برمجيات إدارة مخاطر التأمين

• تجميع بيانات المخاطر المرتبطة بالعملاء من مصادر داخلية وخارجية، على دفعات أو في الوقت الفعلي، بما في ذلك:
  • البيانات المقدمة من العملاء للاكتتاب، مثل كشوف الحسابات المصرفية، وإثباتات التوظيف، والسجل الطبي، وغيرها.
  • خصائص الأصول المؤمن عليها (القيمة، والموقع الجغرافي، والحالة، وغيرها).
  • البيانات المناخية، والجيوسياسية، والديموغرافية، والاقتصادية للموقع الجغرافي.
  • التغطية التأمينية السابقة للعميل، وسجل المطالبات.
  • الإشعارات الأولى بالخسارة (FNOLs)، والمستندات الداعمة للمطالبات (مثل التقارير الطبية، وتقارير الحوادث، وغيرها).
• دعم صيغ متعددة للبيانات، بما في ذلك ملفات JSON، وCSV، وXML، وPDF، والنصوص، والصور الرقمية، والرسائل الصوتية مسجَّلة، وبث فيديو، وغيرها.
• استخدام الذكاء الاصطناعي في المعالجة المسبقة للبيانات (الهيكلة، والتنقية، والإثراء) والتحقق من صحتها، بما في ذلك المقارنة المرجعية مع مصادر خارجية.
• التخزين المركزي للبيانات المجمعة.

• نمذجة وتحليل السيناريوهات، بما في ذلك التحليل القائم على تقنية تعلم الآلة (ML)، وتحليل الافتراضات (what-if analysis)، وتحليل شجرة الأحداث، وتحليل شجرة الأعطال، وتحليل أنماط وتأثيرات الأعطال، وغيرها، وذلك لتحديد:
  • احتمالية حدوث مخاطر التأمين في ظل أحداث معينة من جانب العميل.
  • تأثير عوامل مخاطر التأمين المختلفة في أحداث الخسارة المرتبطة بها، مثل تأثير خصائص الممتلكات المؤمنة في احتمالية الخسارة ضمن تأمين الممتلكات والمسؤوليات، أو تأثير الحالة الصحية للعميل في احتمالية الوفاة.
• إجراء محاكاة «مونت كارلو» للتنبؤ وقياس تأثير عوامل عدم اليقين الخارجية، مثل الحوادث التي يتعرض لها الأشخاص المؤمن عليهم، والكوارث الطبيعية، والأحداث القهرية الجيوسياسية، والتغيرات في متطلبات الامتثال التنظيمي، وغير ذلك.
• تقييم التأثير المحتمل لمخاطر التأمين استنادًا إلى صيغ اكتوارية مخصّصة للتأمين.
• قواعد مخصصة لتصنيف العملاء الأفراد والشركات حسب فئات مخاطر التأمين.

الحساب القائم على القواعد والمدعوم بتعلم الآلة (ML) لقيم الخسائر المتوقعة استنادًا إلى:

• الالتزامات الحالية.
• تكرار المطالبات السابقة وشدتها.
• مدفوعات المطالبات السابقة والمصروفات المتعلقة بالتحقيق في المطالبات وتسويتها.

• حساب أقساط التأمين المخصصة لكل فئة على حدة بناءً على شروط وثائق التأمين، ومخاطر العملاء، والربحية، واحتمالية الخسارة، والضرائب الخاصة بالمنطقة، وغيرها.
• حساب مخصصات الخسارة وفقًا لطرق متعددة، من بينها طريقة السلسلة المتدرجة أو السلم المتسلسل (chain-ladder) المستقلة عن التوزيع، وطريقة بورنهوتر-فيرجسون (Bornhuetter–Ferguson)، وطريقة متوسط التكلفة لكل مطالبة، وغيرها.
• تقديم توصيات مدعومة بالذكاء الاصطناعي حول المستوى الأمثل لمخصصات الخسائر استنادًا إلى تحليل الخسائر السابقة والمتوقعة، وإيرادات الأقساط والاستثمارات، وتكاليف الأحداث غير المتوقعة، وتغطية إعادة التأمين، وغير ذلك.
• المراقبة اللحظية لمستوى استهلاك ميزانية مخصصات الخسارة الحالية مقابل الميزانية المخططة.

• تقييم احتمالية حدوث خسائر باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء (IoT) استنادًا إلى:
  • الموقع الجغرافي للمؤمن عليه، وسلوكه، وحالته الصحية.
  • حالة الأصول المؤمن عليها والبيئة المحيطة بها.
  • الظروف الجوية وحالة المرور.
  • مؤشرات الرعاية الصحية، والتوجهات الجيوسياسية، والاتجاهات الاقتصادية.
• الرصد الفوري للأحداث عالية المخاطر.
• تقديم توصيات ذكية بشأن الإجراءات الأنسب التي ينبغي على حاملي وثائق التأمين اتخاذها لمنع الخسائر.
• التواصل الفوري مع العملاء بشأن خطوات التخفيف من المخاطر عبر تطبيقات التأمين أو البريد الإلكتروني أو تطبيقات المراسلة.

