حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي في صناعة التأمين مع الذكاء الاصطناعي المُدار: لماذا تواجه صناعة التأمين أكبر نقطة تحول في تاريخها.

نهاية "الشلل الرقمي": كيف يُنقذ الذكاء الاصطناعي المُدار قطاع التأمين

ما كان يُعتبر لعقود نموذج أعمال مستقرًا قائمًا على تجميع المخاطر والابتكار التدريجي، يواجه الآن عاصفةً هوجاء من الديون التقنية، والتكاليف المتصاعدة، والضغوط التنظيمية. الأرقام خير دليل: فبينما تُقدّر مطالبات الاحتيال التأميني بنحو 122 مليار دولار سنويًا على مستوى العالم، ومن المفارقات، أن ما يصل إلى 90% من استثمارات تكنولوجيا المعلومات لدى الشركات التقليدية تُنفق فقط على صيانة الأنظمة القديمة - وهو ما يُعرف بـ"الشلل الرقمي" الذي يُعيق الابتكار.

لكن ثمن الركود لم يعد مجرد خسارة في الكفاءة، بل أصبح تهديدًا وجوديًا. ففي عصر تتزايد فيه ديناميكية أنماط الاحتيال ويتوقع فيه العملاء تجارب فورية، لم يعد مجرد إدارة السياسات كافيًا. يكمن حل القطاع في التطبيق الاستراتيجي لحلول الذكاء الاصطناعي المُدارة. لم تعد هذه التقنيات مجرد حيلة اختيارية، بل أصبحت الرافعة الأساسية لتجاوز "فخ الأنظمة القديمة" الهائل، وتسريع عمليات مثل معالجة المطالبات بشكل جذري، وتقييم المخاطر بدقة غير مسبوقة.

يتناول التحليل التالي الجوانب الاقتصادية لهذا التحول بالتفصيل. بدءًا من الأسباب التاريخية لهيمنة أنظمة تكنولوجيا المعلومات العملاقة لدى شركات مثل أليانز، وصولًا إلى مخاطر قانون الذكاء الاصطناعي الجديد للاتحاد الأوروبي، نبحث في كيفية إدارة شركات التأمين للموازنة بين التنظيم الصارم والأتمتة الضرورية. اكتشف لماذا يُعدّ الذكاء الاصطناعي المُدار أكثر من مجرد برنامج، فهو البنية التحتية للتنافسية المستقبلية، وما هي الاستراتيجيات التي ستحدد الفائزين والخاسرين في العقد القادم.

مناسب ل:

• UNFRAME.AI: حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة لقطاع التأمين

كيف تقوم شركات التأمين بأتمتة مستقبلها أو تشكيله بذكاء؟

يشهد قطاع التأمين منعطفًا حاسمًا، حيث تتضافر القوى التكنولوجية والاقتصادية والتنظيمية لتُجبره على تغيير جذري. ويتعرض نموذج أعمال التأمين، الذي بُني على مدى عقود على العمليات اليدوية وهياكل البيانات اللامركزية والابتكارات التدريجية، لضغوط متزايدة. والواقع واضح لا لبس فيه: يخسر قطاع التأمين حاليًا ما يقارب 122 مليار دولار سنويًا بسبب الاحتيال في تأمينات الممتلكات والحوادث، وتواجه ألمانيا وحدها خسائر تتجاوز 6 مليارات يورو سنويًا. في الوقت نفسه، يُنفق 70% من ميزانيات تكنولوجيا المعلومات لشركات التأمين على صيانة أنظمة قديمة تنهار تدريجيًا تحت وطأة تعقيداتها. ولم ينجح ثلثا شركات التأمين حول العالم حتى الآن في توسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي ليشمل ما هو أبعد من المشاريع التجريبية، ودمجه في عملياتها اليومية.

لا يقتصر هذا الوضع على مجرد فجوة في الكفاءة، بل يمثل مشكلة بقاء. لذا، فإن حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة لقطاع التأمين ليست مجرد حيلة تكنولوجية أو تحديثًا اختياريًا، بل ضرورة استراتيجية تحدد القدرة التنافسية والربحية، وفي نهاية المطاف، استدامة شركات التأمين في السوق على المدى الطويل. يحلل هذا التقرير المحركات الاقتصادية والجهات المؤسسية الفاعلة وآليات السوق الكامنة وراء عملية التحول هذه. كما يُسلط الضوء على كيفية تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي المُدارة، كمنصات حلول متكاملة، شركات التأمين من تجاوز الأنظمة القديمة، واكتشاف الاحتيال ومنعه في الوقت الفعلي، وتسريع إجراءات المطالبات، وتوسيع نطاق تجارب العملاء الشخصية.

