حلول الذكاء الاصطناعي (AI) لإدارة مطالبات التأمين
الإمكانات، والتقنيات، والتكاليف
بفضل خبرتها الواسعة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) منذ عام 1989 وفي تطوير برمجيات التأمين منذ عام 2012، تقدم ساينس سوفت حلول ذكاء اصطناعي (AI) مبتكرة لإدارة مطالبات التأمين، مع مراعاة اللوائح التنظيمية المحلية وأحكام الشريعة الإسلامية.
حلول الذكاء الاصطناعي (AI) لإدارة مطالبات التأمين: ملخص سريع
تُسهم حلول الذكاء الاصطناعي (AI) المخصصة لإدارة مطالبات التأمين في خفض تكاليف التسوية بنسبة تصل إلى 75%، وتعزيز إنتاجية فِرق العمل، بالإضافة إلى تسريع دورة معالجة المطالبات لما يصل إلى 10 مرات؛ وذلك بفضل الأتمتة الذكية للعمليات.
تُمكِّن أنظمة إدارة المطالبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من الرصد الفوري للمطالبات الاحتيالية ورفضها، وتقديم تقديرات دقيقة للأضرار، بالإضافة إلى توصيات ذكية لتجنب المخاطر؛ ما يساعد شركات التأمين على تقليل الخسائر المالية وتعزيز تجربة العملاء بكفاءة.
سوق حلول الذكاء الاصطناعي (AI) لإدارة مطالبات التأمين
قُدِّرت قيمة السوق العالمي لحلول الذكاء الاصطناعي في قطاع التأمين بنحو 10.28 مليارات ريال سعودي في عام 2021 ، ومن المتوقع أن ينمو ليصل إلى 171.5 مليار ريال سعودي بحلول عام 2031، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) قدره 32.56%. وتشير توقعات شركة McKinsey الرائدة عالميًا في تقديم الاستشارات، أنه بحلول عام 2030، ستكون معالجة المطالبات الوظيفية الأكثر أهمية في صناعة التأمين، حيث سيكون الذكاء الاصطناعي المحرك الرئيسي لتحولها الرقمي.
بفضل الحاجة إلى تسوية المطالبات بسرعة وتخصيص تجربة العملاء لتلبية احتياجاتهم بكفاءة، تزايدت شعبية استخدام الذكاء الاصطناعي في معالجة مطالبات التأمين بقدرٍ ملحوظ. كما أن بمساعدة الذكاء الاصطناعي، يمكن لشركات التأمين القضاء على الاحتيال في المطالبات وتقليل الخسائر بقدرٍ كبير.
كيف تعمل حلول الذكاء الاصطناعي (AI) لمعالجة مطالبات التأمين؟
البنية التقنية
يتكامل حل الذكاء الاصطناعي لمعالجة مطالبات التأمين مع أنظمة شركات التأمين، والتطبيقات الموجهة للعملاء، ومصادر البيانات الخارجية ذات الصلة، لتجميع البيانات المهيكلة وغير المهيكلة المتعلقة بالمطالبات بشكل فوري. بعد ذلك، ينقل الحل البيانات الخام المجمعة إلى بحيرة البيانات لتخزينها، ثم يوجهها إلى نظام التحليلات المتقدمة لإجراء معالجة مسبقة تتضمن فرز البيانات، وتصفيتها، وإثراءها، وتنظيفها. بعدها، تُخزَّن البيانات المُعالجة في مستودع البيانات لإجراء تحليلات إضافية لها. بعد ذلك، يُحلّل محرك التحليلات، القائم على نموذج تعلم الآلة المُدرب مسبقًا، البيانات المتوفرة عن أحداث المطالبات؛ لتقديم تقديرات ذكية عن حجم الأضرار، بالإضافة إلى توصيات قائمة على الذكاء الاصطناعي لقبول أو رفض المطالبات.
