در چشمانداز پیچیده صنعت بیمه، دادهها بستری برای نوآوری، رشد و کارایی به شمار میآیند. همزمان با افزایش سرعت تحول، بیمهگران با چالشی دلهرهآور مواجهند و باید از این سیل دادهها برای ادامه مسیر تحول خود بهره ببرند.
در این بخش، سه رویکرد استراتژیک را بررسی میکنیم که به سازمانها کمک میکنند در این فضای دادهمحور، گامهای مؤثرتری بردارند: تبدیل دادهها به داراییهای استراتژیک، یکپارچهسازی دادهها و بهرهگیری از هوش مصنوعی.
۱. تبدیل دادهها به داراییهای استراتژیک
- درنظرگرفتن دادهها به عنوان دارایی استراتژیک
در چشماندازی دیجیتالی که زیرساخت اصلی آن را شبکهای بزرگ تشکیل میدهد، دادهها دیگر محصولی جانبی عملیاتهای سازمانی نیستند؛ دادهها دارایی استراتژیک قدرتمندی به شمار میآیند که میتوانند تأثیری قاطع و تعیینکننده بر رشد شرکتهای بیمه داشته باشند. درک صحیح این تغییر پارادایم نخستین گام حیاتی در مسیر تحول سازمان شما است.
بیمهگران نباید دادهها را بهشکل انبوهی از آمار و ارقام بایگانیشده در نظر بگیرند، بلکه باید دادههایی را که در اختیار دارند بهعنوان مزیتی رقابتی در نظر بیاورند که میتواند آنها را از بازیگران دیگر متمایز کند. اطلاعات بیمهنامهها، سابقه مطالبات، عملکرد عملیاتی، اطلاعات مشتریان و روند بازار همهوهمه میتوانند بینشهای ارزشمندی را در اختیار شما بگذارند که پتانسیلی برای ایجاد نوآوری و خروجی بهتر کسبوکار شما است.
- مزیتهای اثباتشده استراتژی دادهمحور
در محافل تجاری، موضوع داده فقط یک بحث پرسروصدا نیست و میتواند عنصری کلیدی برای موفقیت باشد. سازمانهایی که دادهها و تحلیل داده را در فرایندهای تصمیمگیری خود دخیل میکنند، ۲۳ برابر بیشتر از رقیبان خود در جذب مشتری موفق میشوند و ۶ برابر بیشتر احتمال دارد که بتوانند مشتریان قبلیشان را حفظ کنند. این آمار و ارقام چشمگیر حاکی از پتانسیل عظیمی است که رویکرد دادهمحور در تسریع رشد کسبوکار دارد.
- ضرورت تحول فرهنگی و توسعه زیرساختها
توجه به ارزش دادهها نخستین گام است. برای آزادسازی پتانسیلهای واقعی دادهها، بیمهگران باید به فکر پرورش فرهنگی باشند که برای تصمیمگیریهای دادهمحور ارزش قائل است. تشویق همه کارکنان سازمان به استفاده از دادهها در عملیات روزانه و تصمیمگیریهای استراتژیک میتواند بخشی از فرهنگ توجه به دادهها باشد.
در سطح زیرساخت، وجود سامانههای نیرومند برای جمعآوری، تحلیل و توزیع دادهها بسیار حیاتی است. توسعه چنین زیرساختی شامل سرمایهگذاری روی پیشرفتهترین فناوریها و سامانههای مدیریت داده است که امکان یکپارچهسازی و دسترسی آسان به دادهها را در سرتاسر سازمان فراهم میآورد.
- استفاده از داشبوردهای گزارشدهی برای کسب بینشهای عملی
پیشرفت در مسیر بهکارگیری دادهها نیازمند ابزارهایی است که میتوانند دادههای پرحجم و پیچیده را به بینشهایی قابلدرک و عملی تبدیل کنند. پیادهسازی داشبوردهای گزارشدهی جامع میتواند گامی بسیار مهم برای کنترل و هدایت کسبوکار باشد. این داشبوردها نمایی یکپارچه از تمام دادههای حیاتی، از شاخصهای کلیدی عملکرد گرفته تا تحلیلهای پیچیده، را ارائه میدهند.
