حلول نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لقطاع التأمين
الميزات، والبنية التقنية، والتقنيات، والتكاليف
تجمع ساينس سوفت بين خبرتها في مجال الذكاء الاصطناعي منذ عام 1989 وفي هندسة برمجيات التأمين منذ عام 2012، لتطوير حلول أتمتة مخصصة لقطاع التأمين مدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) الرائدة في السوق.
أبرز المزايا التي توفرها نماذج اللغة الكبيرة لقطاع التأمين
تُصَمَّم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المخصصة لقطاع التأمين لجمع كميات هائلة من بيانات التأمين المتنوعة وتوحيدها وتصنيفها وتلخيصها تلقائيًا، ما يُسهِّل استخلاص رؤى دقيقة تدعم اتخاذ القرار عبر سلسلة القيمة في مجال التأمين.
تُمكِّن الأتمتة المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة شركات التأمين من معالجة مستندات الاكتتاب والمطالبات بسرعة تفوق 50 ضعفًا، ما يتيح تقديم عروض الأسعار والرد على المطالبات بسرعة تتجاوز 4 أضعاف. ويؤدي استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في فحص وثائق التأمين والتقارير إلى زيادة قدرة المراجعة بنسبة تصل إلى 400%، مع ضمان دقة تتجاوز 95% في اكتشاف الثغرات.
يمكن للمساعدين الافتراضيين المدعومين بنماذج اللغة الكبيرة (LLM) فهم الاستفسارات المعقدة باللغة الطبيعية، والرد على متخصصي التأمين فورًا بطريقة تحاكي أسلوب البشر. ومن خلال تعزيز روبوتات الدعم بنماذج اللغة الكبيرة (LLM)، تتمكَّن شركات التأمين من معالجة ما يزيد على 70% من استفسارات العملاء تلقائيًا في الوقت الفعلي. ويؤدي ذلك، في المتوسط، إلى زيادة بنسبة 7% في رضا العملاء (CSAT)، مع إمكانية تقليل عبء العمل على الوكلاء بنسبة تصل إلى 50%. وفي السوق السعودي والخليجي، يمكن تكييف هذه الحلول لدعم منتجات التأمين التكافلي ومتطلبات الامتثال لأحكام الشريعة عند الحاجة.
نماذج اللغة الكبيرة في قطاع التأمين: معلومات السوق واعتبارات القيمة
يُتوقع أن يصل حجم السوق العالمي للذكاء الاصطناعي التوليدي في قطاع التأمين إلى 14.4 مليار دولار بحلول عام 2032، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 34.4%. ونظرًا لكون نماذج اللغة الكبيرة فئة فرعية من خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإنها تكتسب شعبية متزايدة بسرعة بين شركات التأمين حول العالم بفضل قدرتها على التعامل بكفاءة مع مهام معالجة البيانات التي تستهلك الكثير من الوقت والجهد.
بالنسبة إلى متخصصي التأمين الذين يقضون ما يصل إلى ثلث وقتهم في تجميع المعلومات، فإن قدرة نماذج اللغة الكبيرة على الجمع الفوري للبيانات من مصادر متعددة وتحويلها إلى معلومات قابلة للفهم البشري تُمثِّل حلًا لأحد أبرز التحديات التشغيلية في قطاع التأمين.
ترى شركة MunichRe، أكبر شركة لإعادة التأمين في العالم، والتي تستثمر بالفعل في مشروعات تجريبية لنماذج اللغة الكبيرة في تأمينات الحياة والعجز، أنه إذا جرى تدريب هذه النماذج واختبارها والتحكم فيها بالشكل الصحيح، فإنها يمكن أن تحقق قيمة كبيرة لعمليات الاكتتاب ومعالجة المطالبات.