في هذه المرحلة، يوصي علماء البيانات في ساينس سوفت باستخدام نماذج قائمة على الشبكات العصبية لضمان تحليل حالات المطالبات والتنبؤ بنتائجها بدقة عالية، مهما كانت درجة تعقيدها. كما تحتاج هذه المنظومة إلى وحدة مخصصة لإدارة النماذج، لتصميم النماذج، وتدريبها، وضبطها باستمرار، وتحسين دقتها بمرور الوقت.
أخيرًا، تُخَزَّن النتائج في قاعدة البيانات التحليلية ليتمكن متخصصو المطالبات من استخدامها عبر تطبيقات إدارة المطالبات، وللاستفادة منها في دعم قدرات التعلم الذاتي لنماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع. كما يُرسل النظام فورًا القرارات المتعلقة بالمطالبات إلى الأنظمة ذات الصلة (مثل، بوابات التأمين، وبرمجيات الاكتتاب، ونظام المحاسبة)، ما يُمكِّن العملاء وفِرق التأمين الأخرى من الوصول إليها بسهولة.
الميزات والوظائف البرمجية
بالرغم من أننا نقدم أنظمة ذكاء اصطناعي مصممة خِصيصًا لتلبية الاحتياجات الفريدة لكل عميل من عملائنا، يقدم لكم خبراء ساينس سوفت في السطور التالية قائمة بالميزات الأكثر طلبًا من عملائنا في قطاع التأمين.
التسجيل الآلي للمطالبات
تتيح خوارزميات تعلم الآلة (ML) ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تسجيل مطالبات التأمين ومعالجة المستندات المتعلقة بها في الوقت الفعلي بمختلف الصيغ، بما فيها النصوص الرقمية والمكتوبة يدويًا، والصور، والتسجيلات الصوتية، ومقاطع الفيديو، وغيرها الكثير.
التصنيف الآلي للمطالبات
تُصنِّف حلول الذكاء الاصطناعي تلقائيًا مطالبات التأمين حسب أولويتها للمعالجة بناءً على تحليل شروط وثائق التأمين، ومدى ضرورة المطالبات، وشدة الإصابة، وحجم الأضرار، والمخاطر المالية والمتعلقة بالسمعة التي قد تنجم عن عدم تسوية تلك المطالبات.
التحقق القائم على البيانات
يطابق الذكاء الاصطناعي بيانات الحوادث مع شروط التغطية التأمينية والبيانات المتوفرة من مصادر خارجية، كما يرصد فورًا أنماط المطالبات الاحتيالية، ويخطر متخصصي المطالبات بحالات الاحتيال المحتملة.
اتخاذ قرارات ذكية بشأن مطالبات التأمين
يُقدِّم الذكاء الاصطناعي توصيات مستندة إلى تحليلات دقيقة للبيانات، لدعم اتخاذ القرار بشأن قبول أو رفض المطالبات، بما في ذلك رفض المطالبات المزيفة، والمتأخرة، والتي تتضمن بيانات غير دقيقة. كما يحدد المطالبات المعقدة التي تتطلب مراجعة يدوية، ويرسلها تلقائيًا إلى متخصصي المطالبات المناسبين لضمان دقة وشفافية الإجراءات.
فحص الأضرار عن بُعد
تُمكِّن تقنيات الرؤية الحاسوبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي من مراقبة الأصول المؤمن عليها في الوقت الفعلي، والفحص الآلي للأضرار حتى في البيئات المعقدة، مثل خطوط التصنيع ومنصات الحفر البحرية.
تقييم الأضرار استنادًا إلى تحليلات البيانات
تُقيِّم حلول الذكاء الاصطناعي الخسائر بدقة، وتحسب مبالغ التعويض المستحقة تلقائيًا، وذلك استناداً إلى تحليل الوثائق الداعمة للمطالبات والبيانات ذات الصلة المتوفرة من مصادر خارجية موثوقة.
الاختيار الذكي لمقدمي الخدمات
يوصي الذكاء الاصطناعي بمقدمي الخدمات الأنسب لمعالجة الأضرار، مثل مقدمي الرعاية الصحية وشركات خدمات الإصلاح، وذلك بناءً على تحليل شامل لقدرات موردي الخدمات، والموقع الجغرافي، والتوفر، والأسعار، وغير ذلك.