مناسب ل:

• Unframe AI يحول تكامل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات في وقت قياسي: حلول مصممة خصيصًا في ساعات أو أيام

من معالجة البيانات الكهروميكانيكية إلى الشلل الرقمي

لفهم الوضع الراهن في قطاع التأمين، لا بد من النظر إلى تطوره التكنولوجي. على سبيل المثال، كانت شركة أليانز أول شركة تأمين في أوروبا تُدخل حاسوب IBM 650 المركزي عام 1956. وقد شكّل هذا إنجازًا ثوريًا في معالجة البيانات، ومكّن شركات التأمين من إدارة ملايين وثائق التأمين بكفاءة. وفي العقود اللاحقة، جرى توسيع هذه الأنظمة وتطويرها باستمرار لتلبية المتطلبات الجديدة. لم تكن كل وظيفة جديدة مُدمجة، بل مُرتبة على شكل طبقات: فقد برزت إدارة التأمين، ومعالجة المطالبات، والفواتير، وإدارة العملاء كأنظمة مُنفصلة جزئيًا ومترابطة جزئيًا.

كان هذا الأمر مفهوماً تاريخياً وسليماً اقتصادياً. وحتى نهاية القرن العشرين، كانت هذه الأنظمة المتكاملة هي النموذج التجاري القياسي ليس فقط في قطاع التأمين، بل في جميع المؤسسات المالية الكبرى تقريباً. في ذلك الوقت، أتاحت هذه الأنظمة إمكانية التوسع والربحية. مع ذلك، لم تُصمم هذه الأنظمة في الأساس للمرونة أو التحديثات السريعة أو التكامل الخارجي، بل كانت مُحسّنة لعمليات مستقرة وقابلة للتنبؤ.

مع مطلع الألفية الجديدة والعقدين التاليين، انكشفت سلبيات هذه القرارات. فمع تزايد الضغوط على الخدمات المالية عالميًا نتيجة عمليات الاندماج واللوائح الجديدة وظهور شركات تكنولوجيا التأمين، ازداد اعتماد شركات التأمين على أنظمة لم تعد تفهمها فهمًا كاملًا. وفي بعض الحالات، أصبحت التبعيات التقنية معقدة لدرجة أنه لا أحد في شركة التأمين لديه رؤية شاملة لبنية برمجياتها. بعض التغييرات التي تبدو بسيطة، مثل إضافة بريد إلكتروني ثانٍ إلى النظام، تُكلّف مبالغ طائلة تصل إلى مئات الآلاف من اليورو لأنها تتطلب تعديلات في مئات المواضع داخل النظام.

تُجسّد الاستثمارات في تكنولوجيا المعلومات حجم المشكلة. فقد زادت شركات التأمين الألمانية وحدها استثماراتها في هذا المجال إلى مستوى قياسي بلغ 6.2 مليار يورو في عام 2024، وذلك لمعالجة المشكلات القائمة بدلاً من الاستثمار في الابتكار المستقبلي. ويُنفق جزء كبير من هذه الأموال، يُقدّر بنحو 70 إلى 90 بالمئة، على صيانة الأنظمة القديمة فحسب. وهذا يُمثّل مثالاً صارخاً على عدم الكفاءة الاقتصادية: إذ تدفع الشركات مبالغ متزايدة باستمرار للحفاظ على نفس مستوى الأداء، بينما تتراجع قدرتها التنافسية. ويتزايد الدين التقني بشكلٍ هائل، في حين تُكبّل الاستثمارات في الابتكار والنمو.

تحليل العوامل الرئيسية: أوجه القصور النظامية وهياكل الحوافز الخاصة بالتحول

يعتمد قطاع التأمين على المعلومات غير المتماثلة، وتجميع المخاطر، ومنطق تحديد الأقساط. تقوم شركات التأمين بجمع بيانات المخاطر، وتقييمها، وحساب الأقساط بناءً على هذا التقييم. ولإجراء هذا التقييم، تجمع بين البيانات التاريخية، والمعلومات الخارجية، ونماذج الحساب المعتمدة. تقليديًا، كانت هذه العمليات يدوية أو شبه آلية. وكان على مكتتب التأمين سنوات من الخبرة لإجراء هذه التقييمات باستمرار. وكانت معالجة المطالبات مماثلة: إذ كان على مُعدِّل المطالبات قراءة المستندات، ومقارنة الحقائق بوثيقة التأمين، وتحديد المؤشرات المحتملة للاحتيال، ثم اتخاذ القرار.

