الموقع الرئيسي لساينس سوفت
ساينس سوفت للخدمات المالية
تطوير برمجيات التأمين الاكتوارية
تعتمد ساينس سوفت على خبرتها الممتدة منذ عام 2012 في تطوير برمجيات التأمين ومنذ عام 1989 في مجال علم البيانات لتصميم حلول آمنة وعالية الأداء تسهّل التحول الرقمي للعمليات الاكتوارية المتعلقة بتقدير المخاطر المختلفة وحساب تكلفة تغطيتها لدى شركات التأمين، بما في ذلك شركات التأمين التكافلي وأنواع التأمين المستحدثة.
مفهوم برمجيات التأمين الاكتوارية
يشير مصطلح اكتواري (Actuary) إلى خبراء التأمين المتخصصين في تحليل وتقييم المخاطر باستخدام نماذج رياضية وإحصائية متقدمة ومصممة خصيصًا لهذا الغرض.
تهدف برمجيات التأمين الاكتوارية إلى تبسيط عمل الخبراء الاكتواريين من خلال نمذجة وتحليل المخاطر، وتخطيط احتياطي الخسائر، وتسعير وثائق التأمين، بالإضافة إلى إعداد تقارير الإفصاح المالي. وتوفر هذه الحلول مجموعة أدوات شاملة لتصميم وإدارة النماذج، وأتمتة عمليات تجميع بيانات التأمين وإجراء الحسابات الاكتوارية، بالإضافة إلى توفر خيارات متعددة لتصور البيانات.
تستفيد برمجيات التأمين الاكتوارية المخصصة من التقنيات المتقدمة لعلوم البيانات لإنشاء نماذج مُعقدة وفريدة، ودعم الحساب الفوري للمعايير الخاصة بالأعمال. كما تتيح هذه البرمجيات أتمتة مهام المتخصصين الاكتواريين باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، ما يُسهِّل تطوير النماذج، ويُوفر أمانًا متقدمًا للبيانات الاكتوارية، ويُبسِّط الامتثال لجميع اللوائح التنظيمية المعمول بها.
توفر الحلول الاكتوارية دعمًا متكاملًا لشركات التأمين التقليدي وشركات التأمين التكافلي، بما يشمل تسعير المنتجات، وتقييم المخاطر، واحتساب الاحتياطيات الفنية، وتحليل المطالبات، واختبار كفاية رأس المال. كما تساعد أدوات التحليل والنمذجة الاكتوارية شركات التكافل على تحسين دقة التوقعات المالية، وتعزيز إدارة المخاطر، ودعم اتخاذ القرار، مع مراعاة طبيعة نموذج التكافل ومتطلباته التشغيلية والتنظيمية.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
الميزات الأساسية لبرمجيات التأمين الاكتوارية
تساعد ساينس سوفت شركات التأمين على تطوير حلول اكتوارية تتميز بمنطق عمل دقيق لتوفير أتمتة سلسة لأكثر المهام الاكتوارية تعقيدًا وتحديدًا. فيما يلي، يقدم لكم خبراؤنا قائمة بالميزات الأساسية لأنظمة التأمين الاكتوارية المتقدمة:
دعم العديد من النماذج الاكتوارية التأمينية
- حسب حالة الاستخدام: نماذج تقييم المخاطر، والتسعير، واحتياطي الخسائر، وغيرها.
- حسب نوع التأمين: نماذج التأمين التكافلي الإسلامي، والتأمين على الممتلكات، والتأمين ضد الحوادث، والتأمين على الحياة، والتأمين السنوي، والتأمين ضد الكوارث، وغيرها.
- حسب منهجية التحليل: النماذج الإحصائية ونماذج تعلم الآلة (ML)، بما فيها نماذج التعلم العميق.
- حسب فترة التنبؤ: النماذج قصيرة الأجل، والنماذج طويلة الأجل.
- حسب العملة: النماذج أحادية العملة (بما فيها العملات المشفرة)، والنماذج متعددة العملات.
إدارة النماذج الاكتوارية
- إنشاء نماذج اكتوارية مخصصة بناءً على معايير يحددها المستخدم.
- تقديم توصيات مدعومة بالذكاء الاصطناعي حول المعايير الأمثل لإدراجها في النماذج الاكتوارية.
- التحويل الآلي للنماذج المُنشأة إلى قوالب قابلة للتخصيص.
- إنشاء صيغ مخصصة باللغة الطبيعية لحساب المؤشرات الخاصة بالأعمال.
- تصميم تسلسلات هرمية قابلة للتهيئة لتتناسب مع مختلف النماذج الاكتوارية.
- تمكين إنشاء وتعديل النماذج التعاونية.
- التحكم الآلي في إصدارات النماذج.
- تقييم ومراقبة تحيزات وتباينات النماذج في الوقت الفعلي.
- إرسال إشعارات للمتخصصين الاكتواريين حول مجالات الأداء الضعيف والمتميز للنماذج.
- (لعلماء البيانات) تصميم نماذج تعلم الآلة المخصصة، وتدريبها، وضبطها، ومراقبة أدائها.
