الدور الحاسم للتحليلات التنبؤية في التأمين

التأمين قديم قدم الحضارة الإنسانية. هناك سجلات لطريقة تأمين تسمى القاع يعود تاريخها إلى 4000 قبل الميلاد. كان هذا نوعًا من المعاملات حيث تم استخدام سفينة كضمان من قبل القبطان لشراء الإمدادات بالدين. إذا دمرت السفينة أو القارب لأسباب طبيعية في البحر ، كان على المُقرض أن يعتبر الوضع خسارته. بدأ المقرضون في النهاية بدراسة أنماط الطقس لتحديد احتمالية عودة القبطان بقاربه سالمين. كان هذا استخدامًا مبكرًا للتحليلات التنبؤية.

نما التأمين كثيرًا منذ أيام الحضيض وكذلك التحليلات التنبؤية. يتمثل أحد الجوانب الرئيسية لهذا النمو في كمية البيانات التي يستخدمها مقدمو خدمات التأمين الحديثون لإجراء التحليل التنبئي.

ما هي التحليلات التنبؤية؟

التحليلات التنبؤية هي فرع من التحليلات التي تتضمن استخدام النماذج والإحصاءات للتنبؤ بالأحداث المستقبلية. إذن ، ليس من الصادم مدى أهمية التحليلات التنبؤية في التأمين.

التاريخ مليء باستخدام التحليلات التنبؤية. حتى استخدام العرافين في الفولكلور كان محاولة للتحليلات التنبؤية. تم استخدام التحليلات التنبؤية من قبل شركة Lloyd في عام 1689 لتحديد القسط الذي سيتم دفعه مقابل تأمين الرحلة. استخدمت الشركة بيانات الرحلات السابقة لحساب المخاطر المحتملة لتأمين رحلة جديدة.

في الحرب العالمية الثانية ، استخدم أرنولد دانيلز التحليل التنبئي لضمان عدم وقوع إصابات في الحرب. ذهب دانيلز في النهاية إلى إنشاء المؤشر التنبئي (PI) وتم تكييفه لاحقًا مع مساحة العمل.

تقدم التحليلات إلى استخدام الكمبيوتر في الستينيات عندما أصبحت علوم الكمبيوتر هي السائدة. تم اكتشاف أنه يمكن برمجة أجهزة الكمبيوتر لبناء نماذج للتحليلات التنبؤية ، وبالتالي ارتفع استخدامها لهذا الغرض بشكل كبير. في الماضي ، استخدمت شركات التأمين متغيرات قليلة لتحديد أقساطها ، ولكن مع توسع جمع البيانات واستخدامها ، تم استخدام تحليلات تنبؤية أكثر تقدمًا في التأمين.

التحليلات التنبؤية التقليدية

يتم احتساب الأقساط والشروط والأحكام بشكل تقليدي باستخدام عدد قليل من المتغيرات الخطية. إنها طريقة مباشرة تستخدم صيغة واحدة لجميع سيناريوهات هذا المنتج.

بأخذ التأمين الصحي كمثال ، قد يتم تحديد قسط ثابت لجميع الأشخاص في سن الأربعين الذين يشترون خطة تأمين معينة. قد تتكبد طريقة "قسط للجميع" هذه مدفوعات أعلى لشركة التأمين لأنه قد يكون هناك أشخاص لديهم تاريخ عائلي للإصابة بمرض السكري من النوع 2 في الأربعينيات من عمرهم. وهذا يعني أن هؤلاء العملاء سيقدمون مطالبات تأمين صحي أكثر من الشخص العادي الذي يتمتع بصحة جيدة في فئته العمرية.

الآثار المترتبة على ذلك هي أن العملاء الذين لا يعانون من مشاكل صحية مزمنة سيدفعون في النهاية أقساطًا للعملاء الذين يعانون من مشاكل صحية مزمنة ولن يحصلوا على أي مزايا تأمينية لكونهم أصحاء. قد يعيد العملاء الذين يدركون ذلك النظر في الحفاظ على أقساطهم نظرًا لعدم وجود حافز لعدم استخدام التأمين الخاص بهم.

تحليلات تنبؤية معقدة

لا يوجد سوى الكثير من البيانات التي يمكن للإنسان تحليلها دون مساعدة من الكمبيوتر. نظرًا لأن استخدام الكمبيوتر أصبح أكثر تعقيدًا ، فقد زادت أيضًا التحليلات التنبؤية. التحليلات التنبؤية المعقدة ، وهي عنصر أساسي في محفظة شركات تحليل البيانات ، هي طريقة تستخدم فيها العديد من المتغيرات لبناء نماذج معقدة للتنبؤ بالأحداث المستقبلية المحتملة.

مع انفجار استخدام الإنترنت ، هناك انفجار بنفس الحجم في البيانات. باستخدام تدفقات البيانات هذه ، يمكن استخدام التعلم الآلي لتحديد سيناريوهات مستقبلية أكثر تعقيدًا فيما يتعلق بالتأمين.

على سبيل المثال ، بالعودة إلى التأمين الصحي ، دعونا نتخيل سيناريو يشتري فيه رجلان في الأربعين من العمر نفس الخطة. تكتشف الشركة ، التي تستخدم التحليلات التنبؤية المتقدمة ، أن أحدها مهيأ وراثيًا للإصابة بسرطان البروستاتا. هذا يعني أنه سيقدم ادعاءات أكثر من الشخص الآخر. تقوم الشركة ، بناءً على هذه المعلومة ، بمنح الشخص المهيأ وراثيًا البالغ من العمر أربعين عامًا علاوة أعلى قليلاً لحساب التكلفة المحتملة لزيارات قسم الأورام.