في هذا السياق، تعمل حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة كعامل تحويلي محفز. فهي تُمكّن من إنجاز هذه المهام المعرفية ليس فقط بشكل أسرع، بل أيضاً بدقة أكبر وبطريقة أكثر قابلية للتوسع. لكن الفائدة الاقتصادية تتجاوز ذلك بكثير:

أولاً، يُعدّ منع الاحتيال أمراً بالغ الأهمية. تُقدّر الخسائر العالمية الناجمة عن الاحتيال التأميني في مجال تأمين الممتلكات والمسؤولية المدنية بحوالي 122 مليار دولار أمريكي سنوياً. وفي ألمانيا، تُقدّر الخسائر بأكثر من 6 مليارات يورو سنوياً، وهذا الرقم في ازدياد مستمر. يعتمد الكشف التقليدي عن الاحتيال على قواعد محددة: حيث يُحدّد الخبراء الأنماط المشبوهة ثم تُبرمج في الأنظمة. تكمن المشكلة في أن المحتالين يتكيفون مع الأنماط المعروفة، ويطورون أساليب جديدة، ويصبحون أكثر إبداعاً. أما الكشف عن الاحتيال القائم على التعلّم الآلي فيعمل بطريقة مختلفة: فهو يتعرف على الأنماط الشاذة التي لم يسبق وصفها من قبل. تُظهر تحليلات ماكينزي أن أحدث تقنيات الكشف عن الاحتيال تزيد من معدل الكشف بنسبة تتراوح بين 15 و20%، مع تقليل الإنذارات الكاذبة بنسبة تتراوح بين 20 و50%. وهذا له آثار اقتصادية مباشرة: انخفاض الاحتيال يعني انخفاض مدفوعات المطالبات. وانخفاض الإنذارات الكاذبة يعني تقليل التحقيقات غير الضرورية وتسريع عملية التحقق لحاملي وثائق التأمين النزيهين.

ثانيًا، شهدت كفاءة معالجة المطالبات ارتفاعًا هائلًا. فقد حققت إحدى شركات التأمين الهولندية الكبرى، التي طبقت معالجة المطالبات باستخدام الذكاء الاصطناعي، أتمتة 91% من جميع مطالبات تأمين السيارات المؤهلة. وانخفض متوسط ​​وقت معالجة كل مطالبة بنسبة 46%، وارتفع رضا العملاء (المقاس بمؤشر صافي الترويج) بمقدار 9 نقاط. كما حققت إحدى شركات التأمين الإسكندنافية، التي أدخلت حلولًا ذكية لمعالجة المستندات، استخراجًا وتفسيرًا صحيحًا للبيانات لـ 70% من المستندات الواردة في الوقت الفعلي، بدلًا من المعالجة اليدوية وما يصاحبها من تأخير. لم يكن هذا الإنجاز مهمًا من الناحية التقنية فحسب، بل كان له أثر تحويلي اقتصادي أيضًا: فقد تمكن مُقَيِّمو المطالبات من التفرغ من المهام الروتينية والتركيز بدلًا من ذلك على القضايا المعقدة ذات القيمة العالية، حيث تُضيف الخبرة البشرية قيمة حقيقية.

ثالثًا، يُتيح التقييم الديناميكي للمخاطر باستخدام الذكاء الاصطناعي تحسينًا جذريًا في دقة التسعير. فبينما كان الاكتتاب التقليدي يعتمد على عدد قليل من المتغيرات (العمر، سجل القيادة، الرمز البريدي)، تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي تحليل ودمج مئات أو آلاف نقاط البيانات في الوقت الفعلي. وهذا يسمح بتحديد أقساط تأمين أكثر دقة تعكس المخاطر الفعلية، بدلًا من متوسط ​​الأقساط التي تُغطي شريحة كبيرة من قاعدة العملاء. تُوضح دراسة حالة لشركة أليانز كيف يستخدم نظام الذكاء الاصطناعي "برايان" (أداة توجيه المُكتتب) تكامل البيانات والتحليل الدلالي لتقديم توصيات قائمة على المخاطر تُفيد المُكتتبين بشكل أسرع وأكثر فعالية.