التنبؤ بتكلفة المطالبات
يحسب الذكاء الاصطناعي التكاليف المتوقعة للمطالبات حسب الفترة الزمنية، والعميل، والمنطقة، وغيرها من العوامل ذات الصلة؛ وذلك استنادًا إلى تحليل شامل لسجلات دفع المطالبات، ومخاطر العملاء، ومخاطر القوة القاهرة، وغيرها الكثير.
التحليلات التوجيهية لتقليل الخسائر
يحلل الذكاء الاصطناعي البيانات في الوقت الفعلي حول سلوك العملاء وحالة الأصول المؤمن عليها، لتقييم مخاطر الخسارة المحتملة بدقة. كما يقدم توصيات ذكية تساعد حاملي وثائق التأمين على اتخاذ الإجراءات الوقائية المناسبة لمنع وقوع أحداث المطالبات.
التواصل الآلي مع العملاء
يمكن للمساعدين الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي تنفيذ العديد من المهام المتعلقة بتفاعل العملاء، مثل طلب البيانات والوثائق اللازمة المتعلقة بالمطالبات، وإبلاغ العملاء بقرارات قبول أو رفض المطالبات، بالإضافة إلى تقديم الدعم للعملاء على مدار الساعة، وغيرها الكثير.
كيف تستفيد شركات التأمين من الذكاء الاصطناعي في معالجة المطالبات؟
نماذج واقعية
ساينس سوفت تبتكر خوارزميات ذكية لرصد حالات الاحتيال في التأمين بدقة 95%
في عام 2023، ساعدت ساينس سوفت إحدى الشركات الناشئة في مجال تكنولوجيا التأمين الصحي على تطوير منتج برمجي مدعوم بتقنية تعلم الآلة (ML) لتمكين الرصد الآلي لحالات الاحتيال في التأمين على الأسنان.
بعد تعاون استمر لـ6 أشهر، قدم كبير علماء البيانات لدينا خوارزميات قائمة على تقنية تعلم الآلة (ML) جاهزة للاستخدام، تتيح التحليل الذكي لصور الأشعة السينية للأسنان كإحدى الوثائق الداعمة للمطالبات، والرصد الفوري لبيانات صحة الفم غير المتطابقة، بالإضافة إلى الإبلاغ الآلي عن المطالبات الاحتيالية.
أثبتت خوارزميات التعرف على الصور الطبية، المتوافقة مع معيار الأيزو 13485، قدرتها على رصد الاحتيال في مطالبات التأمين على الأسنان بدقة بلغت 95%. حاليًا، يجري تقديم المنتج إلى إدارة الغذاء والدواء (FDA) للحصول على الموافقات التنظيمية اللازمة.
شركة كبرى للتأمين على السيارات تستفيد من سرعة وتوفير تكلفة معالجة المطالبات بفضل استخدام الذكاء الاصطناعي
في عام 2022، نفذت شركة Compensa Poland (جزء من مجموعة Vienna Insurance Group، وهي شركة تأمين عملاقة تخدم 22 مليون عميل في أكثر من 30 دولة) حلاً لمعالجة المطالبات باستخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز عمليات معالجة مطالبات أضرار السيارات لديها.
يعالج الحل مطالبات التأمين ويقدم توصيات ذكية بشأن قبول أو رفض المطالبات، مستفيدًا من تقنيات التعلم العميق لتحليل صور أضرار السيارات التي يقدمها العملاء كوثائق داعمة، كما يقدم تقديرات فورية و دقيقة للأضرار.
بفضل استخدام الذكاء الاصطناعي، تمكّنت شركة Compensa Poland من خفض تكاليف معالجة المطالبات بنسبة 73%، وتقليص زمن دورة حل المطالبات من عدة أيام إلى دقائق، بالإضافة إلى تحقيق تحسن ملحوظ في جودة خدمة العملاء.
