انتقل إلى المحتوى

مقدمة

يختار العملاء وكالات التأمين بناءً على سرعة الخدمة، ودقة الخدمة، ومستوى التخصيص. سيؤدي غياب أيٍّ من هذه العوامل إلى استياء العملاء وضياع فرص العمل. ولسد الفجوة بين الأداء غير الفعال والأداء المتوازن، تحتاج شركات التأمين إلى اعتماد الذكاء الاصطناعي التفاعلي في سير عملها وتفاعلاتها مع العملاء.

يشير الذكاء الاصطناعي التحادثي إلى أي مساعدة افتراضية تُسهم في تفاعل العملاء وأتمتة سير العمل. تستكشف هذه المدونة كل ما يتعلق بالذكاء الاصطناعي في قطاع التأمين، مُقدمةً لمحةً شاملةً عنه، وأهم قدراته، ودوره في هذا القطاع. كما تستكشف حالات استخدام الذكاء الاصطناعي، وتحدياته، وأفضل الممارسات لدمجه في الأنظمة القديمة. 

إن الحصول على صورة واضحة عن الذكاء الاصطناعي المحادثة أمر ضروري لفهم قدراته الأساسية من أجل الاستفادة منه على النحو الأمثل في قطاع التأمين.

فهم الذكاء الاصطناعي المحادثة في التأمين

الذكاء الاصطناعي التحادثي معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML)، والتحليل التنبئي، واتخاذ القرارات بشكل مستقل، والتعلم العميق، وكشف الاحتيال لفهم ومعالجة الاستفسارات والإجابة عليها، وأتمتة سير العمل. تستوعب هذه التقنية اللغة البشرية، وتُنتج إجابات تُحاكي إجابات البشر من خلال أنماط صوتية أو نصية. كما يُمكن للذكاء الاصطناعي التحادثي التعامل مع استفسارات خدمة العملاء الروتينية، وتوجيه المستخدمين إلى الموارد المناسبة، أو حتى حل المشكلات الشائعة، مما يُتيح للموظف البشري التركيز على المهام الأساسية.

هناك أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي الحواري لأغراض محددة. ومن أهم أنواعه وكلاء الذكاء الاصطناعي الحواري.

هل تريد معرفة المزيد؟

اقرأ المدونة حول الذكاء الاصطناعي المحادثة للحصول على فهم واضح ومفصل.

وكلاء الذكاء الاصطناعي

وكيل الذكاء الاصطناعي هو برنامج يفهم بيئته، ويجمع المعلومات اللازمة، ويحدد تلقائيًا الإجراء اللازم. وبغض النظر عن تعقيده، يمكن تصميم وكلاء الذكاء الاصطناعي لأداء مهام محددة أو متعددة الخطوات.

على الرغم من قدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرارات بشكل مستقل، إلا أنهم ما زالوا بحاجة إلى البيئة والأهداف التي وضعها البشر ليعملوا. يساعد وكلاء الذكاء الاصطناعي القوى العاملة على أتمتة سير العمل، وجمع البيانات، وتحليلها، والتعلم منها، والتفاعل مع العملاء بفعالية. ومن خلال هذه المزايا، يوفر وكلاء الذكاء الاصطناعي التفاعليون مزايا تقنية مهمة، مثل الأتمتة، واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي، والتعلم من التجربة، وقابلية التوسع.

هناك عدة أنواع من الوكلاء في الذكاء الاصطناعي.

أنواع وكلاء الذكاء الاصطناعي

  1. العوامل التفاعلية
  2. الوكلاء المتعمدون
  3. وكلاء التعلم
  4. الوكلاء المستقلون
  5. أنظمة متعددة الوكلاء (MAS)
  6. الوكلاء الأذكياء
  7. وكلاء المزايدة
  8. وكلاء محددون للمهمة
  9. وكلاء الواجهة
  10. الوكلاء المضمنون

الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في التأمين

إن دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي التفاعليين في قطاع التأمين، حيث تتجذر الأنظمة القديمة، يمكن أن يُسفر عن نتائج رائدة. ويمكن تغيير الاعتماد على التوثيق اليدوي وإجراءات جمع البيانات المعقدة. كما يُمكن أن يُحسّن ذلك الكفاءة التشغيلية للوكالة من خلال الأتمتة، ويُقلل الوقت والتكلفة، ويُساعد في جمع البيانات وتحليلها، ويُبسط عملية المطالبات، مُوفرًا تجربة خدمة ذاتية للعملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.

