تکامل سریع هوش مصنوعی، صنایع مختلفی را دستخوش تغییرات بنیادین کرده است. صنعت بیمه، به‌ویژه در فرایند پذیرش بیمه‌نامه‌ها، توان بالقوه بالایی برای بهره‌گیری از فناوری‌های هوش مصنوعی دارد. داده‌های گسترده و متنوع در دسترس شرکت‌های بیمه، بستر مناسبی برای توسعه مدل‌های پیش‌بینی فراهم می‌کند. این مدل‌ها می‌توانند محاسبات پیچیده ارزیابی ریسک را با دقت و سرعتی فراتر از توان انسان انجام دهند. استفاده از هوش مصنوعی در پذیرش بیمه‌نامه‌ها علاوه بر بهینه‌سازی روندها، باعث کاهش هزینه‌های عملیاتی، بهبود دقت نرخ‌گذاری و ارائه تجربه‌ای شخصی‌سازی‌شده به بیمه‌گزاران می‌شود. در این مقاله، به بررسی گام‌های کلیدی پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی در فرایند پذیرش بیمه خواهیم پرداخت و چالش‌های مربوط به داده، ابزارها، نیروی متخصص و حاکمیت فناوری را شناسایی و راهکارهایی برای غلبه بر آن‌ها پیشنهاد می‌کنیم.

منبع: Munich Re Automation Solutions، تاریخ انتشار: تیر 1403 (ژوئیه 2024)

در دنیای امروز که مرزهای میان خدمات مالی در حال کم‌رنگ شدن است، الگوی بانک-بیمه (Bancassurance) به عنوان یک هم‌گرایی هوشمندانه میان بانک‌ها و شرکت‌های بیمه، انقلابی در ارائه خدمات مالی ایجاد کرده است. این مدل نوین، با بهره‌گیری از فناوری‌های پیشرفته نظیر هوش مصنوعی و زیرساخت‌های داده‌محور، نه تنها مزایای تجاری چشمگیری به ارمغان آورده، بلکه چالش‌های امنیتی پیچیده‌ای را نیز مطرح کرده است. با پیشرفت‌های فناورانه، تبادل اطلاعات حساس مشتریان میان این دو نهاد حیاتی‌تر و در عین حال آسیب‌پذیرتر شده است. از نشت داده‌های مالی و پزشکی گرفته تا حملات پیچیده سایبری و مهندسی اجتماعی، زیست‌بوم بانک-بیمه با تهدیدات متعددی روبروست. این مقاله به بررسی عمیق این چالش‌ها، از جنبه‌های فنی و راهبردی گرفته تا ابعاد حقوقی و حاکمیتی، می‌پردازد. همچنین، با کاوش در تجربیات بین‌المللی موفق و ناموفق، راهکارهای عملی و سیاست‌گذارانه برای تقویت تاب‌آوری سایبری در این هم‌گرایی حیاتی ارائه می‌شود. آیا می‌دانید چگونه این هم‌گرایی دیجیتال می‌تواند به مزیت رقابتی تبدیل شود، در حالی که امنیت اطلاعات در قلب آن حفظ شود؟ در این مطلب، دکتر نوبهار ما را با ابعاد پنهان این چالش آشنا می‌سازد و راهکارهایی برای آینده‌ای امن‌تر در بانکداری بیمه‌ای عرضه می‌نماید.

در حالی که فناوری هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود فرآیندهای ارزیابی ریسک، مدیریت خسارت، کشف تقلب و رضایت مشتریان در صنعت بیمه کمک کند، ادعاهای غیرواقعی یا گمراه‌کننده در این زمینه نه تنها اعتبار شرکت‌ها را خدشه‌دار می‌سازد، بلکه آن‌ها را در معرض مسئولیت‌های جدی حقوقی، اداری و حتی کیفری قرار می‌دهد. مطلب حاضر، با تمرکز بر قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا و دعاوی حقوقی در نظام‌های حقوقی پیشرفته، به بررسی چالش‌های ناشی از هوش مصنوعی‌نمایی می‌پردازد.

منبع: مؤسسه حقوقی بین‌المللی Clyde & Co؛ تاریخ استخراج: 11 خرداد 1404 (1 ژوئن 2025)

در جهانی که تصمیمات انسانی می‌توانند مسیر یک بحران را هموار یا از آن پیشگیری کنند، دیگر نمی‌توان عنصر انسانی را در تحلیل ریسک نادیده گرفت. مدیریت ریسک رفتاری، با پیوند میان روان‌شناسی، اقتصاد رفتاری و بیمه، دریچه‌ای نو به درک ریشه‌های واقعی ریسک می‌گشاید—ریشه‌هایی که نه در نمودارها، بلکه در ذهن و رفتار انسان نهفته‌اند. این مطلب، به معرفی و واکاوی «مدیریت ریسک رفتاری» می‌پردازد؛ رویکردی نوین که نقش سوگیری‌های ذهنی، احساسات، و تعاملات اجتماعی را در شکل‌گیری ریسک‌ها برجسته می‌سازد. با تمرکز ویژه بر صنعت بیمه، این نوشتار نشان می‌دهد که چگونه تحلیل رفتار انسان می‌تواند به ارزیابی دقیق‌تر ریسک، طراحی محصولات خلاقانه، افزایش تعامل با مشتری و حتی کشف تقلب کمک کند.

تهیه متن انگلیسی توسط: چت جی.بی.تی

در بسیاری از نقاط جهان، الگو‌های سنتی تأمین مالی بخش سلامت، ناکافی است و میلیون‌ها نفر را بدون دسترسی به خدمات بهداشتی ضروری و حمایت مالی در برابر هزینه‌های بیماری، رها کرده‌اند. مقاله حاضر، بیمه اتکایی اجتماعی را به عنوان یک راهبرد پیشرو برای تأمین مالی پایدار سلامت جامعه، معرفی می‌نماید و به طور جامع، آن را مورد بررسی قرار می‌دهد. این نوشتار، به نقاط ضعف ذاتی نظام‌های متعارف می‌پردازد و نشان می‌دهد که چگونه بیمه اتکایی اجتماعی، با تقویت طرح‌های ابتکاری جامعه‌محور، می‌تواند تاب‌آوری مالی بیشتری را رواج دهد و پوشش سلامت را برای جمعیت‌های حاشیه‌نشین به ارمغان آورد. درنهایت، این مقاله، به بررسی چالش‌ها و الزامات اجرایی بیمه اتکائي اجتماعی سلامت در ایران می‌پردازد.

منبع اصلی: بانک جهانی، تاریخ استخراج: ۱۲ خرداد ۱۴۰۴ (۲ ژوئن ۲۰۲۵)

در صنعت بیمه اتکایی که مدیریت ریسک در قلب آن قرار دارد، شبیه‌سازی مونت کارلو به‌عنوان ابزاری نوین و مؤثر برای تحلیل عدم‌قطعیت و پیش‌بینی سناریوهای پرریسک، به‌طور فزاینده‌ای جایگزین روش‌های سنتی شده است. از مدل‌سازی فجایع طبیعی گرفته تا بیمه اتکایی محصولات کشاورزی و حمایت از بیمه‌گران خرد، این تکنیک نقش کلیدی در ارزیابی دقیق‌تر ریسک‌ها و تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر ایفا می‌کند. اکنون، در مواجهه با بحران‌های غیرمنتظره و داده‌های ناقص، صنعت بیمه اتکایی بیش از هر زمان دیگری به این ابزار تحلیلی وابسته شده است.

منبع: اکچوئریال پست، تاریخ استخراج: 3 خرداد 1404 (24 می 2025)