رابعًا، يُحسّن التخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي بشكلٍ كبير من اكتساب العملاء والاحتفاظ بهم. يُتيح الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الضخمة التواصل مع عملاء التأمين بلغة طبيعية، وتقديم حلول خدمة ذاتية آلية، وتوفير توصيات منتجات مُخصصة. يستطيع مستشار العملاء، الذي يُعالج عادةً 100 استفسار يوميًا، مضاعفة أو حتى ثلاثة أضعاف هذه القدرة بمساعدة مساعدي الذكاء الاصطناعي، مع تحسين جودة النصائح في الوقت نفسه.

مع ذلك، لا تُجدي هذه الأدوات نفعًا إلا في ظل ظروف مؤسسية محددة. وقد عجزت معظم شركات التأمين عن تحقيق هذه النتائج لأن أنظمتها القديمة لا تتمتع بالمرونة الكافية لدعم عمليات التكامل السريع. ويمكن أن يستغرق مشروع الذكاء الاصطناعي في شركة تأمين تقليدية سنوات، لأن كل واجهة جديدة تُنشئ مئات التبعيات القائمة. وهذا هو السبب الرئيسي وراء عدم توسيع ثلثي شركات التأمين حول العالم نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي ليشمل ما هو أبعد من المشاريع التجريبية.

الوضع الراهن: إدارة المخزون القائمة على البيانات والتحديات

يشهد سوق الذكاء الاصطناعي العالمي في قطاع التأمين نموًا استثنائيًا. ففي عام 2024، قُدّرت قيمة هذا السوق بما يتراوح بين 6.44 مليار دولار و11.33 مليار دولار، وذلك بحسب المصدر. وتشير التوقعات للعقد القادم إلى نمو هائل، إذ يُتوقع أن يصل حجم السوق إلى ما بين 45.74 مليار دولار و246 مليار دولار بحلول الفترة 2031-2035، بمعدل نمو سنوي متوسط ​​يتراوح بين 32 و33 بالمئة.

لا تُعدّ هذه الأرقام مجرد تجريدات رياضية، بل هي تعبير عن تحولات اقتصادية حقيقية. تستثمر شركات التأمين حول العالم مبالغ طائلة في تقنيات الذكاء الاصطناعي، واستقطاب المواهب، ومشاريع التحول. وقد أنشأت أكبر شركات التأمين، مثل أليانز وميونيخ ري وزيورخ، وحدات استثمارية ومختبرات وشراكات بحثية. وأعلنت زيورخ عن افتتاح مختبر جديد للذكاء الاصطناعي في عام 2025 بالتعاون مع جامعة سانت غالن والمعهد الفدرالي السويسري للتكنولوجيا في زيورخ (ETH Zurich) بهدف إحداث نقلة نوعية في نموذج أعمال التأمين نفسه. وتعمل أليانز على بناء منصة بيانات شاملة على مستوى المؤسسة لدمج البيانات من جميع المصادر، وبالتالي تمكين تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

لكن هذه الاستثمارات ليست بلا حدود، فالموارد عادةً ما تكون مُقيدة بالأنظمة القديمة. تنفق شركات التأمين الألمانية ما يقارب 5.9 إلى 6.2 مليار يورو سنويًا على تكنولوجيا المعلومات، لكن 70 إلى 90 بالمئة من هذا المبلغ يُخصص لصيانة البنية التحتية القائمة. هذا يعني أن 10 إلى 30 بالمئة فقط من هذا المبلغ مُتاح للابتكار الحقيقي والاستثمارات المستقبلية. أما شركات التأمين الصغيرة والمتوسطة، فمواردها أقل من ذلك. لذا، يُعدّ توفير حلول الذكاء الاصطناعي بشكل سريع ومتكامل من مصدر واحد ميزة هائلة.

