|
البيانات الضخمة والتأمين
أدى ظهور تحليلات البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي إلى حدوث تحول كبير في صناعة التأمين.
فشركات التأمين تستثمر في رقمنه عملياتها ومنتجاتها، بينما يدخل عدد متزايد من الشركات إلى السوق كشركات تأمين وموزعي منتجات تأمين او أي خدمات متعلقة بالصناعة.
تقوم شركات التأمين بتطوير منتجات تأمين باستخدام كميات كبيرة من البيانات لتقييم المخاطر التي قد تكون سابقا (غير قابلة للتأمين) وتحديدها والتنبؤ بها.. وسيكون الاستمرار الوصول إلى البيانات والقدرة على استنباط رؤى جديدة متعلقة بالمخاطر من العوامل الرئيسية للقدرة التنافسية في صناعة التأمين.
فوائد استخدام كميات هائلة من البيانات
من خلال استخدام كميات هائلة من البيانات تنشأ فوائد اجتماعية كبيرة والذي يؤدى الى تقليل المخاطر وزيادة امكانية التأمين على اخطار لم يكن من الممكن التأمين عليها سابقا.
كما يمكن تصور أساليب جديدة لتشجيع الوصول الى السلوك الامثل من خلال البيانات الضخمة، وبالتالي تسمح التقنيات الجديدة لدور أكبر للتأمين ليس فقط توفير الحماية الكاملة من المخاطر بل تمتد للتنبؤ بالمخاطر والوقاية منها.
ومع ذلك، فإن استخدام البيانات الضخمة في التأمين يثير قضايا معقدة فيما يتعلق بخصوصية العملاء وتخصيص المنتجات والمنافسة وقد تحتاج الحكومة إلى معالجة الاخطار التي لا يمكن التأمين عليها والذي سيؤدى زيادة التحليل المتطور لمجموعات البيانات الكبيرة إلى امكانية التأمين عليها والقدرة على تحمل التكاليف بالنسبة للمجتمع وصانعي السياسات.
والمشكلة الاساسية هي هل يستطيع المجتمع او الأفراد سداد "قسط عادل" للتأمين يعكس حجم المخاطر أم هل يريد أن يحصل الجميع على تأمين منخفض التكلفة بغض النظر عن المخاطر.
قد يكون للحكومة دور تلعبه عندما لا تقوم أسواق التأمين الناشئة بتغطية كافية بسعر مناسب وخاصة عندما يكون الخطر الأساسي خارج قدرة المجتمع مثل الاخطار الطبيعية والكوارث والعوامل الوراثية وقد يؤخذ في الاعتبار بعض العوامل السياسية لحماية العملاء الذين لديهم مخاطر لا يمكن السيطرة عليها (مثل العوامل الوراثية) وذلك على النحو التالي:
· فرض قيود على التسعير
· تطوير آليات جديدة للمشاركة في تحمل المخاطر.
· تأكيد الحكومة على أنها "الملاذ الأخير للعملاء " بالنسبة للأخطار الغير مؤكدة باهظة التكلفة مثل أحداث الإرهاب.
يوفر التأمين الحماية المالية للمجتمع من خلال تجميع الموارد لإدارة المخاطر.
يجري الآن تحسين هذا النهج بشكل كبير من خلال زيادة قدرة شركات التأمين على دراسة المخاطر بمزيد من التفصيل من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات الدقيقة ونتيجة ذلك يتم تسعير المخاطر الفردية بشكل أكثر دقة مما سيجعل أقساط التأمين أكثر عدلاً حيث أنها سوف تكون أكثر انعكاسًا لتلك المخاطر.
وتشير "البيانات الضخمة" إلى الزيادة الكبيرة في حجم وسرعة وتفصيلات مجموعات البيانات التي يتم الوصول إليها وتحليلها حيث إن القدرة على تجميع وتحليل مجموعات البيانات الدقيقة تعمل على تغيير الطريقة التي تتعامل بها شركات التأمين مع شريحة كبيرة من العملاء وكيفية تسعير تلك المخاطر مما سيكون له آثار على التكلفة وسهولة توفير التأمين لجميع العملاء.
ومن مزايا استخدام هذه التكنولوجيا الجديدة استفادة العديد من العملاء من التسعير المتميز لتحليل المخاطر بدقة أكبر، حيث سيقوم السائقون الشباب المتزنين بدفع اقساط اقل من اقساط السائقين الشباب الخطرين (أو السائقين الأكبر سناً المحفوف بالمخاطر).
في الممارسة العملية، يمكن استخدام عامل التسعير (تخفيض السعر) للتحفيز على سلوك أفضل وتقليل المخاطر.