تؤكد شركة Deloitte أن التركيز على حالات الاستخدام المتخصصة أو “الرأسية” في التأمين (أي المجالات الوظيفية المتباينة التي تتطلب خبرة عميقة في المجال) قد يُبطِّئ من وتيرة تبني نماذج اللغة الكبيرة في هذا القطاع. كما أن الاستخدام الفعّال لهذه النماذج في مجالات التأمين المتخصصة يتطلب مواءمة نماذج اللغة العامة، أو تدريبها على تخصص بعينه، أو بناء نماذج لغوية كبيرة مخصصة لقطاع التأمين.
كيف تعمل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في قطاع التأمين؟
حالات الاستخدام الرئيسية
تهيئة العملاء الجُدد
يمكن لنماذج اللغة الكبيرة جمع بيانات العملاء تلقائيًا من طلبات التأمين النصية والصوتية، واستخراج التفاصيل ذات الصلة بمتطلبات «اعرف عميلك» (KYC) من مستندات المؤمن عليهم، ما يؤدي إلى تسريع عملية التأهيل المسبق للعملاء الجُدد.
يمكن لنماذج اللغة الكبيرة جمع بيانات المخاطر تلقائيًا من مستندات العملاء والمصادر الخارجية، وتلخيص البيانات المتعلقة بالمخاطر الظاهرة والمحتملة التي قد تؤثر في قيمة الأقساط.
يمكن لنماذج اللغة الكبيرة استخراج المعلومات الأساسية المتعلقة بالمطالبات تلقائيًا من الإشعارات الأولى بالخسارة (FNOLs)، ووثائق التأمين، ومستندات إثبات الخسارة متعددة الصيغ، بالإضافة إلى إعداد ملخصات للمطالبات لدعم قرارات التسوية.
يمكن لنماذج اللغة الكبيرة التعرف فورًا على التناقضات في وثائق التأمين التي قد تشير إلى احتيال من جانب العملاء أو الموظفين، وتمييزها لإجراء تحقيق أكثر دقة بواسطة خبراء بشريين.
الامتثال
يمكن لنماذج اللغة الكبيرة التحقق تلقائيًا من مدى امتثال المستندات للسياسات الداخلية لشركة التأمين والمتطلبات القانونية والتنظيمية. كما يمكنها فحص التغييرات التنظيمية والإبلاغ عن البنود الجديدة، بما في ذلك معايير هيئة التأمين السعودية (IA)، ولوائح البنك المركزي السعودي (ساما)، ومصرف الإمارات العربية المتحدة المركزي، والمعايير الدولية لإعداد التقارير المالية (IFRS)، ومتطلبات اعرف عميلك (KYC) ومكافحة غسل الأموال (AML).
خدمة ودعم العملاء
يمكن للمساعدين الافتراضيين القائمين على نماذج اللغة الكبيرة فهم الفروق الدقيقة في استفسارات العملاء، وتقديم ردود فورية ملائمة، وتلخيص مكالمات العملاء ومحادثاتهم النصية للموظفين البشريين.
البنية التقنية لحلول LLM
تعتمد ساينس سوفت على نماذج اللغة الكبيرة المدربة سابقًا (مثل GPT-4، وLLaMA، وClaude، وغيرها) كعنصر أساسي لتطوير حلول LLM لقطاع التأمين. كما نستخدم تقنيات تحسين مثل هندسة الأوامر، والضبط الدقيق الفعَّال من حيث المعلمات (PEFT)، والتوليد المُعزَّز بالاسترجاع (RAG) لتعزيز النماذج بمعلومات تأمينية متخصصة وبيانات تجارية بسرعة وكفاءة من حيث التكلفة.
فيما يلي يستعرض مهندسو الحلول في ساينس سوفت نموذجًا لبنية حلول LLM المخصصة لقطاع التأمين والمدعومة بتقنية التوليد المُعزَّز بالاسترجاع (RAG)، مع توضيح مكوناتها الأساسية وتدفقات معالجة البيانات:
- باستخدام تطبيق مدعوم بأحد نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، يمكن لأحد متخصصي التأمين أو العملاء طرح سؤال أو إنشاء مهمة محددة. يمكن تطوير هذا التطبيق كطبقة برمجية ضمن أنظمة شركة التأمين، أو كحل مستقل للويب أو الجوال، أو كأداة تعمل داخل المتصفح.
