استفاده از هوش مصنوعی در صنعت بیمه دیگر یک موضوع مربوط به آینده نیست. مسئله اصلی امروز این است که چه بخش‌هایی از فرآیندهای بیمه‌ای را می‌توان به عامل‌های هوشمند سپرد و در چه نقاطی همچنان حضور و نظارت انسان ضروری است.
در رویداد IRAN AI 2026 و در پنل «کاربرد هوش مصنوعی در صنعت بیمه و اینشورتک»، علیرضا شکیبایی، معاون توسعه محصول ریتون، درباره نقش هوش مصنوعی و عامل‌های هوشمند در آینده صنعت بیمه صحبت کرد.
به گفته او، هدف اصلی استفاده از فناوری‌های هوشمند، ایجاد تجربه‌ای واقعی و ملموس برای مشتری است؛ تجربه‌ای که بتواند سرعت، دقت و کیفیت خدمات بیمه‌ای را افزایش دهد.
عامل‌های هوشمند؛ آینده اتوماسیون در صنعت بیمه
یکی از موضوعات اصلی این نشست، توسعه عامل‌های هوشمند یا Agentic AI بود.
عامل‌های هوشمند می‌توانند براساس یک هدف مشخص، اطلاعات را تحلیل کنند، مراحل مختلف یک فرآیند را انجام دهند و پیشنهادهای لازم را ارائه کنند.
این فناوری می‌تواند در بخش‌هایی مانند تحلیل داده، توسعه محصول، تست نرم‌افزار، بررسی خسارت و ارزیابی ریسک مورد استفاده قرار گیرد.
هدف از توسعه این سیستم‌ها، صرفاً کاهش نیروی انسانی نیست؛ بلکه افزایش سرعت انجام کارها و استفاده بهتر از ظرفیت تیم‌های موجود است.
دو کاربرد اصلی هوش مصنوعی در صنعت بیمه
براساس توضیحات مطرح‌شده، هوش مصنوعی از دو مسیر اصلی وارد صنعت بیمه می‌شود.
مسیر اول، استفاده از AI در توسعه محصول و بهبود فرآیندهای داخلی است. در این حالت، هوش مصنوعی به تیم‌های فنی کمک می‌کند تحلیل، توسعه و تست نرم‌افزار را سریع‌تر انجام دهند.
مسیر دوم، طراحی محصولات و خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی برای مشتریان است.
در این مدل، AI مستقیماً وارد تجربه مشتری می‌شود و می‌تواند در انتخاب بیمه‌نامه، ثبت خسارت، بررسی مدارک و ارزیابی ریسک نقش داشته باشد.
ضرورت توسعه زیرساخت بومی هوش مصنوعی
یکی دیگر از موضوعات مطرح‌شده، توسعه زیرساخت‌های بومی برای استفاده از هوش مصنوعی بود.
با توجه به محدودیت‌های ناشی از تحریم‌ها و احتمال محدودشدن دسترسی به سرویس‌های خارجی، ایجاد زیرساخت داخلی می‌تواند پایداری سامانه‌های بیمه‌ای را افزایش دهد.
چنین زیرساختی باید بتواند حتی در شرایط محدودیت دسترسی به سرویس‌دهندگان خارجی، فعالیت سیستم‌های هوشمند را ادامه دهد.
مرز اتوماسیون و نظارت انسانی کجاست؟
یکی از چالش‌های مهم در استفاده از هوش مصنوعی در صنعت بیمه، تعیین میزان اتوماسیون است.
موضوع اصلی دیگر این نیست که از AI استفاده شود یا نه، بلکه باید مشخص شود چه تصمیم‌هایی را می‌توان کاملاً خودکار کرد و چه تصمیم‌هایی نیازمند تأیید انسان هستند.
عامل‌های هوشمند می‌توانند فعالیت‌های تکراری و تحلیل‌های اولیه را انجام دهند، اما فرآیندهای مالی و پرریسک همچنان نیازمند محدودیت و نظارت دقیق هستند.
اهمیت مرزگذاری برای عامل‌های هوشمند
در مدل Agentic AI، تعیین «مرز عملکرد» یا Boundary اهمیت زیادی دارد.
