طراحی چارچوب هوشمند نظارت تطبیقی بر صنعت بیمه در بستر تحول دیجیتال؛ تلفیق تحلیل کلان داده، بلاکچین و هوش مصنوعی تبیینی

با شتاب گرفتن تحول دیجیتال در صنعت بیمه، روش های سنتی نظارت به دلیل محدودیت در پردازش داده های لحظه ای، ریسک خطای بالاتر و شفافیت ناکافی، کارایی خود را از دست داده اند. این پژوهش با هدف طراحی و ارزیابی یک چارچوب هوشمند نظارت تطبیقی، رویکردی یکپارچه را پیشنهاد می کند که از ظرفیت های تحلیل بلادرنگ کلان داده، فناوری بلاکچین و هوش مصنوعی تبیینی بهره می گیرد. مسیر پژوهش به صورت ترکیبی و با استفاده از تحلیل محتوای نظام مند اسناد مقرراتی، مصاحبه های نیمه ساختاریافته با صاحب نظران و پیمایش میدانی ۲۰ شرکت بیمه انجام شد. چارچوب طراحی شده با استناد به مدل فناوری–سازمان–محیط (TOE) توسعه یافت و سپس به صورت یک سامانه آزمایشی شامل سه ماژول داده کاوی بلادرنگ، لایه ثبت بلاکچین و موتور استدلال تبیینی پیاده سازی شد. داده ها در محیط آزمایشگاهی تحت سه سناریوی مهم — تغییرات ناگهانی شاخص های عملکرد، بروز حملات سایبری، و تغییرات مقرراتی ناگهانی — مورد ارزیابی قرار گرفتند. نتایج نشان داد که میانگین زمان کشف تخلف ۴۸٪ کاهش یافت، نرخ خطای داده ناشی از دستکاری ۶۲٪ کم شد و رضایت ذی نفعان از شفافیت تصمیمات از ۵۴٪ به ۸۷٪ افزایش پیدا کرد. مدل سازی معادلات ساختاری مبتنی بر حداقل مربعات جزئی نیز نشان داد که بعد فناوری قوی ترین اثر را بر کارایی نظارت داشت (β=۰.۷۱)، در حالی که ابعاد سازمانی (β=۰.۵۸) و محیطی (β=۰.۴۶) نیز اثرات معنادار داشتند(R²=۰.۶۹). این نتایج تاکید می کند که ترکیب فناوری های پیشرفته با چارچوب های مقرراتی انطباق پذیر می تواند زمان واکنش به تهدیدها را کاهش داده، شفافیت نظارتی را ارتقاء داده و هزینه های عملیاتی را کاهش دهد. یافته ها نه تنها برای نهادهای نظارتی و سیاست گذار بلکه برای مدیران فناوری اطلاعات در بخش بیمه کاربرد مستقیم دارد و مسیرهای آتی پژوهش را به سمت شبیه سازی های جامع تر و تحلیل اثرات اقتصادی سوق می دهد. علاوه بر این، با توجه به رشد ۱۵-۲۰ درصدی استفاده از AI در نظارت بیمه ای تا سال ۲۰۲۵، این چارچوب می تواند الگویی برای پیاده سازی در مقیاس جهانی باشد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، نظارت تطبیقی بیمه ، کلان داده ، بلاکچین ، تحول دیجیتال