استيعاب بيانات التأمين
- التجميع الفوري وعلى دفعات للبيانات ذات الصلة بالنمذجة الاكتوارية للتأمين، بما في ذلك:
- بيانات الاكتتاب.
- بيانات المطالبات.
- بيانات الأداء المالي للشركات.
- البيانات المتعلقة بسلوك حاملي وثائق التأمين، وحالة الأصول المؤمن عليها.
- البيانات الجيومكانية، والجيوسياسية، والديموغرافية، والاقتصادية.
- دعم مختلف صيغ البيانات، بما يشمل النصوص، والصور الرقمية، وملفات XML، و PDF، والرسائل الصوتية المسجلة، والفيديو المباشر، وغيرها.
- المعالجة المسبقة للبيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي، بما يشمل هيكلة البيانات، وتنظيفها، وإثرائها، والتحقق من صحتها.
- التخزين المركزي للبيانات المجمعة.
التحليلات التشخيصية
- تحليل الاتجاهات بناءً على قواعد محددة، بما في ذلك تحليل السلاسل الزمنية.
- مقارنة البيانات المتجانسة عبر فترات زمنية يحددها المستخدم، وتحديد اتجاهات الأداء لمختلف متغيرات التأمين.
- تحليل البيانات التأمينية الضخمة المُجمّعة باستخدام تقنيات تعلم الآلة (ML)، مع تحديد العناصر التالية تلقائيًا:
- العلاقات بين المتغيرات متعددة الأبعاد، مثل معدلات الوفيات في مناطق محددة، ومبالغ الخسائر ضمن منتجات التأمين على الحياة، والتغيرات المناخية في مناطق مخاطر الفيضانات، وحدة المطالبات.
- التأثير الكمي لمتغيرات معينة على متغيرات أخرى.
- محركات التغيير الرئيسية في النماذج الاكتوارية.
- أنماط التغيير لمعايير التأمين.
نمذجة وتحليل المخاطر
- نمذجة السيناريوهات وإجراء تحليلات what-if الشرطية لتقييم الأخطار وأحداث الخسارة المحتملة، مثل الأضرار التي تلحق بالممتلكات بسبب الكوارث الطبيعية أو الحوادث البشرية، والمشكلات الصحية الناتجة عن الأمراض الموسمية.
- نمذجة المخاطر الفردية والمُجمعة.
- إجراء تحليلات تنبؤية للمخاطر باستخدام تقنيات تعلم الآلة (ML)، مع تحديد الاحتمالات لسيناريوهات مختلفة.
- الحساب الآلي لمعدلات التعرض للمخاطر، ومقدار ونسبة الخسارة، والربحية، وغيرها من المعايير بناءً على سيناريوهات يحددها المستخدم.
- الحساب الآلي للمخاطر باستخدام تقنية «محاكاة مونت كارلو» لتقييم تأثير عوامل عدم اليقين الخارجية، مثل:
- الحوادث التي يتعرض لها الأشخاص المؤمن عليهم.
- الأحداث الجيوسياسية غير المتوقعة مثل الحروب، والأعمال الإرهابية.
- التغييرات في متطلبات الامتثال التنظيمية، وغيرها.
- اختبار سيناريوهات متعددة الأطراف ضمن نفس نموذج المخاطر الاكتوارية.
- (اختياري) إعداد تقارير تلقائية حول نتائج نمذجة المخاطر لمساعدة العملاء في تحسين استراتيجيات إدارة المخاطر الخاصة بهم.
التنبؤ بمبالغ الخسارة
- الحساب التلقائي لمبالغ الخسائر المتوقعة حسب الفترة الزمنية، والموقع الجغرافي، والعميل، والمحفظة التأمينية، ومنتج التأمين، وغيرها؛ وذلك بناءً على:
- الالتزامات الحالية، بما فيها الخسائر المُبلَّغ عنها دون تسويتها.
- تكرار وشدة المطالبات السابقة.
- مدفوعات المطالبات السابقة، والمصروفات المتعلقة بالتحقيق في المطالبات وتسويتها.
- حساب عوامل تطور الخسائر (LDFs) بناءً على الاتجاهات الشائعة.
- إعادة حساب المبالغ النهائية للخسائر وفقًا لقواعد محددة، مع الأخذ في الاعتبار عوامل تطور الخسارة.
- التنبؤ بالخسائر المتكبدة غير المُبلَّغ عنها (IBNR) باستخدام تقنيات تعلم الآلة (ML)، استنادًا إلى تحليل:
- موقع الكوارث الطبيعية وشدتها (للتأمين البارامترى).
- المخاطر المهنية (للتأمين الصحي الجماعي).
- الممارسات البيئية ومخاطر سلسلة التوريد (لتأمين المسؤولية التجارية)، وغيرها.
- التنبؤ بالخسائر النهائية باستخدام تقنيات تعلم الآلة (ML) استنادًا إلى تحليل تاريخ مبالغ الخسائر، واحتمالية وقوع الخسارة، ومدة دورة المطالبة، وغيرها.