تتمثل أبرز التحديات فيما يلي: أولاً، التعقيد التقني للتكامل: تمتلك كل شركة تأمين بيئة أنظمة قديمة فريدة، لكل منها واجهات برمجة تطبيقات (APIs) وهياكل بيانات ومنطق أعمال خاص بها. يجب على مزود الحلول الحقيقي أن يقدم ليس فقط خوارزميات الذكاء الاصطناعي، بل أيضاً إطار عمل قابل للتكوين للربط يتكيف مع هذا التنوع. ثانياً، التعقيد التنظيمي: مع قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، الذي دخل حيز التنفيذ في أغسطس 2024 وسيُطبق بالكامل اعتباراً من مايو 2026، تخضع أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر، وخاصة تلك المستخدمة في تقييم المخاطر والتسعير، لمتطلبات صارمة فيما يتعلق بالحوكمة والتوثيق والشفافية والحد من التحيز. ثالثاً، مسألة حماية البيانات والثقة: يجب التعامل مع بيانات العملاء الحساسة والمعلومات الصحية والتفاصيل المالية بأعلى مستويات الأمان. لا يمكن لشركات التأمين ببساطة الاستعانة بمصادر خارجية لهذه البيانات لدى مزودي خدمات سحابية خارجيين دون التعرض لمخاطر تنظيمية. إنها بحاجة إلى حلول تعمل محلياً أو في بيئات خاضعة للرقابة وتوفر سجلات تدقيق وشفافية كاملة.

منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة - الصورة: Xpert.Digital

ستتعلم هنا كيف يمكن لشركتك تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة بسرعة وأمان وبدون حواجز دخول عالية.

منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة هي حلك الشامل والمريح للذكاء الاصطناعي. فبدلاً من التعامل مع التقنيات المعقدة والبنية التحتية المكلفة وعمليات التطوير الطويلة، ستحصل على حل جاهز مُصمم خصيصًا لتلبية احتياجاتك من شريك متخصص - غالبًا في غضون أيام قليلة.

الفوائد الرئيسية في لمحة:

⚡ تنفيذ سريع: من الفكرة إلى التطبيق العملي في أيام، لا أشهر. نقدم حلولاً عملية تُحقق قيمة فورية.

🔒 أقصى درجات أمان البيانات: بياناتك الحساسة تبقى معك. نضمن لك معالجة آمنة ومتوافقة مع القوانين دون مشاركة البيانات مع جهات خارجية.

💸 لا مخاطرة مالية: أنت تدفع فقط مقابل النتائج. يتم الاستغناء تمامًا عن الاستثمارات الأولية الكبيرة في الأجهزة أو البرامج أو الموظفين.

🎯 ركّز على عملك الأساسي: ركّز على ما تتقنه. نتولى جميع مراحل التنفيذ الفني، والتشغيل، والصيانة لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

📈 مواكب للمستقبل وقابل للتطوير: ينمو الذكاء الاصطناعي لديك معك. نضمن لك التحسين المستمر وقابلية التطوير، ونكيف النماذج بمرونة مع المتطلبات الجديدة.

المزيد عنها هنا:

• منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة

دراسات حالة من الممارسة العملية: تحليل مقارن لاستراتيجيات التحول المختلفة

ولتوضيح الآثار العملية لهذا التحليل، فإن دراسات الحالة ذات المناهج المختلفة مفيدة.

تُجسّد شركة التأمين الإسكندنافية، التي طبّقت ذكاء المستندات القائم على الذكاء الاصطناعي، مسار تطبيقها التدريجي والمُصمّم خصيصًا لكل عملية. تمتلك الشركة خبرة عقود في التعامل مع المستندات الورقية والرقمية في معالجة المطالبات. كانت العملية اليدوية بالغة التعقيد: حيث يتم استلام المطالبة، ثم تصوير المستندات الخارجية أو مسحها ضوئيًا، ويقرأها الموظفون يدويًا، وينسخون البيانات إلى أنظمة مختلفة. وكانت معدلات الخطأ مرتفعة. مع نظام EY Fabric Document Intelligence، تحوّلت آلية العمل هذه جذريًا. يتم الآن تفسير 70% من المستندات بشكل صحيح في الوقت الفعلي، ويتم استخراج البيانات تلقائيًا ونقلها إلى أنظمة الواجهة الخلفية. لم يكن هذا الحل تطويرًا جديدًا كليًا، بل كان مُكوّنًا مُدمجًا مبنيًا على أنظمة إدارة المطالبات الحالية. والنتيجة: معالجة أسرع بكثير للمطالبات، وتقليل الأخطاء، وموظفون قادرون على التركيز على مهام تحليلية أكثر تركيزًا على خدمة العملاء.