ومع ذلك، سيكون هناك مجموعة اقل من العملاء الذين يتعين عليهم سداد قسط اعلى للتأمين على مخاطر أعلى، على الرغم من ان الاخطار التى يريدون التأمين عليها خارج نطاق سيطرتهم عليها
ومن خلال دراسة وتقييم للمخاطر التى يتعرض لها العملاء، ستكون شركات التأمين قادرة على توفير منتجات مصممة بدقة مناسبة لهم، لذا فإن التحليل الدقيق للبيانات سيقلل أقساط التأمين بالنسبة للكثيرين، ولكن بالنسبة للأقلية، فإن الأقساط سترتفع بشكل كبير.
الأهم من ذلك، أن التحليل الدقيق للبيانات يساعد شركات التأمين تحديد وتقييم المخاطر التي قد يواجهها العملاء الأفراد واستخدام مؤشرات الأسعار لتغيير السلوك - ويمكن أن يكون الوعي المبكر للعميل حافزًا للقيام بتقليل المخاطر.
وبالتالي تسمح البيانات الضخمة للعملاء وشركات التأمين برؤية المخاطر وفهمها بشكل أوضح حيث إنها توفر مزايا تأمينية هائلة للمجتمع مثل تحسين إدارة المخاطر والوصول الى أقساط تأمين أكثر عدالة.
من المتوقع أن يتغير قطاع التأمين بشكل سريع في السنوات القادمة بسبب التكنولوجيا والابتكار.
كيف يتم استخدام البيانات حاليا في التأمين؟
تعتمد شركات التأمين على البيانات التي يقرها العميل في طلب التامين والإحصائيات التي توضح خبرة هذا العميل لتحديد تكلفة المخاطر وتحديد أسعار وثائق التأمين الخاصة به ويشترط مبدأ الافصاح الكشف عن جميع المعلومات التي تحددها شركة التأمين من اجل الوصول الى تسعير الاخطار بشكل دقيق ومن اجل ضمان عدم وجود اختلاف في البيانات بين العميل وشركة التأمين.
في معظم فروع التأمين، يكون لشركات التأمين القدرة على الاعتماد على البيانات لتحديد عوامل التسعير وحرية اختيار العوامل التي ستستخدمها لتحديد أسعارها ولديها القدرة على تحديد أسعار مختلفة حسب العمر والجنس او ما إذا كان هناك أساس اكتواري / إحصائي مخصص للقيام بذلك وهي تفرض رسومًا على العملاء وفقًا لذلك، بناءً على المخاطر التي يمثلونها وكذلك اعتبارات العمل الأخرى ولكن ليس حسب العرق أو التفضيل الجنسي.
هناك فروق دقيقة بين التأمينات العامة (مثل السيارات وحماية الأسرة) والتي تعتبر قصيرة الأجل (أي يمكن التأمين عليها وإعادة تسعيرها كل عام) والتأمينات على الحياة الفردية والذي يعتبر من التأمينات طويلة الأجل (أي اصدار الوثيقة مرة واحدة فقط) ولا يمكن لشركات التأمين على الحياة تغيير سعر سياساتها على أساس الحالة الصحية المتغيرة للمؤمن له.
تطور البيانات وتأثيره على أعمال التأمين
منذ ظهور نظرية الاحتمالات والعلوم الاكتوارية كتخصصات رياضية في القرن السابع عشر ، لعب تحليل البيانات دورًا أساسيًا في التأمين وقد سمحت هذه التطورات العلمية للتأمين بأن يتطور من "رهانات بديهية" إلى صناعة قائمة على حساب التفاضل والتكامل العقلاني واتخاذ القرارات وتعد البيانات الشخصية المجمعة مثل جداول الوفيات وإحصائيات الحوادث مهمة لشركات التأمين لتقدير المخاطر على مستوى المجتمع أو لمجموعة فرعية من المجتمع بالإضافة إلى ذلك ، اعتمدت شركات التأمين بشكل أساسي على المعلومات الشخصية التي تم جمعها مباشرة من حاملي الوثائق في وقت ما لضمان سياسة تجميع الأفراد في فئات المخاطر فعلى سبيل المثال ، في التأمين على السيارات ، اعتمدت شركات التأمين عادةً على معلومات مثل نوع السيارة وسنة الموديل ومعدل الخسائر ان وجد وعليها تحدد معدل أقساط الفرد الذي ينتمي إلى فئة معينة من المخاطر.
على مدار العقدين الماضيين، بدأت شركات التأمين بشكل متزايد بنشر البيانات من مصادر بيانات الجهات الخارجية. على سبيل المثال، عندما ظهر دليل تجريبي على أن الأشخاص ذوي الدرجات الائتمانية المرتفعة يميلون أيضًا إلى أن يكونوا سائقين أكثر أمانًا، بدأت شركات التأمين في دمج درجات الائتمان في تحليلهم للتأمين على السيارات الشخصي
ومع ذلك، فإن دور البيانات ظل كما هو في الأساس، وهو فهم المخاطر وحماية حاملي الوثائق بتعويضهم عن الخسائر المتكبدة.
