صنعت بیمه تا سال 2030 چگونه پیش بینی خواهد شد

تغییرات زیادی در سال های پیش رو در مورد صنعت بیمه روی خواهد داد که صنعت بیمه را تغییر خواهد داد و میتواند شرکت ها و عادات رفتاری مشتریان را در پی داشته و چالش های زیادی را در این صنعت حل نماید، 

وضعیتی را مجسم کنید که سوار خودروی خود شدید و مشاور هوشمند خودروی شما مقصد را از شما پرسیده و بر اساس مسیری که کمترین حق بیمه و کوتاهترین مسیر برای شماست راه را به شما پیشنهاد داده و به شما یادآوری میکند حق بیمه عمر شما از این مسیر 1 درصد در آخر ماه تعدیل خواهد شد (حق بیمه ای که ماهانه از حساب شما کسر میشود)، شاید به نظر رویایی بیاید ولی این مشاوره هوش مصنوعی صورت خواهد گرفت و هزینه ها و ریسک فوت شما را بر اساس داده های خطرات تصادفی جاده ای کاهش خواهد داد .

در واقع در این دوران صنعت بیمه از حالت  " کشف و ترمیم" به حالت "پیش بینی و جلوگیری " تغییر خواهد کرد .

با تغییر مهارت کارگزاران ، مصرف کنندگان ، واسطه های مالی ، بیمه ها و تأمین کنندگان در استفاده از فناوری های پیشرفته برای افزایش تصمیم گیری و بهره وری ، کاهش هزینه ها و بهینه سازی تجربه مشتری ، سرعت تغییر نیز افزایش  خواهد داشت .

هرچه هوش مصنوعی به طور عمیق تری در صنعت بیمه ادغام می شود ، شرکت های حمل و نقل باید خود را برای پاسخگویی به تغییر فضای کسب و کار آماده نمایند. مدیران بیمه باید عواملی را که در این تغییر نقش دارد و چگونگی تغییر شکل هوش مصنوعی در مطالبات ، توزیع و پذیره نویسی و قیمت گذاری را ، درک کنند. با این درک ، آنها می توانند مهارت ها را ایجاد کنند ، از فن آوری های در حال ظهور استقبال کنند و فرهنگ و چشم انداز لازم را برای بازیگران موفق در صنعت بیمه آینده را ایجاد کنند.

چهار روند مرتبط با هوش مصنوعی و شکل دهنده بیمه

فناوری های اساسی هوش مصنوعی در حال حاضر در مشاغل ، خانه ها و وسایل نقلیه شخصی ما به کار گرفته شده است. اختلال در COVID-19 با تسریع قابل توجه دیجیتالی شدن بیمه ها ، جدول زمانی را برای تصویب هوش مصنوعی تغییر داد. تقریباً یک شبه ، سازمان ها مجبور شدند خود را برای تأمین نیروی کار از راه دور ، گسترش توانایی های دیجیتالی خود برای پشتیبانی از توزیع و ارتقا کانال های آنلاین خود ، تنظیم کنند. در حالی که اکثر سازمانها در طی همه گیر شدن ، زیاد روی هوش مصنوعی سرمایه گذاری نکرده اند ، اما تأکید بیشتر بر فن آوری های دیجیتال و تمایل بیشتر برای پذیرش تغییرات ، آنها را در موقعیت بهتری برای ادغام هوش مصنوعی در عملیات خود قرار می دهد.

چهار گرایش اصلی فن آوری نو ، که کاملاً همراه با هوش مصنوعی است (و گاهی اوقات توسط آن امکان پذیر می شود) ، صنعت بیمه را طی دهه آینده تغییر شکل می دهد.