- يوجِّه تطبيق LLM أوامر المستخدم فورًا إلى مُنسِّق النظام. ثم يربط المُنسِّق بين التطبيق الموجَّه للعملاء ونماذج اللغة الكبيرة ومكونات تحسين نماذج اللغة الكبيرة، ويعتمد على إطار عمل عمليات نماذج اللغة الكبيرة (LLMOps) لضمان التواصل الفوري الفعَّال والانتقال السلس للبيانات بين مكونات النظام.
- يُرسِل مُنسِّق النظام استعلامات إلى مستودع البيانات لدى شركة التأمين للحصول على بيانات منظمة ذات صلة بأوامر المستخدم (مثل درجة المخاطر، وتاريخ وثيقة التأمين، ونوع المطالبة، وغيرها) بالإضافة إلى نموذج التضمين ضمن نظام RAG، وذلك لاسترجاع البيانات السياقية غير المنظمة مثل مستندات المطالبات، وسجلات محادثات العملاء، وتعليمات الامتثال. وللحصول على بحث دلالي فعَّال، يجب تقديم البيانات غير المنظمة (مثل ملفات PDF، والصور الرقمية، وصفحات الويب، وغيرها) في صيغة متجهات. ولتحقيق ذلك، تُنشئ ساينس سوفت مسارًا لتحويل البيانات إلى متجهات لتنقيح البيانات الوصفية للتأمين وتجزئتها وتحويلها إلى متجهات تلقائيًا. كما تُخزَّن البيانات المحولة إلى متجهات في قاعدة بيانات المتجهات.
- تُدمج نتائج البحث المختلط المرتبة (النصوص العادية، والبيانات الرقمية، والمتجهات)، ويتم تقييمها وتشكيلها في مجموعة نتائج مثالية باستخدام نموذج مخصص لإعادة الترتيب. ثم يرسل النموذج استجابة بحث موحّدة إلى مُنسِّق النظام.
- أما قوالب الأوامر المهيأة لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) التي تتضمن منطقًا مخصصًا لدمج البيانات السياقية، فإنها تضمن التسجيل التلقائي الدقيق للأوامر ذات الصلة بالتأمين، كما تساعد على الالتزام بحدود طول الأمر المحددة سابقًا. بعد ذلك، يختار المُنسِّق القالب المناسب للحالة ويبدأ تعبئته، ثم يرسل الأمر المُحسّن إلى النموذج المختار والمُدرّب سابقًا.
- يعالج النموذج المُدرّب سابقًا الأمر، ثم يعيد تقديم الرد إلى المستخدم. ووفقًا لاحتياجات العميل، يمكن لساينس سوفت استخدام نموذج LLM مغلق المصدر (مثل OpenAI، وAnthropic، وMeta) أو نموذج مفتوح المصدر (مثل Hugging Face، وReplicate، وغيرها)، أو التكامل مع خدمات أكبر مزودي الخدمات السحابية مثل Amazon Bedrock وAzure OpenAI Service، ما يتيح الوصول إلى العديد من النماذج الرائدة في السوق. يدمج مهندسونا تسجيل أحداث النموذج والتحقق من صحة الاستجابات في طبقة التنسيق، ما يتيح قدرًا أكبر من التحكم في أداء الحل وجودة مخرجات النموذج.
- يقدم المستخدم ملاحظات حول دقة الاستجابة ومدى ملاءمتها. وتُستخدم هذه الملاحظات في تحسين دقة ضبط النموذج، على سبيل المثال، من خلال التعلم المُعزَّز باستخدام ملاحظات المستخدم.