تُقدّم إحدى كبرى شركات التأمين الهولندية نهجًا أكثر جذرية: الأتمتة الكاملة لعمليات اتخاذ قرارات المطالبات التقليدية. كانت لدى هذه الشركة فرضية واضحة: حوالي 91% من مطالبات تأمين السيارات تتبع منطقًا معياريًا لاتخاذ القرارات، ويمكن أتمتتها بالكامل إذا تعلّم النظام هذا المنطق. قامت الشركة بتدريب وكيل ذكاء اصطناعي يُحاكي أنماط اتخاذ القرارات لدى مُقيّمي المطالبات ذوي الخبرة. صُمّم الوكيل لتصنيف المطالبات، ومراجعة شروطها، والموافقة تلقائيًا على الحالات البسيطة. كان هذا التطبيق تحديًا تقنيًا لأنه تطلّب ربط عشرات الأنظمة القديمة. لكنّ جدوى المشروع كانت مُقنعة للغاية لدرجة برّرت الاستثمار. بعد التطبيق الكامل، انخفض متوسط ​​وقت معالجة المطالبات بنسبة 46%، وتمّت أتمتة 91% من مطالبات تأمين السيارات المؤهلة، وارتفع رضا العملاء بمقدار 9 نقاط في مؤشر صافي نقاط الترويج (NPS). مع ذلك، لم تكن هذه أتمتة كاملة للعمل البشري، بل تقسيمًا ذكيًا للعمل: تولّى الوكيل المهام الروتينية، بينما تولّى البشر المهام المعقدة.

تتبنى شركة أليانز، بصفتها شركة عالمية رائدة، نهجًا استراتيجيًا شاملًا لتكامل البيانات والذكاء الاصطناعي على مستوى الشركة. وقد أدركت الشركة أن مشاريع الذكاء الاصطناعي لا تُحقق نجاحًا مستدامًا إلا إذا كانت جودة البيانات عالية ومتاحة على مستوى المؤسسة بأكملها. ولذلك، تستثمر أليانز بكثافة في منصة بياناتها، وحوكمة البيانات، ومناصب مدير البيانات الرئيسي في وحداتها التشغيلية المختلفة. يمثل هذا مسارًا تحويليًا طويل الأمد، ولكنه يُعالج المشكلة الأساسية: فالذكاء الاصطناعي الجيد يحتاج إلى بيانات جيدة، والبيانات الجيدة تحتاج إلى هيكل تنظيمي وثقافة مؤسسية سليمة.

في المقابل، تتبنى شركة زيورخ نهجًا بحثيًا وابتكاريًا من خلال مختبرها الجديد للذكاء الاصطناعي. فقد أدركت زيورخ أن مجرد تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي الحالية لا يكفي لتحقيق تحول حقيقي في نموذج أعمالها. ولذلك، عقدت الشركة شراكات مع جامعات رائدة لتطوير تقنيات وأساليب جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي. ويركز المختبر على أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على الوكلاء، والتي تعمل بشكل أكثر استقلالية وقادرة على اتخاذ قرارات معقدة. إنها استراتيجية للمستقبل، وليست مجرد وسيلة لتحقيق مكاسب في الكفاءة اليوم.

تكشف المقارنة عن عدة رؤى رئيسية. أولًا، لا يوجد حل سحري واحد. فحلول الذكاء الاصطناعي المُخصصة لعمليات مُحددة (مثل ذكاء المستندات)، وأتمتة العمليات بالكامل (كما فعلت شركة التأمين الهولندية)، واستراتيجيات البيانات على مستوى المؤسسة (مثل أليانز)، والبحوث الأساسية (مثل زيورخ) كلها حلول فعّالة وتُعالج تحديات اقتصادية مُختلفة. ثانيًا، تُعد سرعة التنفيذ عاملًا تنافسيًا حاسمًا. فالنظام الذي يُمكن تنفيذه في غضون أشهر، لا سنوات، يُوفر مزايا اقتصادية. ثالثًا، يُعد التكامل مع الأنظمة القائمة أمرًا بالغ الأهمية. فشركات التأمين التي تُطبق الذكاء الاصطناعي كمشروع مُنفصل تُحقق نجاحًا محدودًا. أما تلك التي تُدمج الذكاء الاصطناعي في بنيتها التكنولوجية الحالية فتُحقق نموًا أكثر فعالية.

مناسب ل:

• حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة للمؤسسات من خلال نهج المخطط التفصيلي: التحول النموذجي في تكامل الذكاء الاصطناعي الصناعي

مسارات التنمية المستقبلية والاضطرابات المحتملة

بناءً على التحليل الذي تم إجراؤه حتى الآن، يمكن تحديد العديد من مسارات التطوير المحتملة.