ومع ذلك ، فإن التحليلات التنبؤية المعقدة لا تخلو من التحديات. قد يؤدي دمج التحليلات التنبؤية المعقدة ، والتي عادةً ما تتضمن التعلم الآلي ، في أسعار التأمين الحالية إلى جعل سوق التأمين بأكمله أقل شفافية وإرباكًا. قد تؤدي التحليلات التنبؤية التي تستوعب المزيد من المتغيرات إلى تقييمات مخاطر أكثر دقة ، ولكن لا يهم مدى دقتها إذا كان لا يمكن شرح التقييمات أو تبريرها للعملاء.

ومع ذلك ، إذا تم تنفيذها بشكل صحيح ، فإن التحليلات التنبؤية المعقدة ستؤدي إلى نتائج أفضل لشركات التأمين.

ما هو التعلم الآلي؟

تم ربط التعلم الآلي بشدة بالتحليلات التنبؤية بحيث يتم استخدامها بالتبادل في بعض المقالات. في الواقع ، هم مختلفون تمامًا. تستخدم التحليلات التنبؤية الماضي للتنبؤ بالنتائج المحتملة في المستقبل. التعلم الآلي ، من ناحية أخرى ، هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر يمنح أنظمة الكمبيوتر القدرة على استخدام البيانات للتعلم والتحسين.

التعلم الآلي ، بسبب هيكله ، أمر حيوي في التحليل التنبئي. يمكن برمجة أشجار القرار والشبكات العصبية والانحدار في نظام ، ومن ثم تساعد البيانات التي يتم تغذيتها عليه النظام على التنبؤ بالأحداث المستقبلية المحتملة. يمكن أن تتراوح هذه الأحداث المستقبلية من أنماط الطقس إلى الكوارث الطبيعية والكساد الاقتصادي واحتمال حدوث جائحة وصولاً إلى إمكانية تسويق المنتج.

أهمية التحليلات التنبؤية في التأمين

لا يمكن المبالغة في التأكيد على أهمية التحليلات التنبؤية. في التأمين ، يكون مهمًا بشكل خاص للأسباب التالية:

• يمكنه تحسين الكفاءة في مختلف فروع التأمين. هذا ممكن لأن التحليلات التنبؤية تعمل على تحسين تقييم المخاطر ، مما يجعل من الممكن تخصيص الموارد بشكل أفضل.
• تعمل التحليلات التنبؤية على تحسين تجربة العملاء. إنه يجعل من الممكن للعملاء الحصول على أسعار أفضل في ظل ظروف معينة.
• يمكن للحكومات استخدامه لوضع سياسات مستهدفة أفضل للتأمين والتي ستفيد المستهلكين والشركات على حد سواء. يمكن أن يساعد التحليل التنبئي الحكومة على وضع سياسات مناسبة خلال حدث غير مسبوق مثل الجائحة.
• يزيل التعلم الآلي ، المقترن بالتحليلات التنبؤية ، أوجه القصور في الحساب البشري والتحيز. إنه يزيل المشاعر ويقلل من أخطاء النتائج حيث تتحسن الآلة وتتحسن في حساب المخاطر.
• التحليلات التنبؤية مفيدة في تحديد الاحتيال في مطالبات التأمين. إذا قام العميل بتغيير الحقائق لتقديم مطالبات التأمين ، فيمكن للتحليلات التنبؤية اكتشاف المخالفات في مثل هذه المواقف.

كيفية دمج التحليلات التنبؤية في عملك

إن دمج التحليل التنبئي في التأمين هو الحاضر والمستقبل ، ولكن إذا تم إجراؤه بشكل خاطئ ، فقد يكون ضارًا باستدامة العمل.

تستعين معظم الشركات بمصادر خارجية للتحليلات التنبؤية المعقدة لأن بناء الهيكل وتوظيف القوى العاملة المطلوبة أمر صعب ومكلف.

عندما تكون هناك طريقة تسعير حالية في شركة التأمين ، يجب دمج التحليلات التنبؤية بطريقة تضع في الاعتبار هيكل التسعير الحالي. وذلك لأن الإصلاح المفاجئ للأسعار قد يثني العملاء الحاليين عن الاحتفاظ بالاشتراكات.

مستقبل التحليل التنبئي في التأمين

كانت شركات التأمين ، على عكس المؤسسات المالية ، أكثر تحفظًا في دمج التكنولوجيا في عملياتها. ومع ذلك ، فقد بدأ هذا يتغير. أصبحت أهمية وفوائد التحليلات التنبؤية في التأمين أكثر وضوحًا ، مما يجعل الحاجة إلى تبنيها أكثر وضوحًا أيضًا.

لم يعد التعلم الآلي خطة مستقبلية بل أصبح حقيقة واقعة. سيشكل مستقبل التأمين ، ويغير الطرق التي تعمل بها الصناعة.

طالما أن هناك بيانات وأجهزة كمبيوتر لتحليلها ، فسيكون هناك تعلم آلي. لذلك ، أصبحت التحليلات التنبؤية وستظل جانبًا أساسيًا من خدمات التأمين.