الميزات الأساسية لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في قطاع التأمين
التفاعل القائم على الأوامر
يتفاعل موظفو شركة التأمين (مثل الوكلاء، ومتخصصي الاكتتاب، والاكتواريين، وأخصائيي المطالبات، وغيرهم) والمؤمن عليهم مع المساعدين الرقميين القائمين على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من خلال أوامر نصية. ويطبِّق مساعدو نماذج اللغة الكبيرة (LLM Copilots) مهارات متقدمة في فهم اللغة الطبيعية والاستنتاج لدعم المحادثات في الوقت الفعلي.
تحويل المكالمات إلى نصوص وتوليد الصوت
يمكن لحلول LLM تحويل المكالمات الصوتية عبر الإنترنت (VoIP) إلى نصوص تلقائيًا، مع تلخيصها لاستخدامها لاحقًا بواسطة موظفي التأمين. كما تدعم النماذج متعددة الوسائط التعرف الفوري على الكلام، وتساعد على تصنيف المكالمات المباشرة حسب الفئة (مثل وثائق التأمين، والمطالبات، والتقارير)، ما يتيح لشركات التأمين توجيه الاستفسارات إلى الفريق المناسب بسرعة. أما الحلول المتقدمة، فتستخدم تقنية توليد الصوت لأتمتة الردود المنطوقة.
استيراد البيانات السياقية من مستودع بيانات شركة التأمين
لا يمكن لنماذج اللغة الكبيرة بمفردها الوصول إلى البيانات الخاصة بشركات التأمين. لذا، يتيح دمج تطبيق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مع مستودع البيانات المركزي لشركة التأمين استرجاع البيانات السياقية في الوقت الفعلي من أنظمة الشركة (مثل بوابة التأمين، ونظام CRM، وغيره) ومن المصادر الخارجية المتصلة (مثل أنظمة تتبع العملاء التجاريين، وأنظمة سجلات شركاء الرعاية الصحية، والسجلات العامة).
استخراج البيانات من المستندات
يستخرج نظام LLM البيانات النصية تلقائيًا من المستندات المقدمة من العملاء والوسطاء والوكلاء والأطراف الخارجية ذات الصلة. وقد تتعلق هذه المستندات بأهلية الحصول على خدمات التأمين (مثل بطاقات الهوية، وكشوف الرواتب، وفواتير المرافق، والتراخيص التجارية)، والمخاطر (مثل تقارير الخسائر، وسجلات الأصول، وسياسات السلامة، وتقارير الأثر البيئي)، والمطالبات (مثل الإشعارات الأولى للخسارة، وتقارير الحوادث، وإفادات الشهود)، وغيرها.
تلخيص وتصدير بيانات التأمين
يمكن تلخيص البيانات المستخرجة وفقًا لقواعد محددة أو أوامر فورية، وإدراجها في قوالب المستندات المختارة (مثل نماذج الاكتتاب، ونماذج تسوية الخسائر، وقوالب عروض الأسعار)، ثم تصديرها إلى الأنظمة المتصلة التي تدعم عمليات مثل تقييم المخاطر، وتسعير وثائق التأمين، والمدفوعات البارامترية (التعويضات المعتمدة على مؤشرات محددة)، والمحاسبة، وغيرها.
التحقق من صحة البيانات الخارجية
تتعرف نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على أنماط البيانات الشائعة في مختلف مستندات التأمين، وترصد تلقائيًا المدخلات المفقودة وغير المتسقة في المستندات. كما ترسل إشعارات فورية إلى الأطراف المسؤولة بشأن هذه التناقضات لإجراء مراجعة يدوية.
مراجعة مستندات التأمين
تستخرج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) الأقسام الحساسة من وثائق التأمين، والفواتير، وتقارير الإفصاح، وغيرها؛ وترسلها إلى المراجعين المسؤولين لفحص البيانات والتأكد من دقتها وامتثالها. كما يمكن توجيه هذه النماذج لمقارنة مسودات المستندات بالنماذج القياسية والحقائق الفعلية لكل حالة، وإخطار شركات التأمين بأي ثغرات مكتشفة في المستندات.