السيناريو الأرجح هو تفتت تدريجي لقطاع التأمين. ستنجح الشركات الكبرى ذات الموارد الضخمة، مثل أليانز وميونيخ ري وزيورخ، في توسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي وتكامل البيانات، مما يعزز مزاياها التنافسية. كما ستحافظ على قدرتها على الابتكار في ظل الرقابة التنظيمية بفضل مواردها اللازمة للامتثال. أما شركات التأمين المتوسطة والصغيرة فستواجه معضلة: إما الاستثمار بكثافة في الذكاء الاصطناعي والتحديث (مما سيقلل من ربحيتها على المدى القصير)، أو التخلف عن الركب التكنولوجي وفقدان حصتها السوقية. سيلجأ الكثير منها إلى الاستعانة بمصادر خارجية أو إقامة شراكات استراتيجية مع منصات الذكاء الاصطناعي (مثل مزودي حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة). قد يؤدي هذا إلى اندماج الشركات، حيث تستقطب أكبر شركات التأمين أفضل الكفاءات في مجال الذكاء الاصطناعي، بينما تتجه الشركات الأصغر إلى الموزعين أو تتبنى استراتيجيات متخصصة.

السيناريو الثاني المحتمل هو ظهور نماذج تأمين جديدة مبنية أساسًا على الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات. تتميز شركات تكنولوجيا التأمين الجديدة، أو الشركات التقنية التي تدخل قطاع التأمين (مثل جوجل في مجال التأمين)، بانخفاض ديونها التقنية وقدرتها على دمج الذكاء الاصطناعي في بنيتها التحتية منذ البداية. وقد تتمكن هذه الشركات من السيطرة بسرعة على أسواق متخصصة. وهذا يضع ضغطًا على شركات التأمين القائمة ليس فقط لتحسين عملياتها الحالية، بل أيضًا لإعادة النظر في نماذج أعمالها. وقد أدركت شركة زيورخ هذا الأمر، وتستثمر في أبحاث نماذج الأعمال الجديدة.

السيناريو الثالث هو التنظيم التدريجي وإضفاء الطابع الرسمي على معايير الذكاء الاصطناعي. يُعد قانون الاتحاد الأوروبي الحالي للذكاء الاصطناعي مجرد بداية. ومن المتوقع صدور المزيد من اللوائح، سواءً فيما يتعلق بقابلية التفسير، أو تقليل التحيز، أو مصداقية أنظمة الذكاء الاصطناعي. قد يؤدي هذا إلى وضع لا ينجح فيه إلا مزودو حلول الذكاء الاصطناعي المتخصصون والخاضعون لتنظيمات صارمة، والذين يحملون شهادات أمان وامتثال حقيقية. وقد تصبح أدوات الذكاء الاصطناعي العامة من عمالقة التكنولوجيا غير كافية للقطاعات الخاضعة للتنظيم، مثل قطاع التأمين.

ثمة سيناريو رابع، أقل احتمالاً ولكنه ليس مستحيلاً، يتمثل في رد فعل عنيف ضد أتمتة الذكاء الاصطناعي في قطاع التأمين، مدفوعاً بنقاش عام حول فقدان الوظائف أو التمييز. قد يؤدي هذا إلى ضغوط سياسية لتقييد أو حظر الذكاء الاصطناعي في سياقات معينة. مع ذلك، يُستبعد هذا السيناريو نظراً لضخامة الفوائد الاقتصادية.

الاضطرابات المحتملة التي قد تقلب هذه المسارات رأساً على عقب:

1. اختراق بيانات ضخم في شركة تأمين كبرى يضر بشكل جوهري بالثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي
2. أظهرت أنظمة الذكاء الاصطناعي آثارًا تمييزية في الحالات عالية الخطورة (مثل فضيحة التوظيف في أمازون، ولكن في مجال التأمين)، مما أدى إلى رد فعل تنظيمي عنيف.
3. طفرة في الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء أو أنظمة اتخاذ القرار المستقلة بالذكاء الاصطناعي التي ستؤدي إلى مزيد من التحول في نماذج التأمين
4. تؤدي التأثيرات المشتركة لتغير المناخ وتحسين تقييم المخاطر من خلال الذكاء الاصطناعي إلى تشوهات هائلة في السوق (على سبيل المثال، عندما يدرك الذكاء الاصطناعي أن بعض المناطق أكثر خطورة بكثير مما كان يُفترض سابقًا).