انفجار داده ها ی دستگاه های متصل به شبکه

در تنظیمات صنعتی ، مدتی است که تجهیزات با سنسور های مختلف در همه جا حضور دارند ، اما در سالهای آینده تعداد قابل توجهی از دستگاه های مصرف کننده متصل به شبکه افزایش خواهد یافت. نفوذ دستگاه های موجود (مانند اتومبیل ها ، ردیاب های تناسب اندام ، دستیارهای خانگی ، تلفن های هوشمند و ساعت های هوشمند) به سرعت افزایش می یابد و دسته های جدید و در حال رشد مانند لباس ، عینک ، لوازم خانگی ، تجهیزات پزشکی و کفش نیز به آنها اضافه می شود. کارشناسان تخمین می زنند که تا سال 2025 حداکثر یک تریلیون دستگاه متصل وجود داشته باشد. یک بهمن داده ای جدید ایجاد شده توسط این دستگاه ها به شرکت های مخابراتی این امکان را می دهد تا مشتری های خود را عمیق تر درک کنند ، در نتیجه دسته بندی محصولات جدید ، قیمت گذاری شخصی تر و ارائه خدمات در زمان واقعی به طور فزاینده ای ایجاد می شود.

افزایش شیوع استفاده از رباتیک فیزیکی

در زمینه رباتیک اخیراً دستاوردهای مهیج بسیاری دیده شده است و همچنان این نوآوری  باعث تغییر نحوه تعامل انسانها با دنیای اطراف خود خواهد شد. تا سال 2025 ، شرکتهای حمل و نقل باید ارزیابی کنند که چگونه این پیشرفت ها ارزیابی ریسک را تغییر می دهد. علاوه بر این ، هواپیماهای بدون سرنشین (پهپادها) قابل برنامه ریزی و خودمختار. تجهیزات کشاورزی مستقل ؛ و ربات های جراحی پیشرفته از نظر تجاری در دهه آینده قابل استفاده خواهند بود. تا سال 2030 ، تعداد بسیار بیشتری از وسایل نقلیه استاندارد دارای ویژگی های خودمختار ، مانند قابلیت های خودران بودن هستند. شرکت های مخابراتی باید بفهمند که چگونه حضور روزافزون رباتیک در زندگی روزمره و در صنایع مختلف باعث کاهش ریسک ، تغییر انتظارات مشتری و فعال کردن محصولات و کانال های جدید می شود.

افزایش نفوذ اکوسیستم های منبع باز و داده ها

با فراگیر شدن داده ها ، پروتکل های منبع باز برای اطمینان از به اشتراک گذاشته شدن و استفاده از داده ها در صنایع مختلف ، ظاهر می شوند. نهادهای خصوصی و دولتی مختلف برای ایجاد اکوسیستم به منظور به اشتراک گذاشتن داده ها برای موارد استفاده چندگانه تحت یک چارچوب مشترک نظارتی و امنیت سایبری گرد هم می آیند. به عنوان مثال ، داده های گجت های پوشیدنی می توانند به طور مستقیم به شرکت های بیمه منتقل شوند و داده های مربوط به خانه های هوشمند از طریق آمازون ، اپل ، گوگل و تولید کنندگان مختلف دستگاه های مصرفی قابل دسترسی است.

پیشرفت در فن آوری های شناختی 

شبکه های عصبی کانولوشن و سایر فناوری های یادگیری عمیق که در حال حاضر عمدتاً برای پردازش تصویر ، صدا و متن بدون ساختار استفاده می شوند ، توسعه می یابند تا در طیف گسترده ای از برنامه ها به کار گرفته شوند. این فن آوری های شناختی ، که مبتنی بر توانایی مغز انسان برای یادگیری از طریق تجزیه و استنتاج است ، به یک روش استاندارد برای پردازش جریان داده های فوق العاده بزرگ و پیچیده تبدیل خواهد شد که توسط محصولات بیمه "فعال" مرتبط با رفتار ( رفتار فرد ) ایجاد می شود. با افزایش تجاری سازی این نوع فن آوری ها ، شرکت های مخابراتی به مدل هایی دسترسی پیدا می کنند که به طور مداوم در حال یادگیری و سازگار با جهان پیرامون خود هستند - دسته بندی های جدید محصول و تکنیک های تعاملی را در حالی که به تغییرات در خطرات یا رفتارهای اصلی در زمان واقعی پاسخ می دهند ، امکان پذیر می کنند.

پایان قسمت اول