تُساعد وكلاء الذكاء الاصطناعي المُدرَجين البشريين على التركيز على مهام أكثر تعقيدًا واستراتيجية من خلال أتمتة المهام الروتينية والمكثفة. تُسهِّل وكلاء الذكاء الاصطناعي الاستعلامات المُخصَّصة التي تُمكِّن من العمل على مهام مثل المعاملات، وتقديم تفاصيل السياسات، وجمع المستندات والتحقق منها، وتوجيه العميل خلال عملية تقديم الطلب. كما تضمن وكلاء الذكاء الاصطناعي إدارةً استباقيةً للمخاطر من خلال تحديد المخاطر وتقييمها ومعالجتها قبل أن تتفاقم وتُشكِّل مشاكل جسيمة.

تقرير أكسنتشر لعام ٢٠٢٤ أن شركات التأمين تعتمد بشكل متزايد على وكلاء الذكاء الاصطناعي لتسهيل تفاعلات العملاء وأتمتة سير العمل مع توجهها نحو المستقبل. ومع هذا السيناريو المتوقع لعام ٢٠٢٥، من الضروري أن تعتمد شركات التأمين وكلاء الذكاء الاصطناعي لتحسين إنتاجية أعمالها.

الخطوة الأولى في الاستعانة بمصادر خارجية ونشر هذه التكنولوجيا المستقبلية هي فهم ما هي القدرات التي يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي القيام بها بالضبط.

القدرات الرئيسية لوكلاء الذكاء الاصطناعي في عمليات التأمين

الاكتتاب

يُعدّ الاكتتاب عمليةً حاسمةً في قطاع التأمين، إذ يُحدد أقساط التأمين والموافقة على المطالبات بناءً على الوضع وشدته والاتفاقية. تُقلّل برامج الذكاء الاصطناعي من الأخطاء اليدوية والوقت من خلال البحث في قواعد البيانات الضخمة، وتاريخ العميل، وسجلاته الطبية، وسلوكه، والعوامل الخارجية، لتقييم المخاطر باستخدام التحليلات التنبؤية وخوارزميات التعلم الآلي.

يُبسّط وكلاء الذكاء الاصطناعي عملية الاكتتاب من خلال أتمتة المهام المتكررة، مثل التحقق من المستندات وتقييم المخاطر. هذا يُقلّل من أوقات المعالجة ويُمكّن شركات التأمين من إصدار وثائق التأمين بسرعة أكبر، مما يُحسّن رضا العملاء. يضمن وكلاء الذكاء الاصطناعي الالتزام الصارم بإرشادات التأمين، وبالتالي تجنب الاختلاف الشخصي بين الكُتّاب، مما يُعزّز عدالة اتخاذ القرارات في جميع التطبيقات.

كشف الاحتيال

يمتلك وكلاء الذكاء الاصطناعي القدرة على تحديد المطالبات والمعاملات الاحتيالية باستخدام أسلوب التعلم السابق للتعرف على الأنماط المتكررة والشذوذ. ويستخدمون نماذج التعلم الآلي للتعرف على عوامل الخطر المحتملة، مما يجنب شركات التأمين التورط في مطالبات عالية المخاطر.

تُخفف هذه التقنية من المخاطر من خلال التحقيق في هذه الادعاءات والمعاملات المشبوهة من خلال إدارة استباقية، مما يحمي من الخسائر المالية ويضر بالسمعة. كما تراقب هذه التقنية الاتجاهات وتتنبأ بالمخاطر المستقبلية لتمكين اتخاذ إجراءات استباقية. كما تقترح تغطيات وتدابير وقائية للعملاء وفقًا للبيئة.

تجميع البيانات

تشتهر وكلاء الذكاء الاصطناعي بقدرتها على جلب البيانات آنيًا من مصادر مختلفة، مثل أجهزة إنترنت الأشياء، والسجلات التاريخية، والوثائق الطبية، والتجارب السابقة، والاستفسارات، وتطبيقات العملاء. ومن خلال دمج هذه البيانات وتحليلها، يفهم وكلاء الذكاء الاصطناعي سلوكيات العملاء وأنماطهم وتفضيلاتهم وارتباطاتهم ومحددات المخاطر لديهم.