الآثار الاستراتيجية: الحاجة إلى تحول منسق

يُظهر التحليل التجريبي صورة واضحة: حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة ليست خياراً لشركات التأمين، بل هي ضرورية. فالأوجه القصورية الحالية بالغة الخطورة، والقوى التنافسية شديدة، والمتطلبات التنظيمية واضحة لدرجة أن التقاعس عن العمل يُعد بمثابة منح المنافسين ميزة تنافسية.

بالنسبة لواضعي السياسات، يعني هذا ضرورة تعزيز الإطار التنظيمي (قانون الاتحاد الأوروبي بشأن الذكاء الاصطناعي، واللائحة العامة لحماية البيانات، وقوانين التأمين الوطنية)، إلى جانب تقديم دعم عملي لشركات التأمين الصغيرة. فبدون هذا الدعم، قد ينشأ قطاع تأمين ذو مستويين، حيث تحافظ شركات التأمين الكبيرة على ابتكاراتها وتجبر شركات التأمين الصغيرة على الاستحواذ على شركات أخرى أو الخروج من السوق.

بالنسبة للمسؤولين التنفيذيين في شركات التأمين، فإن الآثار الاستراتيجية واضحة. لا يكفي مجرد تجربة مشاريع الذكاء الاصطناعي الفردية، بل يجب على شركات التأمين:

1. قم بتطوير استراتيجية بيانات على مستوى الشركة تتعامل مع البيانات كأصل بالغ الأهمية.
2. قم بتفكيك أو تحديث الأنظمة القديمة تدريجياً، ولا تقم بتثبيت التصحيحات بشكل لا نهائي.
3. لا ينبغي النظر إلى الذكاء الاصطناعي كمشروع معزول، بل كعنصر أساسي في البنية التشغيلية.
4. ادمج الحوكمة والامتثال في تنفيذ المشروع منذ البداية، وليس كفكرة لاحقة.
5. اتخاذ القرارات الاستراتيجية بشأن التصنيع مقابل الشراء مقابل الشراكة: متى يكون من المنطقي تطوير حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، ومتى يكون مزود حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة هو الخيار الصحيح؟

بالنسبة للمستثمرين وأصحاب المصلحة، تكمن الفكرة الأساسية في أن شركات التأمين التي تنجح في اجتياز هذا التحول يمكنها توقع مزايا تنافسية، وربحية أعلى (من خلال الحد من الاحتيال، وكفاءة التكاليف، وتحسين دقة التسعير)، وعلاقات أقوى مع العملاء. أما شركات التأمين التي تفشل في ذلك، فستفقد أهميتها في بيئة تنافسية وتنظيمية متزايدة.

لذا، فإنّ الفرضية الأساسية لهذا التحليل ليست أن الذكاء الاصطناعي خيارٌ تقني، بل هو ضرورة استراتيجية ستحدد مدى استدامة شركات التأمين في العقد القادم. وتُعدّ حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة، المُهيأة بشكلٍ سليم والمُرتبطة بأسس حوكمة فعّالة، الأداة الاقتصادية لتحويل هذه الضرورة إلى واقع ملموس.

Konrad Wolfenstein

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

الاتصال بي تحت Wolfenstein ∂ xpert.digital

اتصل بي تحت +49 89 674 804 (ميونيخ)

ينكدين
 

خبرتنا العالمية في الصناعة والأعمال في تطوير الأعمال والمبيعات والتسويق - الصورة: Xpert.Digital

التركيز على الصناعة: B2B، والرقمنة (من الذكاء الاصطناعي إلى الواقع المعزز)، والهندسة الميكانيكية، والخدمات اللوجستية، والطاقات المتجددة والصناعة

المزيد عنها هنا:

• مركز إكسبيرت للأعمال

مركز موضوعي يضم رؤى وخبرات:

• منصة المعرفة حول الاقتصاد العالمي والإقليمي والابتكار والاتجاهات الخاصة بالصناعة
• مجموعة من التحليلات والاندفاعات والمعلومات الأساسية من مجالات تركيزنا
• مكان للخبرة والمعلومات حول التطورات الحالية في مجال الأعمال والتكنولوجيا
• مركز موضوعي للشركات التي ترغب في التعرف على الأسواق والرقمنة وابتكارات الصناعة