تجميع المعرفة التأمينية
استجابةً لاستعلامات شركات التأمين، تُصنِّف نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) البيانات التأمينية التي تحصل عليها حسب مجال الخدمة، ونوع وثيقة التأمين، وشريحة العملاء، وغيرها؛ مع تجميعها في أدلة الموظفين والمواد التعليمية، وتوجيه المستندات الناتجة إلى قاعدة المعرفة المؤسسية لشركة التأمين لتكون متاحة لإرشاد الموظفين، وتدريبهم، ودعم التعلم الذاتي.
توضيح المفهوم الخاطئ حول نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء
بالرغم من براعة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في توليد البيانات غير المنظمة ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، فإنها لا تستطيع بمفردها أتمتة مهام التأمين المعقدة مثل مراقبة المخاطر، أو إعادة حساب الأقساط الديناميكية، أو التعامل مع حالات الاحتيال. ولأتمتة هذه المهام، تحتاجون إلى الجمع بين نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) متعددة القدرات وخوارزميات التعلم المُعزَّز القوية في الاستدلال العددي واتخاذ القرارات التنبؤية، مع دمج النماذج مع أدوات أتمتة العمليات لديكم. والنتيجة هي نظام قائم على وكلاء الذكاء الاصطناعي، وهو ما تحتاجونه لتنفيذ سير عمل رقمي مستقل بالكامل.
كيف تستفيد شركات التأمين الرائدة من حلول نماذج اللغة الكبيرة (LLM)
شركة Markel تعتمد على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لزيادة إنتاجية متخصصي الاكتتاب بنسبة تتجاوز 100%
تعتمد Markel Group Inc.، وهي شركة تأمين أميركية متخصصة تتمتع بخبرة تتجاوز 90 عامًا في السوق وتحقق إيرادات سنوية تزيد على 16 مليار دولار، على منصة لإدارة المخاطر مدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLM) طورتها شركة Cytora لأتمتة أنشطة ما قبل الاكتتاب. ويتولى الحل استخراج وتلخيص معلومات المخاطر من الطلبات المقدمة من الوسطاء والمصادر الخارجية، وتقييم المخاطر وترتيب أولوياتها وفقًا لاستراتيجية الاكتتاب لدى Markel، بالإضافة إلى عرض المخاطر الجاهزة لاتخاذ القرار على متخصصي الاكتتاب.
ساعدت أتمتة معالجة البيانات المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة شركة Markel على تحقيق زيادة بنسبة 113% في إنتاجية فريق الاكتتاب، وتقليص الزمن اللازم لتقديم عروض الأسعار لعملاء التأمين التجاري من 24 ساعة إلى ساعتين فقط.
شركة Zurich تتبنى نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتسريع مراجعة مستندات المطالبات بمقدار 58 ضعفًا
اعتمدت Zurich Insurance Group، وهي واحدة من أكبر شركات التأمين متعددة التخصصات في العالم وتضم 55 ألف موظف وتخدم عملاء في 215 دولة حول العالم، على منصة مدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتحليل المستندات من تطوير شركة expert.ai لأتمتة مراجعة المطالبات. ويستفيد الحل من مخطط المعرفة الخاص بشركة Zurich لفهم ومعالجة مستندات المطالبات متعددة الصيغ الخاصة بالشركة تلقائيًا في مجالات التأمين العام والتأمين على الحياة وتأمينات المزارعين.
من خلال أتمتة استخراج البيانات وتلخيصها بمساعدة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، تمكَّنت الشركة من تقليص زمن مراجعة المطالبات بمقدار 58 ضعفًا، وتوفير 8 ساعات من وقت العمل لكل مراجعة، مع تحقيق دقة عالية في معالجة البيانات.