شركة ناشئة في تكنولوجيا التأمين بالذكاء الاصطناعي تجمع استثمارات تتجاوز 446 مليون ريال سعودي في 8 أعوام
طوَّرت شركة Tractable الناشئة في مجال تكنولوجيا التأمين، ومقرها المملكة المتحدة، حلًا مبتكرًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي لمعالجة مطالبات التأمين على السيارات والممتلكات.
يعمل الحل على أتمتة دورة المطالبات بالكامل، بدءًا من تلقي الإشعار الأول بالخسارة (FNOL) وحتى التسوية النهائية. ويستخدم تقنيات التعلم العميق والرؤية الحاسوبية للتمكين من فحص أضرار السيارات والممتلكات عن بُعد، وإجراء تقييم فوري ودقيق للخسائر. بالإضافة إلى ذلك، يقدم الحل توصيات تستند إلى تحليلات دقيقة للبيانات حول عمليات الإصلاح المطلوبة.
نجحت شركة Tractable في جمع استثمارات تجاوزت قيمتها 446 مليون ريال سعودي خلال الفترة من 2014 إلى 2022. واليوم، تعتمد كبرى شركات التأمين في الولايات المتحدة واليابان والمملكة المتحدة وأوروبا على الحل البرمجي لشركة Tractable في معالجة المطالبات، حيث أثبت هذا الحل فاعليته في تقليص وقت تسوية المطالبات ومعالجة الأضرار بمعدل يصل إلى 10 مرات.
آليات الأمان التي نعتمد عليها
- حماية البيانات: نستخدم تقنيات متقدمة لحماية البيانات مثل الحماية من تسرب البيانات (DLP)، واكتشاف وتصنيف البيانات، والنسخ الاحتياطي واستعادة البيانات، وتشفير البيانات.
- حماية نقاط النهاية: نعتمد على حلول متكاملة تشمل برامج مكافحة الفيروسات والبرمجيات الضارة، وأنظمة اكتشاف نقاط النهاية والاستجابة لها (EDR)، ومنصات حماية نقاط النهاية (EPP).
- التحكم في الوصول: نطبق آليات أمنية صارمة مثل إدارة الهوية والوصول (IAM)، وإدارة كلمات المرور، والمصادقة متعددة العوامل.
- أمان التطبيقات: نوفر حماية متقدمة لتطبيقات الويب من خلال جدران حماية تطبيقات الويب (WAF)، واختبارات أمان التطبيقات الثابتة (SAST)، والديناميكية (DAST)، والتفاعلية (IAST).
- أمان الشبكات: نستخدم حلولًا أمنية متقدمة تشمل الحماية من هجمات حجب الخدمة الموزعة (DDoS)، وأنظمة كشف ومنع التسلل (IDS/IPS)، وأنظمة إدارة المعلومات والأحداث الأمنية (SIEM)، وأنظمة الكشف والاستجابة الموسعة (XDR)، وأنظمة التنسيق، والأتمتة، والاستجابة الأمنية (SOAR)، وأنظمة تصفية البريد الإلكتروني، وأنظمة بوابات الويب الآمنة (SWG) وتصفية الويب، والشبكات الخاصة الافتراضية (VPN)، وفحص الثغرات الأمنية في الشبكات.
تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) في إدارة مطالبات التأمين
يفرض الذكاء الاصطناعي بعض التحديات الفريدة التي تُعقِّد عملية دمجه في عمليات إدارة مطالبات التأمين. فيما يلي، يشارك معكم علماء البيانات ومهندسو الحلول ومسؤولو الأمن في ساينس سوفت خبراتهم العملية في معالجة المخاطر المحتملة، وضمان الجدوى الاقتصادية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة المطالبات.
التحدي رقم 1: تحقيق دقة عالية للنتائج التحليلية
تبدأ دقة نماذج الذكاء الاصطناعي عادةً من حوالي 70%، لكن يجب أن تتجاوز الدقة 95% لأتمتة العمليات عالية المخاطر، مثل إدارة مطالبات التأمين، بشكل موثوق. ولتحقيق أقصى درجات الدقة، يجب تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها جيدًا على مجموعات البيانات المناسبة. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن يكون منطق اتخاذ القرارات واضحًا وقابلاً للتفسير؛ لتجنب التحيز غير المقصود، وضمان الامتثال للمعايير القانونية للكشف عن المطالبات.