بمساعدة أدوات وأجهزة مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML) وواجهات برمجة تطبيقات البيانات (APIs) والرؤية الحاسوبية وأجهزة إنترنت الأشياء، يجمع وكلاء الذكاء الاصطناعي البيانات، بما في ذلك البيانات المنظمة وغير المنظمة وبيانات الاستشعار. بفضل هذه البيانات، يمكن لشركات التأمين اتخاذ قرارات أفضل وتحسين الوقت والموارد دون الحاجة إلى عمليات مكثفة ومتهورة.

معالجة المطالبات

تُؤتمت وكلاء الذكاء الاصطناعي عمليات دقيقة ومستهلكة للوقت، مثل معالجة المطالبات. كما يُبسّط الذكاء الاصطناعي مهامًا مثل التحقق من جمع البيانات، ومصادقة المستندات، وتقييم الأضرار والتقييم الأولي، وإجراءات الدفع، والموافقة على المطالبات.

باعتماد وكلاء الذكاء الاصطناعي في هذه العملية تحديدًا، يُمكن لشركات التأمين تجنب الأخطاء اليدوية والتناقضات أو التأخير في إجراءات المطالبات. يُمكّن هذا من تسوية المطالبات مباشرةً بشكل أسرع مع خفض تكاليف المعالجة، وتحسين رضا العملاء، وتقديم خدمة أفضل، حيث تُحل المطالبات بشكل أسرع وأكثر دقة.

حالات استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي في التأمين

وكيل الذكاء الاصطناعي المحادثة

1. توصية سياسة مخصصة

يقرأ وكلاء الذكاء الاصطناعي بدقة رغبات العميل وتفضيلاته وعوامل الخطر وبيئاته لاقتراح سياسات مناسبة. يصبح التفاعل بين العميل والمساعد الافتراضي باستخدام معالجة اللغة الطبيعية أكثر تخصيصًا وإنسانية، مما يؤدي إلى رضا العملاء. سواءً تعلق الأمر بترقية السياسات أو تقديم استشارات مُخصصة بشأن المطالبات، يضمن هؤلاء الوكلاء تقديم حلول دقيقة وفورية. على سبيل المثال، سيتم اقتراح سياسات وأقساط تأمين مُخصصة لشخص لديه تاريخ من أمراض القلب، تُناسب عوامل الخطر لديه.

2. تطوير المنتجات والابتكار

يدرس وكلاء الذكاء الاصطناعي اتجاهات السوق وبيانات العملاء باستخدام تقنية التعلم الآلي لتطوير منتجات تأمينية جديدة وسد أي ثغرات حالية أو مستقبلية. ومن خلال تحليل أوجه القصور أو الاحتياجات في قطاعات التأمين، يحث وكلاء الذكاء الاصطناعي الشركات على محاكاة سيناريوهات السوق لتحسين العروض، مما يضمن ميزة تنافسية وحلولاً تركز على العملاء.

إن ابتكار السياسات وتعديل نموذج التسعير للعملاء وفقًا لسلوكهم السابق وسيناريوهاتهم الحالية يمكن أن يعزز راحة العملاء وولائهم.

3. إدارة البيانات وتحليلها

يعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي في قطاع التأمين على مجموعة من التقنيات المتقدمة لتجميع البيانات الضخمة وتنظيفها وإدارتها ومعالجتها وتحليلها بفعالية. تساعد التقنيات والأدوات التالية وكلاء الذكاء الاصطناعي على إدارة البيانات في قطاع التأمين دون أي تكرار، وضمان قابلية التوسع.

  • منصات الحوسبة السحابية
  • حلول تخزين البيانات [للتعامل المرن مع البيانات شبه المنظمة وغير المنظمة]
  • قواعد بيانات NoSQL
  • أدوات ETL
  • منصات تكامل واجهة برمجة التطبيقات

وتعمل هذه التقنيات أيضًا على تحسين جودة التحليل، مما يؤدي إلى الحصول على رؤى دقيقة وعميقة لمجموعات البيانات الحيوية.

4. دمج العملاء والامتثال لمعايير معرفة العميل (KYC)

باستخدام التقنيات المتقدمة، يضمن وكلاء الذكاء الاصطناعي التزام جميع العمليات والتقنيات باللوائح التنظيمية، مثل الامتثال لمتطلبات "اعرف عميلك". تبدأ هذه العملية بعملية تحقق آلية، حيث تحصل أدوات مثل التعرف الضوئي على الحروف (OCR) على معلومات حول العملاء من إثباتات الهوية، وفواتير الخدمات، وغيرها من وثائق الهوية. باستخدام تقنيات التعرف على الوجه والبلوك تشين لتأمين بيانات "اعرف عميلك"، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تمكين المشاركة السلسة بين المؤسسات مع الحفاظ على الخصوصية.