التقنيات والأدوات التي نستخدمها في تطوير برمجيات التأمين
لغات البرمجة
الواجهة الخلفية
الواجهة الأمامية
أُطر عمل جافا سكريبت لتطوير الواجهة الأمامية
الجوال
سطح المكتب
قواعد البيانات / مخازن البيانات
SQL
NOSQL
قواعد البيانات والمستودعات ومخازن البيانات السحابية
AWS
Azure
Google Cloud Platform
البيانات الضخمة
إدارة قواعد البيانات
إدارة البيانات
معالجة البيانات الضخمة
الذكاء الاصطناعي
منصات وخدمات تعلم الآلة
المكتبات البرمجية وأُطر عمل تعلم الآلة
المنصات والأنظمة الأساسية
ديف أوبس
الحاويات
الأتمتة
أدوات التكامل المستمر والنشر المستمر
المراقبة
بلوك تشين
لغات برمجة العقود الذكية
أُطر العمل والشبكات
الخدمات السحابية
المعايير واللوائح التنظيمية التي نمتثل لها
الضوابط الأساسية للأمن السيبراني (ECC) الصادرة عن الهيئة الوطنية للأمن السيبراني (NCA)، ولوائح البنك المركزي السعودي (ساما)، وأنظمة مكافحة الاحتيال في التأمين، ومتطلبات هيئة التأمين السعودية (IA)، وهيئة السوق المالية (CMA)، ومعايير التقارير المالية الدولية (IFRS17)، ونظام حماية البيانات الشخصية (PDPL)، والقانون الاتحادي رقم (45) لسنة 2021 بشأن حماية البيانات الشخصية في دولة الإمارات، والهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (SDAIA)، وأنظمة مجلس الضمان الصحي في دول الخليج، وغيرها الكثير.
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 نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في قطاع التأمين وكيفية التغلب عليها
التحدي رقم 1: مخاطر الأخطاء الموروثة
قد تنتقل الاستنتاجات المتحيزة والمعلومات الخاطئة والمخرجات الضارة الناتجة عن نماذج اللغة الكبيرة المُدرّبة سابقًا إلى حلول التأمين المعتمدة على هذه النماذج، ما يؤدي إلى الحصول على ردود خاطئة، وتمييز غير مقصود، وانتهاكات محتملة للمعايير الأخلاقية لتقديم الخدمة.
الحل
التحدي رقم 2: ضعف التحكم في أمن البيانات
يثير تقديم بيانات التأمين الحساسة إلى مزودي نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مخاوف بشأن أمن البيانات، ما يشكل مخاطر محتملة تتمثل في الوصول غير المصرح به، والكشف عن البيانات العامة، وانتهاك لوائح حماية البيانات الخاصة بالقطاع مثل نظام حماية البيانات الشخصية (PDPL) في السعودية والإمارات، والقانون الاتحادي رقم (45) لسنة 2021 بشأن حماية البيانات الشخصية في الإمارات، وضوابط الأمن السيبراني الصادرة عن الهيئة الوطنية للأمن السيبراني (NCA ECC)، ولوائح هيئة التأمين السعودية (IA)، ومتطلبات البنك المركزي السعودي (ساما)، ومصرف الإمارات العربية المتحدة المركزي، وغيرها من اللوائح والمعايير المعتمدة في دول الخليج.
الحل
تكاليف تنفيذ حلول LLM لقطاع التأمين
استنادًا إلى خبرة ساينس سوفت، تتراوح تكلفة تنفيذ حلول نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) للتأمين بين 930,000 و3.75 ملايين ريال سعودي أو أكثر، حسب تعقيد الحل، ونهج تحسين النماذج، وخيارات البنية التحتية والتقنية، ومتطلبات الأمان والامتثال.
فيما يلي تقديراتنا التقريبية للسيناريوهات الشائعة:
930,000 - 1.3 مليون ريال سعودي
لتطوير روبوت دردشة مدعوم بنماذج اللغة الكبيرة (LLM) للتواصل مع العملاء. تُطبَّق تقنية التوليد المُعزَّز بالاسترجاع (RAG) لتلبية المتطلبات الخاصة بشركة التأمين.