الحل
الحل
يساعد الاستعانة بعلماء بيانات محترفين لتصميم وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على ضمان إطلاق النماذج بسرعة وبأعلى دقة ممكنة. في ساينس سوفت، سيساعدكم خبراء علوم البيانات الذين يتمتعون بخبرة تصل إلى 20 عامًا، على إعداد مجموعة بيانات تدريب تمثيلية وضبط معلمات نماذج الذكاء الاصطناعي بدقة لضمان الحصول على نتائج دقيقة. كما سيستخدم خبراؤنا مزيجًا مدروسًا من نماذج الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير ونماذج التعلم العميق لتحقيق التوازن الأمثل بين دقة المخرجات وشفافية النظام.
إخفاء
التحدي رقم 2: حماية البيانات الحساسة
عند التحقق من صحة المطالبات، يتعامل الذكاء الاصطناعي مع البيانات الحساسة لحاملي وثائق التأمين، بما في ذلك البيانات الشخصية، والتجارية، والمالية، والصحية؛ ما يفرض متطلبات صارمة لضمان أمان وامتثال حلول معالجة المطالبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لأعلى معايير حماية البيانات.
الحل
الحل
تُعزِّز ساينس سوفت حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة لإدارة مطالبات التأمين من خلال تطبيق آليات أمنية متقدمة، مثل المصادقة متعددة العوامل، وتشفير البيانات، والتحكم في الوصول بناءً على الأذونات، وغيرها من تدابير الأمن السيبراني المتطورة لمنع تسرب البيانات الحساسة. كما نوصي بإجراء فحوصات دورية للثغرات الأمنية في البنية التحتية لتقليل مخاطر الهجمات الإلكترونية الخارجية. بالإضافة إلى ذلك، نساعد عملائنا على تحقيق وضمان الامتثال لمعايير وأنظمة حماية البيانات ذات الصلة، مثل نظام حماية البيانات الشخصية، ونظام مراقبة شركات التأمين التعاوني، ومعايير هيئة التأمين السعودية، والقانون الاتحادي لحماية البيانات الشخصية في الإمارات، إلى جانب المعايير الدولية مثل GDPR وHIPAA وغيرها.
إخفاء
التقنيات والأدوات التي نستخدمها
بحيرات البيانات
إثراء وتحليل البيانات
تدفق البيانات
بيانات الدفعة
مستودعات البيانات
لغات برمجة تعلم الآلة
أُطر العمل والمكتبات البرمجية لتعلم الآلة
أُطر العمل
المكتبات البرمجية
منصات وخدمات تعلم الآلة
إصدارات نماذج البيانات وتعلم الآلة
قواعد البيانات التحليلية
تَصوَُر البيانات
مستودعات البيانات والاستكشاف المخصص لها وإعداد التقارير بشأنها
آراء عملائنا
بفضل التعاون مع شركة ساينس سوفت، حققنا أهداف مشروعنا في الوقت المحدد وضمن حدود الميزانية، باستخدام إصدارات سكرم المتكررة. وقد قدمت لنا ساينس سوفت خدمات فائقة الجودة ورؤى تقنية قيمة تتماشى جيدًا مع رؤيتنا واحتياجاتنا الفريدة.
جاسم الكندري
رئيس قسم إدارة عمليات أجايل
كنا بحاجة إلى ترقية شبكة إنترانت الداخلية لدينا. ويسعدنا أن نقول إننا عقدنا شراكة مع شريك تقني موثوق يمتلك كفاءات فائقة المستوى لتنفيذ المشروع.
إن العثور على مُورِّد تقني خبير في تكنولوجيا الحوسبة السحابية، ولديه معرفة عميقة بتفاصيل قطاع التأمين، وقادر على فهم احتياجات العمل الشاملة ليس أمرًا سهلًا. لحسن حظنا، وجدنا في ساينس سوفت صفات الشريك المثالي الذي نبحث عنه.
