کاربرد هوش مصنوعی در بهبود کارایی صنعت بیمه مدلسازی ریسک تقلب و بهینه سازی فرآیندهای ادعا در بستر اینشورتک

صنعت بیمه در جمهوری اسلامی ایران با چالش های ساختاری همچون ضریب خسارت بالا، فرآیندهای طولانی در رسیدگی به ادعاها و بروز تقلب های سازمان یافته مواجه است. در عصر تحول دیجیتال، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به عنوان ابزارهای نوین در بهبود کارایی و افزایش شفافیت فرآیندهای بیمه ای شناخته می شوند. این پژوهش با رویکرد تحلیلی-کاربردی و بهره گیری از داده های واقعی شامل پانصد هزار پرونده خسارت به مدل سازی نقش فناوری های هوشمند در کاهش هزینه های تقلب و بهینه سازی چرخه رسیدگی به ادعاها پرداخته است. در این راستا، الگوریتم های مختلف از جمله جنگل تصادفی، گرادیان بوستینگ و شبکه های عصبی به کار گرفته شدند و نتایج نشان دادند که ترکیب مدل های یادگیری ماشین با تحلیل زبان طبیعی و بلاکچین می تواند هزینه های ناشی از تقلب را بیش از پانزده درصد کاهش داده و زمان پاسخگویی به ادعاهای استاندارد را به کمتر از هفتاد و دو ساعت کاهش دهد. نوآوری این تحقیق در تمرکز بر داده های نامتعادل، بهره گیری از مدل های توضیح پذیر هوش مصنوعی و ارائه راهکارهای عملی برای پیاده سازی آن در بستر اینشورتک ایران است. یافته ها بیانگر ضرورت سرمایه گذاری هدفمند در زیرساخت های دیجیتال، آموزش نیروی انسانی و اصلاح آیین نامه های بیمه ای برای دستیابی به کارایی پایدار در صنعت بیمه کشور می باشد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، تقلب بیمه ای ، کارایی عملیاتی ، اینشورتک