این داشبوردها نظارت مستمر بر روندها و عملکرد سازمان را امکانپذیر و در نتیجه، تصمیمگیری سریع و آگاهانه را تسهیل میکنند. مصورسازیها و بهروزرسانیهای مستمری که این داشبوردها ارائه میدهند درک صحیح حجم عظیمی از داده را ممکن میسازد و امکان اقدامهای استراتژیک سریع را فراهم میکند. داشبوردهای گزارشدهی مانند پلی عمل میکنند که دادههای خام را به هوش تجاری مفید و تأثیرگذار پیوند میدهد.

۲. به حداکثر رساندن ارزش از طریق یکپارچهسازی دادهها و تقویت دسترسی
- اهمیت تفکیک مخزنهای داده
مخزنهای بزرگ داده مانعی برای استفاده مؤثر از دادهها هستند که اطلاعاتی ازهمگسیخته ارائه میدهند و منجر به ازدسترفتن فرصتها میشوند. اگر دادهها در بخشهایی مجزا ذخیره شوند و امکان دسترسی به آنها وجود نداشته باشد، بیمهگران نمیتوانند از طیف کاملی از دادهها برای تصمیمگیریهای خود بهره بگیرند.
با تفکیک صحیح این مخزنها و پرورش فرهنگ دسترسی به دادهها، شرکتهای بیمه میتوانند به چشماندازی یکپارچه و مفید از دادهها دست پیدا کنند که درک صحیحتر و تصمیمگیریهای آگاهانهتر را امکانپذیر میسازد.
- نقش معماری دادههای مدرن و انعطافپذیر
در عصر تحول دیجیتال، بسیار مهم و حیاتی است که از معماری دادهای مدرن و انعطافپذیر بهره ببریم. این نوع معماری میتواند منابع متنوعی از دادهها را با یکدیگر ادغام کند و ابزارهایی کاربرپسند ارائه بدهد و بهاینترتیب، دادهها را برای همه افراد سازمان قابلدرک و دسترسپذیر نماید.
به عبارت دیگر، در اختیار داشتن حجم عظیمی از دادهها بهخودیخود کافی نیست. نکته مهم این است که این حجم از داده قابلاستفاده و در دسترس باشد. معماری داده مدرن و انعطافپذیر چنین امکانی را فراهم میکند و به بیمهگران اجازه میدهد بینشهای معنیداری به دست بیاورند و در تصمیمگیریهای استراتژیک خود از این بینشها بهره بگیرند.
- سادهسازی عملیات از طریق یکپارچهسازی دادهها
یکپارچهسازی دادهها فراتر از جمعآوری صرف دادهها عمل میکند. فرایند یکپارچهسازی دادهها عملیاتهای سازمانی را سادهسازی میکند، فعالیتهای تکراری را کاهش میدهد و کارایی را در سطح سازمان بالا میبرد. یکپارچهسازی دادهها پیشبینی دقیق را ممکن میسازد، فرایندهای تصمیمگیری را تسریع میکند و سطح کیفی ارائه خدمات را بهبود میبخشد.
از طریق یکپارچهسازی مؤثر دادهها، شرکتهای بیمه میتوانند چشماندازی جامع از عملیاتهای خود به دست بیاورند، حوزههای بهبود را شناسایی کنند، روندهای آتی را پیشبینی کنند و خود را بهسرعت با تغییرات سازگار کنند. نتیجه اینکه میتوانند خدمات بهتری به بیمهگذاران ارائه بدهند.
۳. بهرهگیری از قدرت تحلیل پیشرفته و فناوری هوش مصنوعی
- پتانسیلهای هوش مصنوعی در بخش بیمه
تا سال ۲۰۳۰، هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که چیزی در حدود ۱۳ تریلیون دلار به تولید اقتصادی اضافه کند. این روند بهمعنای آن است که هوش مصنوعی سالانه تقریبا ۱٫۲درصد به تولید ناخالص داخلی جهان اضافه خواهد کرد. تأثیر عمیق هوش مصنوعی بر اقتصاد جهان انکارناپذیر است و این فناوری زمینه را برای رشد و فرصتهای بیسابقه فراهم میآورد.