إن القيمة المكتسبة من هذه الشراكة المثمرة مع ساينس سوفت بالتأكيد تستحق الاستثمار. وبكل تأكيد، نُود مواصلة شراكتنا طويلة الأجل مع ساينس سوفت بصفتها مُورِّدًا موثوقًا به في تطوير حلول التأمين التقنية.
تكاليف تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي لمعالجة مطالبات التأمين
استنادًا إلى خبرة ساينس سوفت، يتراوح متوسط تكلفة تطوير حل مخصص قائم على الذكاء الاصطناعي لمعالجة مطالبات التأمين بين 375,000 ريال سعودي و2.4 مليون ريال سعودي.
هل ترغب في معرفة تكلفة برمجيات الذكاء الاصطناعي المخصصة لمعالجة مطالبات التأمين؟
فيما يلي، يقدم لكم مستشارونا قائمة بالعوامل الرئيسية التي قد تؤثر في ميزانية ومدة التطوير:
- نطاق وتعقيد القدرات الوظيفية للحل.
- عدد ونوع نماذج الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات الذكية، مثل نماذج تعلم الآلة للشبكات غير العصبية، ونماذج الشبكات العصبية العميقة (DNN)، ونماذج الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)، وغيرها.
- متطلبات الأداء، وقابلية التوسع، والأمان، والامتثال.
- عدد وتعقيد عمليات التكامل.
- نموذج الموارد (التعاقد الخارجي لتطوير الحل، أو التطوير الداخلي)، وتكوين الفريق.
تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي لإدارة مطالبات التأمين لدى ساينس سوفت
بخبرتها الواسعة في مجال الذكاء الاصطناعي منذ عام 1989 وفي تطوير حلول التأمين منذ عام 2012، تقدم ساينس سوفت حلول ذكاء اصطناعي موثوقة لمعالجة مطالبات التأمين وفقًا للوائح التنظيمية والأحكام التشريعية المعمول بها في بلدان الخليج.
استشارات الذكاء الاصطناعي لمعالجة مطالبات التأمين
يصمم خبراؤنا أفضل مزيج من الميزات، والبنية، والتقنيات الملائمة لحل الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى تنفيذ منتج أوّلي لإثبات المفهوم (PoC) لاختبار جدوى الحل بسرعة. كما يقدم لكم خبراؤنا خطة شاملة للمشروع، لضمان تنفيذ الذكاء الاصطناعي دون أي مخاطر، ومساعدتكم على تقليل التكلفة.
تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي لمعالجة مطالبات التأمين
يتولى فريقنا من مهندسي البرمجيات المحترفين التنفيذ الشامل لمشروع تطوير حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة لإدارة مطالبات التأمين، بدءًا من تخطيط المشروع وحتى التنفيذ والدعم. كما يتولى علماء البيانات لدينا تصميم وتدريب وضبط نماذج الذكاء الاصطناعي، لضمان توفير نتائج تحليلية دقيقة.
نبذة عن ساينس سوفت
ساينس سوفت هي شركة عالمية تُقدم خدمات تطوير البرمجيات واستشارات تقنية المعلومات منذ عام 1989، ولديها مكاتب في السعودية والإمارات و7 مكاتب عالمية أخرى، أبرزها مقرنا الرئيسي في تكساس، الولايات المتحدة الأمريكية. نُطوِّر في ساينس سوفت حلول ذكاء اصطناعي دقيقة للغاية لمعالجة مطالبات التأمين بكفاءة وأمان، مع الالتزام التام بالمعايير الشرعية والتنظيمية المعمول بها دول الخليج. وفي مشروعاتنا لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي، نعتمد على أنظمة قوية لإدارة الجودة وحماية البيانات معتمدة بشهادتي الجودة العالمية الأيزو 9001 والأيزو 27001. كما نلتزم بتحقيق أهداف عملائنا، بغض النظر عن التحديات المتمثلة في قيود الوقت والميزانية، أو التغيرات التي قد تطرأ على المتطلبات.