بمجرد جمع هذه البيانات، يصبح من السهل على وكلاء الذكاء الاصطناعي التحقق منها والمضي قدمًا في أتمتة عملية دمج العملاء.

5. منع المخاطر وتسجيل الائتمان

يُقيّم وكلاء الذكاء الاصطناعي المخاطر بناءً على سجل المعاملات والسلوكيات والعوامل الخارجية المتعلقة بإصدار المطالبات، ويُمكّنون الجهات المُصدرة من تجنب الخسائر والأزمات. تُقيّم خوارزميات تقييم الائتمان الموثوقية المالية، مما يُحسّن دقة الاكتتاب ويُقلل من مخاطر التخلف عن السداد. كما يُمكّن شركات التأمين من تحديد أسعار معقولة، مما يضمن سلوكًا آمنًا.

6. البحث عن المستندات المالية

باستخدام تقنيتي معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ومعالجة المستندات الذكية (IDP)، يحصل وكلاء الذكاء الاصطناعي على بيانات من مستندات بالغة الأهمية، مثل العقود والبيانات والسجلات المالية. ومن خلال هذه الإمكانيات، يُسهّل هذا استرجاع المعلومات باستخدام مصطلحات محددة في الاستعلامات، مما يُسهّل على العملاء والموظفين عملية الاكتتاب والامتثال والتدقيق.

7. التسويق وتوليد العملاء المحتملين

يتمتع وكلاء الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تحديد العملاء المحتملين من خلال تحليل بياناتهم لإنشاء حملات تسويقية مخصصة. يستخدمون استخراج البيانات والتحليلات التنبؤية لتحليل مجموعات بيانات ضخمة، بما في ذلك التركيبة السكانية للعملاء وتفضيلاتهم وسلوكياتهم وسجلات مشترياتهم. يتيح ذلك تحديد العملاء المحتملين ذوي الإمكانات العالية وتقسيم الجمهور إلى شرائح لحملات تسويقية مخصصة. يعزز تحليل المشاعر وتقسيم العملاء دقة الاستهداف، مما يُحسّن عائد الاستثمار التسويقي.

يتيح هذا للشركات متابعة عملائها المحتملين وإنشاء المزيد من فرص التسويق المصممة خصيصًا لتوسيع أعداد عملائها من خلال البيع المتبادل والبيع الإضافي.

8. التفاعل مع العملاء عبر القنوات المتعددة

يقدم وكلاء الذكاء الاصطناعي خدمات العملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع عبر جميع القنوات، مثل روبوتات الدردشة، والهاتف المحمول، والويب، والمساعدة الصوتية. يُسهّل وكلاء الذكاء الاصطناعي التفاعلات الموحدة من قنوات مختلفة باستخدام منصات بيانات العملاء المركزية (CDPs). يتيح ذلك للعملاء الاطلاع على عرض واحد ومتسق ومُخصّص للعملاء. يُمكّن هذا التكامل وكلاء الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى التفاعلات السابقة والتفضيلات وأنماط السلوك، مما يُمكّنهم من تخصيص الاستجابات وتوقع احتياجات العملاء بفعالية. تُساعد أدوات التنسيق متعدد القنوات وكلاء الذكاء الاصطناعي على توفير البيانات والخدمات من خلال دمج قنوات مُختلفة عبر المنصات، مما يضمن تجربة مُتكاملة سواءً انتقل العميل من روبوت دردشة إلى مركز اتصال أو من تطبيق جوال إلى البريد الإلكتروني.

9. الاستجابة للكوارث وإدارة الأزمات

تُحلل هذه التقنية الرائدة أيضًا مستوى الضرر الذي يلحق بالشخص المؤمَّن عليه أو أصوله أو أي مورد. وبمساعدة تحليل صور الأقمار الصناعية، يُمكن للوكالات تحديد التغيرات في البنية التحتية والأراضي والظروف البيئية الناجمة عن الكوارث. تُمكّن هذه الصور الشركة من إجراء تقييم دقيق لنطاق الكارثة. ومن خلال الاستفادة من التحليلات الجغرافية المكانية وبيانات الطقس، والتكامل باستخدام المعلومات الجغرافية (GIS) وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء ومحطات الأرصاد الجوية، يُمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التنبؤ بمناطق الكوارث المحتملة والتنبؤ بها، مما يسمح باتخاذ إجراءات استباقية.

