يُعد الذكاء الاصطناعي أحد أكثر الموضوعات تأثيرًا في القطاعات الاقتصادية المختلفة، لما له من إمكانات كبيرة في تحسين الكفاءة التشغيلية
وإعادة تشكيل نماذج الأعمال.
وفي قطاع إعادة التأمين، الذي يتميز تاريخيًا بالتحفظ وارتفاع مستوى تجنّب المخاطر، كان تبني هذه
التكنولوجيا أبطأ مقارنة بالقطاعات الأخرى.
يؤثر الذكاء الاصطناعي في إعادة التأمين عبر عدة محاور، أهمها:
تحسين عمليات تقييم المخاطر
تحليل المطالبات
تطوير نماذج التسعير
إلا أن الطبيعة التنظيمية الصارمة وثقافة تجنب المخاطر تجعل تبني هذه التقنيات أكثر تعقيدًا، خصوصًا مع نقص الخبرة والكفاءات
المؤسسية الضرورية لدعم الأنظمة الجديدة.
جودة البيانات
تعتمد حلول الذكاء الاصطناعي على بيانات دقيقة وكاملة، إلا أن:
العديد من البيانات غير مهيكلة
أنظمة التخزين الحالية غير جاهزة للمعالجة الذكية
فجوات البيانات تؤثر على دقة النماذج
هذا يجعل الحصول على نتائج موثوقة تحديًا كبيرًا لشركات إعادة التأمين، خاصة عند تحليل محفظة ضخمة ومتنوعة من المخاطر.
تعقيد التكامل مع الأنظمة القائمة
دمج حلول الذكاء الاصطناعي مع البنى التحتية القديمة ليس أمرًا سهلاً:
يتطلب استثمارات مالية كبيرة
مشاريع طويلة الأجل لتعديل أنظمة التشغيل
تغييرات تشغيلية واسعة لتكييف فرق العمل
بدون تخطيط دقيق، يمكن أن يصبح الدمج عبئًا بدلاً من فرصة للتحسين.
نقص الكفاءات البشرية
تحدي آخر هو توفر الخبراء الذين يجمعون بين المعرفة بالذكاء الاصطناعي وفهم تعقيدات التأمين:
الشركات الصغيرة تواجه صعوبة أكبر في جذب هذه الكفاءات
تدريب الموظفين الحاليين على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي ومعالجة البيانات يعتبر أمرًا أساسيًا
أمن البيانات واللوائح التنظيمية
الامتثال للقوانين الدولية والمحلية يمثل عقبة أخرى:
قوانين مثل Cloud Act تسمح للسلطات الأمريكية بالوصول إلى البيانات المخزنة لدى شركات أمريكية، حتى خارج الولايات المتحدة
هذا يثير مخاوف بشأن سرية البيانات وحمايتها من التجسس الاقتصادي
يجب على الشركات وضع استراتيجيات لضمان حماية البيانات وأمنها أثناء استخدام الذكاء الاصطناعي، لتجنب المخاطر التنظيمية.
انعكاس الذكاء الاصطناعي على العلاقة بين شركات التأمين وإعادة التأمين
يُعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل العلاقة بين الطرفين من نقل المخاطر فقط إلى شراكة استراتيجية قائمة على:
تبادل البيانات والتحليلات
تقديم رؤى معمقة لتحسين عمليات الاكتتاب
دعم المفاوضات وتقليل النزاعات
الشركات التي تتبنى التحليلات المتقدمة قادرة على تقديم قيمة مضافة تتجاوز مجرد توفير السعة التأمينية، بما يشمل تحسين فهم
المخاطر وتطوير منتجات أكثر توافقًا مع احتياجات السوق.
التحديات الرئيسية أمام الذكاء الاصطناعي
- جودة البيانات: الحاجة إلى بيانات دقيقة ومهيكلة لدعم التعلم الآلي.
- تعقيد التكامل: صعوبة دمج الأنظمة الجديدة مع البنية القديمة.
- التدريب والكفاءات البشرية: نقص الخبراء المتخصصين.
- أمن البيانات واللوائح: الالتزام بالقوانين المحلية والدولية لحماية المعلومات.
مع التخطيط السليم والاستثمارات الاستراتيجية، يمكن للشركات تجاوز هذه التحديات تدريجيًا والاستفادة من الذكاء الاصطناعي بشكل آمن وفعّال.
رغم العقبات، يظل الذكاء الاصطناعي لاعبًا أساسيًا في مستقبل إعادة التأمين:
يرفع الكفاءة التشغيلية
يعزز دقة تقييم المخاطر
يحسّن إدارة المطالبات
يدعم اتخاذ القرارات المبنية على البيانات
الفارق بين الشركات التي تتبنى هذه التكنولوجيا وتلك التي لا تفعل سيزداد بمرور الوقت، مما يجعل التبني المبكر للذكاء الاصطناعي
ضرورة للحفاظ على القدرة التنافسية.
