التأمين، إذ يُعظّم المعلومات المتاحة لها ويُحسّنها ويُحللها، مما يُتيح لها اتخاذ قرارات أفضل في اختيار المخاطر وتسعيرها. وذلك من خلال:
1.  جمع البيانات وتفسيرها واستيعابها
تُعدّ زيادة كمية المعلومات اللازمة لتقييم المخاطر واختيارها وتسعيرها بدقة مشكلةً رئيسيةً في مجال إعادة التأمين. فنجاح شركات إعادة التأمين بات يعتمد بشكل متزايد ليس فقط على جودة مكتتبيها، بل أيضاً على البيانات المتاحة لاتخاذ قرارات الاكتتاب. 

ومع ذلك، لا يستطيع أي مكتتب بشري معالجة وتصفية هذا الكم الهائل من البيانات اللازمة للحفاظ على القدرة التنافسية بالاعتماد على قدراته العقلية فقط.

و يستفيد مكتتبو إعادة التأمين اليوم من مجموعة متزايدة باستمرار من البيانات الداخلية وبيانات الأطراف الثالثة والبيانات العامة لاكتساب فهم شامل للمحافظ والمخاطر الأساسية، والتي يكون الكثير منها بتنسيقات غير منظمة مثل رسائل البريد الإلكتروني وملفات PDF والصور.

لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على "قراءة" كميات هائلة من المعلومات التي قد تستغرق أيامًا أو أسابيع من فريق من خبراء التأمين البشريين، بل يتعداه إلى فهمها بطريقة تعجز عنها تقنيات المعلومات التقليدية.

 وتوجد بالفعل حلول قادرة على تلخيص المستندات أو البحث عن بنود متشابهة في العقود. 

ويستطيع الذكاء الاصطناعي فهم ليس المعلومات الموجودة في ملف PDF، والسياق الذي تُستخدم فيه الكلمات. 

على سبيل المثال، يمكن أن يساعد اكتشاف العلاقات المكانية بين الكلمات والجداول وغيرها من أشكال البيانات في تحديد نوع المستند واستخراج المعلومات الأكثر صلة.
وبإمكان شركات إعادة التأمين استخدام هذا النوع من الأدوات لقراءة العديد من طلبات الوسطاء واستخلاص المعلومات ذات الصلة من مصادر متنوعة. ويمكن بعد ذلك إدخال البيانات المستخلصة في الأنظمة لإنشاء الطلبات، وتقييمها، والمساعدة في إعداد عروض الأسعار. وباستخدام هذه البيانات، تستطيع شركة إعادة التأمين أيضاً تحديد أي مؤشرات سلبية محتملة تتعلق بالصياغة، والبنود، ومستوى تقبّل المخاطر، وترقية أو تخفيض المخاطر الموكلة إلى شركات التأمين بناءً على مدى ملاءمتها وجاذبيتها.
ويشبه الأمر إلى حد ما وجود مساعد اكتتاب متفانٍ للغاية للمساعدة في تسريع عملية سير عمل الاكتتاب من خلال تحديد البيانات المراد إدخالها واستخدامها، والأهم من ذلك تحليلها.

2.  التحليل المتعمق
إلى جانب جمع البيانات وتفسيرها، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد شركات إعادة التأمين على قراءة ما بين السطور والتعرف على الاتجاهات في مجموعات البيانات المعقدة والمتعددة الأوجه لتقديم رؤى تغير قواعد اللعبة.

تُستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي بالفعل لتحليل النصوص واستنتاج المشاعر في رسائل البريد الإلكتروني والمستندات والرسائل النصية.

 كما يمكنها رصد الاتجاهات في الصور أو مقاطع الفيديو لتسليط الضوء على التغييرات (مثل الأضرار).
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لفحص آلاف العقود وسجلات الأمن والسلامة لكل أصل تملكه شركة معينة، وتكوين صورة شاملة لنهجها في مجال السلامة، ودمج ذلك مع متغيرات أخرى قد تؤثر على جاذبية المخاطرة. ثم تُضغط النتائج وتُعرض في صيغة سهلة الفهم، مثل مؤشر بسيط للمخاطر، مما يساعد مكتتب التأمين على اتخاذ قرار بشأن ما إذا كانت هذه الأصول تمثل مخاطرة جيدة.
سيُمكّن تبني هذه التقنية شركات إعادة التأمين من إجراء تحليل معمق، لا يقتصر على دراسة المخاطر الرئيسية في محفظة شركة التأمين الأساسية كما كان في السابق، بل يتجاوز ذلك إلى دراسة مئات المخاطر والأصول في المحفظة على مدى فترة زمنية أطول، مع التركيز على الخصائص التي تسعى الشركة إلى تجنبها. وكان هذا النطاق الواسع والعمق في رؤية المحافظ الأساسية يستغرق وقتاً طويلاً للغاية في السابق.
وقد بدأت هذه الأدوات تُطبّق اليوم في فئات الأعمال التجارية المعقدة، وستتوفر البيانات التي تحللها لشركات التأمين بشكل متزايد في الوقت الفعلي.

 لقد قطعنا شوطًا طويلًا منذ تعديل أقساط التأمين على السيارات تلقائيًا بناءً على عدد قليل من المتغيرات العامة مثل العمر والجنس.

3.  اتخاذ القرارات الذكية
تتمثل الخطوة التالية في ثورة الذكاء الاصطناعي في تسخير التعلم الآلي (ML) لإجراء التنبؤات واتخاذ القرارات بناءً على خبرة شركة إعادة التأمين والسياق الأوسع لنموذج أعمالها ورغباتها، وسوق (إعادة) التأمين والعالم الأوسع.
يمكن لخوارزمية التعلم الآلي، على سبيل المثال، مقارنة طلب التأمين المقدم بمخاطر أخرى في محفظة معيد التأمين، وتلك التي قُبلت أو رُفضت سابقًا، وذلك للوصول إلى استنتاج ذكي حول ما إذا كان هذا النوع من المخاطر هو ما يرغب معيد التأمين في تغطيته. وكلما زادت البيانات المُدخلة إلى النظام، زادت دقة تنبؤاته.
في غضون ذلك، تدفع اتجاهات مثل تغير المناخ، ومخاطر الأمن السيبراني، والتضخم الاجتماعي، أنماط الخسائر إلى آفاق غير مسبوقة. وتواجه النماذج القائمة على البيانات التاريخية تحديات متزايدة، ونحن نجمع اليوم بيانات لن تتضح أهميتها إلا مع تطور النماذج. ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعدنا في دراسة وتوقع العوامل المؤثرة في ربحية اتفاقيات إعادة التأمين بشكل أسرع بكثير مما يستطيع فريق من مكتتبي التأمين القيام به.