واليوم، يعد التقدم الهائل في تحليلات البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي والإنترنت باستخدام التكنولوجيا أدى الى تحول كبير فى دور البيانات بشكل أساسي في أعمال التأمين.
فهذه التقنيات هي في صميم البنية التحتية الرقمية والمترابطة الجديدة للمجتمع الرقمي، والتي تنتج باستمرار كميات كبيرة جدا من البيانات في الوقت الحقيقي وتستخدم الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التوضيح الذاتي كميات كبيرة من البيانات لتحسين نفسها باستمرار ويعزى هذا التطور إلى ظهور مصدرين جديدين للبيانات ذات الصلة في سياق التأمين:
· الأول يتكون من بيانات يتم إنشاؤها تلقائيًا وتخزينها باستخدام سلوكنا عبر الإنترنت و تتضمن هذه البيانات المعلومات الشخصية التي تتم مشاركتها عبر منصات الوسائط الاجتماعية ، وسلوك التسوق الشخصي عبر الإنترنت الذي يتم إنشاؤه من خلال التجارة الإلكترونية ، والبيانات الناتجة عن نشاط البحث والتصفح الشخصي الخاص بنا ويمكن للبيانات الشخصية المتعلقة بالسلوك عبر الإنترنت أن تكشف عن معلومات حول عادات الأفراد وأسلوب حياتهم وان تكون هذه البيانات مكملة أو بديلة للبيانات التي تستخدمها عادة شركات التأمين و تتركز عملية جمع هذه البيانات بدرجة كبيرة مع شركات التكنولوجيا والتجارة الإلكترونية الكبيرة مثل Alibaba أو Alphabet (Google) أو Amazon أو Apple أو Baidu أو Facebook أو Microsoft أو Ten cent كما تمتلك Google نحو 90 في المائة من حصة السوق في عمليات البحث ، بينما تغلغل Facebook بنسبة حوالي 89 في المائة من مستخدمي الإنترنت. تعد Alphabet /Amazon/ Apple/ أو Facebook / Microsoft من بين الشركات التي تتمتع بأعلى قيمة سوقية في جميع أنحاء العالم، جزئياً على الأقل بناءً على قيمة بيانات العملاء الخاصة بهم كأصل
· الثاني: وهو ينبع من أجهزة استشعار مدمجة في الأجهزة وغيرها من السلع الاستهلاكية عبر الإنترنت، على سبيل المثال أجهزة استشعار مدمجة في السيارات (التحكم عن بعد) أو الأجهزة القابلة للارتداء، أو بيانات من المنازل الذكية أو الطائرات بدون طيار وهذه البيانات مجزأة ومحددة بشكل عام.
وقد أدى ظهور تحليلات البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي إلى حدوث سباق تسلح في تطوير تطبيقات جديدة على امتداد سلسلة قيمة التأمين بالكامل، سواء من خلال الشركات الناشئة InsurTech او شركات التأمين القائمة بشكل عام، وقد ركزت التطبيقات الجديدة عادةً على أحد المجالات التالية:
· نماذج توزيع جديدة: أحدثت التطبيقات الجديدة ثورة في تفاعل العملاء من خلال المساعدين الظاهريين والوسطاء الرقميين والمحادثة التليفونية والمستشارين الآليين واستخدام البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي لتحسين تجزئة العملاء والتسويق المستهدف والتسعير الديناميكي.
· أتمتة العمليات: تهدف هذه التطبيقات إلى أتمتة أو تحسين كفاءة العمليات الداخلية من خلال البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي وتتيح المعالجة المباشرة أتمتة أجزاء من سلسلة القيمة أو حتى سلسلة القيمة بأكملها، بما في ذلك على الأرجح الاكتتاب، ومعالجة المطالبات، وإدارة المخاطر، والتمويل وإدارة الاستثمار، فضلاً عن التقارير التنظيمية.
· المقترحات الجديدة: تتيح تطبيقات البيانات الجديدة تطوير منتجات جديدة ونماذج أعمال بديلة، بالإضافة إلى منتجات التأمين التي تغطي أنواعًا جديدة من المخاطر.
ومع ذلك، فإن الإمكانات الحقيقية للتكنولوجيات الجديدة تتكشف مع مزيج من العناصر المختلفة في بنية تحتية رقمية سلسة ويتيح الجمع والتحليل المستمر للبيانات السلوكية بتقييم المخاطر الفردية والديناميكية وإنشاء حلقة تغذية مرتدة مستمرة للعملاء، دون تدخل بشري أو محدود ولا يعمل هذا الرصد الرقمي على تحسين جودة تقييمات المخاطر فحسب، بل يمكن أن يوفر أيضًا رؤى في الوقت الفعلي لحاملي وثائق التأمين بشأن سلوكهم في مجال المخاطر والحوافز الفردية للحد من المخاطر.