التحديات والاعتبارات في تنفيذ وكيل الذكاء الاصطناعي

أنواع الوكلاء في الذكاء الاصطناعي

جودة البيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي للتدريب

يتطلب تدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي على إنشاء نماذج فعّالة ودقيقة كميات هائلة من البيانات النظيفة وعالية الجودة. تتواجد البيانات بأشكال مُهيكلة وغير مُهيكلة وخامة، مما يُصعّب تدريب هذه التقنيات المُستقبلية ونشرها. يحتاج وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى دراسة كميات هائلة من البيانات التاريخية والفورية، بما في ذلك ملفات تعريف العملاء وبيانات المطالبات وسجلات المعاملات. قد يؤدي عدم تلبية هذه المتطلبات إلى تكامل بيانات غير فعال.

تكامل النظام مع البنية التحتية القديمة

قد يكون دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي مع أنظمة التأمين القديمة أمرًا صعبًا نظرًا لتقادم التقنيات، وقواعد البيانات المنعزلة، ومنصات البرامج غير المتوافقة. لحل هذه المشكلة، يمكن اعتماد أساليب التكامل القائمة على واجهات برمجة التطبيقات (API) أو حلول البرامج الوسيطة التي تُنشئ جسرًا بين الأنظمة القديمة والجديدة.

المخاوف المتعلقة بالأمن والخصوصية

يأتمن العملاء الشركات على معلومات شخصية، مثل تفاصيل معاملات الهوية والمعلومات الطبية وغيرها، عند استخدامهم لوكيل ذكاء اصطناعي للتأمين. وسيكون الحفاظ على أمن هذه المعلومات الحساسة أولوية قصوى لهذه الجهات ووكلاء الذكاء الاصطناعي التابعين لها. يُعد التشفير القوي للبيانات، وآليات التحكم في الوصول، والمعايير التنظيمية، وخوارزميات الكشف عن الشذوذ، والمصادقة متعددة العوامل (MFA) عوامل أساسية لحماية بيانات العملاء.

التعلم المستمر وتحسين النموذج

يجب تحديث وكلاء الذكاء الاصطناعي باستمرار لمواكبة تطورات السوق الحالية. قد يؤدي عدم التحديث إلى أعطال تكنولوجية قديمة، مما قد يؤدي إلى نقل معلومات مضللة للعملاء بشأن السياسات واللوائح. تتتبع أنظمة مراقبة النماذج الأداء بمرور الوقت، وتحدد مجالات التحسين بناءً على أنماط البيانات الجديدة.

قد تُشكّل هذه الأنواع من التحديات تحديًا كبيرًا لشركات التأمين عند اعتمادها لتقنيات الذكاء الاصطناعي. من الضروري للشركات اختيار مُزوّدي الذكاء الاصطناعي المناسبين لنشر خدماتها.

SquareOne: شريكك الموثوق لحلول الذكاء الاصطناعي

سكوير ون، الشركة الرائدة في مجال التحول الرقمي في الشرق الأوسط، تُساهم في تطوير الأعمال منذ أكثر من 15 عامًا. بشراكتها مع كور.اي، تُقدم حلول ذكاء اصطناعي رائدة وسلسة تُلبي جميع احتياجات أعمالكم وتجربة عملائكم. تُقدم كور.اي وكلاء ذكاء اصطناعي، ومساعدة ذكاء اصطناعي، وروبوتات دردشة ذكاء اصطناعي للقوى العاملة، وخدمة العملاء، وأتمتة العمليات. سكوير ون، بشراكتها مع كور.اي، تُقدم حلولاً مُصممة مسبقًا ومُخصصة لتلبية احتياجات أعمالكم.

قم بزيارة موقع SquareOne اليوم لتحويل عمليات عملك.

الفكرة النهائية

تستعين كبرى شركات التأمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي لمساعدة عملائها وتسريع سير العمل. تُحسّن هذه التقنيات تفاعل العملاء وتُؤتمت عمليات التأمين باستخدام أدوات وتقنيات متنوعة، وهي مرتفعة التكلفة وتتطلب جهدًا بشريًا مكثفًا. يُحسّن اختيار هذه التقنيات الرائدة استراتيجيات العمل وعملياته لمواجهة أي ظروف سوقية مع الحفاظ على مستوى عالٍ من الأداء.

تحدث مع الخبراء في SquareOne للحصول على اقتراحات أكثر تخصيصًا.