1.12 - 1.8 مليون ريال سعودي
لتطوير مساعد افتراضي مدعوم بنماذج اللغة الكبيرة لموظفي شركات التأمين. تُضبط نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) الأساسية باستخدام تقنية الضبط الدقيق الفعَّال من حيث المعلمات (PEFT) وتحسين المهارات فيما يتعلق بمعلومات التأمين المحددة باستخدام RAG.
أكثر من 3.75 ملايين ريال سعودي
لتطوير مساعد ذكي مدعوم بنماذج اللغة الكبيرة لشركات التأمين، مُدرَّب على الاستدلال في جوانب خدمية شديدة التخصص أو في نماذج تأمين جديدة.
خدمات استشارات وتنفيذ حلول نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لدى ساينس سوفت
بخبرة ممتدة منذ عام 1989 في تطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي ومنذ عام 2012 في تقنية معلومات التأمين، تقدم ساينس سوفت خدمات متكاملة لمساعدة شركات التأمين والشركات الناشئة في مجال تقنية التأمين على الحصول على حلول موثوقة مدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs).
استشارات حلول LLM لقطاع التأمين
نحلل جدوى استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وفقًا لاحتياجات أعمالكم، ونقدم المشورة بشأن النهج الأكثر كفاءة من حيث التكلفة لتنفيذ حل LLM، كما نقدم استشارات احترافية حول الأمان والامتثال. كما تحصلون على مجموعة الميزات المثلى، والبنية التقنية، ومجموعة التقنيات الأنسب للحل، بالإضافة إلى خطة مفصلة للمشروع تتضمن تقديرات التكلفة والمدة الزمنية.
تنفيذ حلول LLM لقطاع التأمين
يتولى فريقنا إدارة المشروع من البداية إلى النهاية، بدءًا من دمج النماذج المُدرَّبة سابقًا وصولاً إلى تصميم وتطوير تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM). وننشئ عمليات تنسيق آمنة لنماذج اللغة الكبيرة (LLM)، ونُعزِّز وعي النموذج بقطاع التأمين باستخدام تقنيات RAG وPEFT، بالإضافة إلى إعادة تدريب النماذج في الحالات المعقدة. كما تحصلون على نموذج أوَّلي (MVP) لحل LLM المخصص لقطاع التأمين خلال مدة تتراوح بين شهر و4 أشهر.
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.
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.
كانت شراكتنا مع ساينس سوفت لصيانة وتحديث برمجياتنا تجربة متميزة لغاية. إذ نجحوا في اكتشاف وإصلاح العديد من المشكلات القديمة التي كانت تسبب لنا تحديات مستمرة. كان فريقهم دائمًا سريعًا في الرد على استفساراتنا وتقديم المعلومات المطلوبة في الوقت المناسب. أود أن أخص بالذكر جهودهم الملموسة في إعادة تصميم وحدة إعداد التقارير لدينا، التي حققت قفزة هائلة في الأداء بمقدار 30 ضعفًا. بناءً على تجربتنا الرائعة، نوصي بشدة بخدمات ساينس سوفت لمن يبحث عن شريك موثوق لصيانة وتحديث البرمجيات.
أبرز الجلسات الحوار مع خبرائنا
إمكانات وكلاء الذكاء الاصطناعي لكشف الاحتيال في مطالبات التأمين | عرض تقديمي في مؤتمر تحوُّل قطاع التأمين (ITS 2025)
يقدّم هذا العرض فاديم بيلسكي، رئيس قسم الذكاء الاصطناعي وأحد كبار مهندسي الحلول في ساينس سوفت، وذلك خلال قمة تحوُّل قطاع التأمين 2025 (Insurance Transformation Summit) في ولاية بوسطن الأميركية.
يستعرض فاديم الإمكانات التي يتيحها الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء (Agentic AI) في قطاع التأمين، ويعرض كيف يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الصوتيين تبسيط عمليات التحقق من مطالبات التأمين عبر المحادثات، وتعزيز اكتشاف الاحتيال من خلال تحليل الصوت الذكي وتحليل المشاعر المتقدم.