علاوة على ذلك، فإن مجموعة مصادر البيانات الجديدة تمهد الطريق لتنفيذ أنظمة إدارة المخاطر المتقدمة التي تستخدم التحليلات التنبؤية كأساس للتدخل المبكر ومنع المخاطر ويتم بالفعل إطلاق مثل هذه التوليفات القوية الجديدة لنماذج الأعمال أو ظهورها بوضوح في الأفق.
كما سيجبر الواقع العملي شركات التأمين ذات المخاطر العالية على استخدام البيانات على نحو أفضل لتقييم أقساط المخاطر وتحديد السعر بشكل مناسب
وهناك العديد من النتائج الإيجابية ستتحقق نتيجة تطبيق بيانات أكبر وأكثر تفصيلاً مثل اسعار تأمين أرخص للبعض، وخدمة عملاء أفضل، وتحسين المنتجات ذات الصلة وضمان الاكتتاب، وجميع الفوائد الناتجة عن تقليل المخاطر التي يتعرض لها المجتمع ككل (مثل تقليل حوادث السيارات، صحة أفضل للسكان، انخفاض فى الاثار المترتبة على الفيضانات).
ومن النتائج الإيجابية ايضا للاستفادة من البيانات الضخمة هي التعرف الأفضل على المخاطر حيث يتعرف المؤمن له على البيانات المتاحة عن نفسه (أو ممتلكاته)، ويحدد المخاطر، كما يمكن لها ان تغير سلوكه لتقليل تعرضه للمخاطر (مثل خطر تعرضه لحادث سيارة أو التعرض لمرض معين) ففي عصر البيانات الضخمة، سيتم تقديم اقتراحات محددة للمستهلكين حول كيفية تغيير عاداتهم في القيادة لتقليل مخاطرهم وبالتالي أقساط التأمين الخاصة بهم.
وهناك العديد من الحالات التي تعتمد فيها شركات التأمين بالفعل تقنيات ووسائل حديثة للوصول إلى اعداد متزايدة من البيانات المتعلقة بالأفراد او لمجموعة متنوعة من الأغراض فكلما أصبحت البيانات متاحة، وكلما تناولتها شركات التأمين بشكل جيد، كلما كانت النتائج أفضل للمجتمع.
التطورات الأخيرة في مراقبة المخاطر فى التأمين على السيارات حيث تستخدم بعض الأجهزة أيضًا تقنية GPS لتحديد موقع السيارة، وما إذا كان السائق يأخذ فترات راحة في الرحلات الطويلة وإجمالي عدد الكيلومترات وعدد الرحلات كل هذه البيانات تؤثر عند تسعير الخطر
كما تتيح هذه الأجهزة إمكانية شركات التأمين لتقديم منتجات التأمين على أساس استخدام هذه التقنيات وكذلك لتحديد قسط التأمين الذي يعكس بدقة أكثر الخطر بالنسبة للفرد (أو خطر على السيارة) فعلى على سبيل المثال، قد يكون شخص ما يبلغ من العمر 21 عامًا في الواقع سائقًا أكثر أمانًا من نظيره البالغ من العمر 55 عامًا، على عكس التصنيفات العامة، كما يستفيد العملاء من التقارير التى تصدر عن شركات التأمين فى:
• الشفافية - حيث يُسمح للعملاء بمشاهدة تقارير القيادة الخاصة بهم ومدخرات التأمين أو العقوبات المتوقعة بناءً على سلوكهم في القيادة.
· إرشادات وسلوكيات– حيث يتم تزويد العملاء باقتراحات حول كيفية تغيير عاداتهم في القيادة لتقليل مخاطرهم وبالتالي أقساط التأمين الخاصة بهم. وهذا ينطوي على إمكانية إنشاء طرق أكثر أمانًا -على العكس من ذلك، سيتم زيادة السعر بالنسبة للسائقين الأكثر خطورة
يمكن لشركات التأمين والعملاء على حد سواء الاستفادة من استخدام هذه البيانات من خلال: مكافآت العملاء - المكافآت من خلال شركاء من أطراف ثالثة (مثل استرداد الأموال من محلات البقالة، والخصومات على الرحلات الجوية، والقسائم) وتخفيض الأقساط في بعض الحالات.
· الحد من المخاطر من محفظة شركة التأمين، مع تخفيضات العاصمة يترتب على ذلك. يمكن تحقيق ذلك من خلال: - الحد من مخاطر العملاء، سواء كانت مرتفعة أو منخفضة المخاطر في البداية، عن طريق تحديد الأهداف أو المعايير للأفراد، وتتبع السلوكيات وتحديث ملفات تعريف العملاء.
|