هوش مصنوعی مفهومی آیندهنگرانه نیست، بلکه نیرویی تحولآفرین است که صنعت بیمه را متحول خواهد کرد. پیشرفت هوش مصنوعی صنعت بیمه را از آمارها و تحلیلهای سنتی عبور خواهد داد و بهسوی عصر تحلیلهای پیشرفته و مدلسازیهای پیشبینیکننده هدایت خواهد کرد.
این فناوری به شرکتهای بیمه اجازه میدهد تا در چشمانداز وسیع و پیچیدهای که دادهها ایجاد کردهاند مسیر خود را پیدا کنند، الگوهای پنهان را کشف کنند و روندهای آینده را بهتر و دقیقتر پیشبینی کنند. چنین پیشرفتی پیامدهای بسیار گستردهای دارد که شامل مواردی همچون بهینهسازی فرایندهای پذیرهنویسی، بهبود مدیریت ریسک و تحول فعالیت شرکتهای بیمه و نحوه تعامل آنها با بیمهگذاران میشود.
- مزیتهای عملی هوش مصنوعی و اینشورتک
وقتی هوش مصنوعی با اینشورتک ترکیب میشود به چیزی فراتر از فناوری پیشرفته بدل میشود. ترکیب هوش مصنوعی با اینشورتک ابزاری قدرتمند است که عملیات بیمهگران را در سطوح مختلف بهینه میکند.
هوش مصنوعی از طریق تحلیل مجموعههای داده، الگوها را تشخیص میدهد، نتایج را پیشبینی میکند و فرایندها را خودکار مینماید. این شکل از همافزایی میتواند روندها، خطاها و فرصتها را آشکار کند و این موارد را در داشبوردهای گزارشدهی به نمایش در آورد و همه اینها بهمعنای افزایش سرعت تصمیمگیری و اقدامات استراتژیک است.
ترکیب هوش مصنوعی با اینشورتک بهمعنای پذیرهنویسی دقیقتر، پردازش کارآمدتر مطالبهها، شخصیسازی تجربه مشتری و ایجاد سازوکارهای قوی برای تشخیص تقلب است. بهطور خلاصه، ادغام هوش مصنوعی با اینشورتک هوش انسانی را تقویت میکند و بیمهگران را قادر میسازد تا خدمات بهتری ارائه بدهند، رضایت مشتریان را جلب کنند و مزیتهای رقابتی خود را بهبود ببخشند.
- چالشها و استراتژیهای بهرهگیری از هوش مصنوعی
بهرهبرداری از قدرت هوش مصنوعی کاری پیچیده است که نیاز به برنامهریزی و اجرای دقیق دارد. این کار شامل سرمایهگذاریهای قابلتوجه در فناوریهای پیشرفته، استخدام نیروی متخصص و ایجاد چارچوبهای مدیریت دادههای استراتژیک است. با توجه به ماهیت حساس دادهها در بخش بیمه، نکته مهم این است که برای حفاظت از حریم خصوصی و امنیت دادهها، باید تدابیر شدیدی در نظر گرفته شود.
با وجود این چالشها، پتانسیل تحولآفرین هوش مصنوعی این فناوری را به یک سرمایهگذاری حیاتی برای بیمهگرانی تبدیل کرده است که قصد دارند در عصر دیجیتال مزیت رقابت خود را حفظ کنند. شرکتهای بیمه، با تکیه بر استراتژیهای مناسب، میتوانند از هوش مصنوعی برای پیشبرد نوآوری، افزایش کارایی و ایجاد رویکردی مشتریمدارتر بهرهبرداری کنند.
در بخش بعدی این مقاله به دو رویکرد مهم دیگر، «بهبود مدیریت ریسک و سادهسازی فرایندها» و «اولویتدادن به امنیت سایبری و حفظ حریم خصوصی دادهها» خواهیم پرداخت.
*منبع: Duck Creek Technologies