تخصيص احتياطي الخسائر
- الحساب الآلي لاحتياطيات الخسارة وفقًا لطرق التحوط المختلفة، مثل:
- طريقة التسلسل السلمي دون توزيع.
- طريقة بورنهيتر – فيرجسون.
- طريقة متوسط التكلفة لكل مطالبة.
- طريقة سلسلة الخسائر المدفوعة المتكبدة (PIC).
- طريقة الفصل.
- الطريقة البايزية.
- تقديم اقتراحات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لأفضل تخصيص لاحتياطيات الخسارة بناءً على تحليل الخسائر السابقة والمتوقعة، وأقساط التأمين وإيرادات الاستثمار، والمصروفات التشغيلية، وتكاليف الأحداث غير المتوقعة، وتغطية إعادة التأمين، وغيرها.
- خصم احتياطي الخسارة بناءً على قواعد محددة.
- تعيين حدود لاحتياطي الخسارة وفقًا لمعايير يحددها المستخدم.
- إنشاء ميزانيات ذات إطار زمني محدد لاحتياطي الخسائر (على مستوى الشركة، والمنطقة، ومنتجات التأمين).
- التعديل الآلي للميزانية عند ظهور بيانات جديدة ذات صلة.
- المراقبة اللحظية لاستهلاك ميزانية احتياطي الخسارة الحالية مقابل المخطط لها.
- إشعارات قابلة للتعديل حول الاحتياطيات الحالية التي تقترب من الحدود المعينة سابقًا أو تنخفض عنها.
نمذجة وتحسين أسعار التأمين
- نمذجة السيناريوهات لاستراتيجيات تسعير التأمين التي يحددها المستخدم، بما يشمل تسعير التأمين على السيارات حسب الاستخدام، والتأمين التكافلي، والتأمين التعاوني الديناميكي بما يتوافق مع مبادئ الشريعة الإسلامية.
- تحليل الربحية وفقًا لقواعد محددة لمختلف سيناريوهات التسعير.
- المقارنة الدقيقة بين النتائج المالية لمختلف مستويات أسعار التأمين لتعيين حدود الأقساط المناسبة.
- حساب أقساط التأمين المخصصة لكل قطاع بناءً على نوع وثيقة التأمين المطلوبة، ومبلغ التغطية، ومدة التأمين، والنفقات العامة، والضرائب الخاصة بالمنطقة، وحدود الربحية.
- تقديم توصيات مدعومة الذكاء الاصطناعي لأفضل تسعير لأقساط التأمين المخصصة بناءً على:
- مخاطر العملاء والربحية.
- مرونة الطلب.
- احتمالية الخسارة.
- الدخل المتوقع من الاستثمار.
- تكاليف إعادة التأمين.
- أسعار المنافسين.
العرض المرئي للبيانات وإعداد التقارير
- دعم العديد من أنواع العرض المرئي لنتائج التحليل الاكتواري، بما في ذلك:
- لوحات عرض المعلومات بالتفصيل التصاعدي والتنازلي.
- تقارير مثلث الخسارة القابلة للتخصيص.
- المخططات والرسوم البيانية متعددة الأبعاد.
- الجداول والخرائط تفاعلية.
- توفير تصورات نموذجية اكتوارية قابلة للتعديل لمختلف أدوار التأمين وكيانات الأعمال.
- الإعداد الآلي للتقارير الاكتوارية بما يتوافق مع الأنظمة واللوائح التنظيمية العالمية والإقليمية، مثل متطلبات البنك المركزي السعودي (SAMA)، وهيئة الاستثمار السعودية (IA)،ومصرف الإمارات المركزي، وهيئة الأوراق المالية والسلع الإماراتية، وغيرها من اللوائح والأحكام التشريعية المعمول بها.
- توفير قوالب قابلة للتخصيص لمختلف التقارير الاكتوارية، بما فيها تقارير التنبؤ بالخسائر، وتقارير احتياطيات الخسائر، وتقارير توصيات الأسعار، وغيرها.
- إرسال التقارير المجدولة والمخصصة حسب الطلب إلى الجهات المعنية الداخلية والجهات التنظيمية اللازمة.
الأمان
- المصادقة متعددة العوامل.
- التحكم في صلاحيات الوصول بناءً على أدوار المستخدمين.
- تشفير البيانات.
- توفير سجلات تدقيق شاملة لأنشطة المستخدمين.
- الامتثال لمعايير حماية البيانات ومتطلبات الأنظمة واللوائح التنظيمية، بما في ذلك متطلبات التأمين التكافلي، ونظام مكافحة الاحتيال وغسل الأموال، ونظام مراقبة شركات التأمين التعاوني، ومتطلبات البنك المركزي السعودي (SAMA)، وهيئة الاستثمار السعودية (IA)، ونظام حماية البيانات الشخصية، ومصرف الإمارات المركزي، وهيئة الأوراق المالية والسلع الإماراتية، وقانون HIPAA للتأمين الصحي، غيرها من معايير حماية بيانات بيانات التأمين.
- الكشف عن الاحتيال في العمليات الاكتوارية وعدم الامتثال باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.