• الحساب الآلي لمؤشرات المخاطر الرئيسية (KRIs) الكمية.
• التقييم القائم على قواعد محددة والمدعوم بالذكاء الاصطناعي لمؤشرات المخاطر الرئيسية (KRIs) النوعية.
• إعداد حدود متعددة المستويات لمؤشرات المخاطر الرئيسية للتأمين (منخفضة، ومتوسطة، وعالية) استنادًا إلى:
  • التحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي للتعرض للمخاطر، وتقديم توصيات ذكية بشأن حدود المخاطر المناسبة.
  • قواعد يحددها المستخدم، مثل الإبقاء على التأثيرات المحتملة للمخاطر ضمن حدود مقبولة.
• تحليل مؤشرات المخاطر الرئيسية (KRI)، والرصد الفوري للأحداث عالية المخاطر.
• تقسيم المخاطر تلقائيًا وتحديد أولوياتها للتعامل معها بناءً على شدة التأثير (الخسائر المالية المتوقعة، والتأخيرات التشغيلية، وغيرها).
• التحليل الذكي للأسباب الجذرية، لتحديد الأسباب الكامنة للتغييرات في مؤشرات المخاطر الرئيسية (KRI) للتأمين.
• تحليلات تنبؤية لتحديد اتجاهات المخاطر.

• الإعداد التعاوني لاستراتيجيات وخطط تخفيف مخاطر التأمين.
• تقديم توصيات مدعومة بالذكاء الاصطناعي حول أنسب تدابير الوقاية من المخاطر، مثل التسعير الأمثل لمنتجات التأمين، وإعداد مخصصات الخسائر، وإعادة توزيع السيولة النقدية بين الحسابات المصرفية لشركات التأمين بما يلبي احتياجات السيولة، وإعادة توزيع المهام لحل المشكلات العاجلة.
• التنفيذ التلقائي لخطوات التخفيف من المخاطر، بما يشمل استخدام عقود تأمين ذكية لضمان التتبع الكامل لاستجابات المخاطر.
• جداول زمنية قابلة للتهيئة لتنفيذ خطوات التخفيف من المخاطر بناءً على أولوية المخاطر.
• المراقبة اللحظية لتقدم أنشطة التخفيف من المخاطر وفعاليتها.
• التواصل الفوري بين فِرق التأمين للتعاون في أنشطة إدارة المخاطر.

• إسناد مهام محددة لرقابة المخاطر إلى أنسب المتخصصين في التأمين بناءً على أدوارهم الوظيفية، ومؤهلاتهم، وجدولهم الزمني، وغير ذلك.
• مسارات عمل قابلة للتهيئة للموافقات متعددة الأقسام على مخاطر التأمين الأساسية، ومؤشرات المخاطر الرئيسية (KRIs)، وحدود المخاطر، والاستثناءات.
• إتاحة الوصول إلى معلومات محددة عن المخاطر بناءً على الأذونات الممنوحة.
• سجل تدقيق شامل لأنشطة المستخدمين.
• المراقبة اللحظية لامتثال إدارة مخاطر التأمين للسياسات الداخلية لإدارة المخاطر والمعايير القانونية واللوائح التنظيمية، مثل 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)، والهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (SDAIA)، وأنظمة مجلس الضمان الصحي في دول الخليج، وغيرها الكثير.
• الكشف المدعوم بالذكاء الاصطناعي عن احتيال الموظفين وحالات عدم الامتثال.

• إعداد تقارير تلقائية عن مؤشرات مخاطر التأمين الرئيسية المطلوبة، واتجاهات المخاطر، وأنشطة إدارة المخاطر، والامتثال، وغيرها (حسب الفترة الزمنية، والموقع الجغرافي، ومحفظة التأمين، وغيرها).
• نماذج تقارير قابلة للتخصيص لمختلف مخاطر التأمين، بما في ذلك مخاطر الاكتتاب، والاحتيال في المطالبات، والمخاطر المالية، والمخاطر التنظيمية، وغيرها.
• دعم أنواع متعددة من تصوُّر البيانات لتحليلات المخاطر، بما في ذلك الجداول التفاعلية، ومصفوفات المخاطر، وأشجار المخاطر، والخرائط الحرارية للمخاطر، والمخططات والرسوم البيانية متعددة الأبعاد.
• لوحات معلومات قابلة للتهيئة لمختلف الأدوار، بما في ذلك المحللين الماليين، وخبراء الموارد البشرية، ومدققي الامتثال، وغير ذلك.
• تقديم تقارير مخاطر مجدولة وعند الطلب إلى الإدارة العليا والجهات القانونية.