برای هر عامل هوشمند باید مشخص شود که تا چه سطحی اجازه تصمیم‌گیری و اجرای عملیات دارد.
این محدودیت‌ها براساس عواملی مانند میزان ریسک، الزامات رگولاتوری، قواعد کسب‌وکار و پیامدهای احتمالی تصمیم تعیین می‌شوند.
هرچه یک تصمیم حساس‌تر و پرریسک‌تر باشد، سطح دسترسی عامل هوشمند نیز باید محدودتر باشد.
کاربرد هوش مصنوعی در پرداخت خسارت
فرآیند پرداخت خسارت یکی از مهم‌ترین حوزه‌های کاربرد هوش مصنوعی در صنعت بیمه است.
در یک فرآیند هوشمند، مشتری اطلاعات و مدارک خسارت را ثبت می‌کند، داده‌ها توسط سیستم تحلیل می‌شوند و عامل هوشمند پیشنهاد میزان خسارت قابل پرداخت را ارائه می‌دهد.
در این مرحله، سیستم می‌تواند احتمال تقلب، سوابق بیمه‌گذار و شرایط بیمه‌نامه را نیز بررسی کند.
با این حال، به دلیل ماهیت مالی این فرآیند، باید سقف مشخصی برای پرداخت خودکار وجود داشته باشد و پرونده‌های پرریسک یا مشکوک به بررسی انسانی ارجاع داده شوند.
هوش مصنوعی و شناسایی تقلب بیمه‌ای
یکی دیگر از کاربردهای مهم AI، شناسایی تقلب بیمه‌ای است.
سیستم‌های هوشمند می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را بررسی کرده و الگوهای غیرعادی را شناسایی کنند.
بررسی سابقه خسارت، رفتار بیمه‌گذار و اطلاعات پرونده می‌تواند به شناسایی سریع‌تر موارد مشکوک کمک کند.
این موضوع علاوه بر کاهش هزینه‌های ناشی از تقلب، می‌تواند زمان بررسی پرونده‌های عادی را نیز کاهش دهد.
کدام بخش‌های بیمه ظرفیت بیشتری برای AI دارند؟
بیمه‌های اشخاص، درمان، عمر و فرآیندهای پرداخت خسارت از جمله حوزه‌هایی هستند که ظرفیت بیشتری برای استفاده از هوش مصنوعی دارند.
در این بخش‌ها، AI می‌تواند در تحلیل نیاز مشتری، بررسی مدارک، ارزیابی ریسک و ارائه پیشنهادهای متناسب نقش داشته باشد.
با توجه به اینکه تعامل روزانه مشتریان با شرکت‌های بیمه نسبتاً محدود است، تمرکز بر نقاط مهمی مانند خرید، تمدید و دریافت خسارت می‌تواند ارزش بیشتری ایجاد کند.
اهمیت KPI در پروژه‌های هوش مصنوعی
استفاده از هوش مصنوعی بدون تعیین شاخص‌های قابل اندازه‌گیری نمی‌تواند موفقیت پروژه را مشخص کند.
به همین دلیل، تعریف شاخص‌های کلیدی عملکرد یا KPI اهمیت زیادی دارد.
کاهش زمان پرداخت خسارت، کاهش هزینه‌های عملیاتی، افزایش سرعت بررسی پرونده، کاهش تقلب و افزایش رضایت مشتری از جمله شاخص‌هایی هستند که می‌توانند برای ارزیابی عملکرد پروژه‌های AI مورد استفاده قرار گیرند.
آینده هوش مصنوعی در صنعت بیمه
آینده صنعت بیمه به سمت استفاده گسترده‌تر از عامل‌های هوشمند حرکت می‌کند؛ اما این روند به معنای حذف کامل نقش انسان نیست.
مدل مؤثرتر، ترکیبی از توانایی هوش مصنوعی و نظارت انسانی خواهد بود؛ به‌گونه‌ای که فعالیت‌های تکراری و تحلیل‌های اولیه توسط سیستم انجام شوند و تصمیم‌های حساس و مالی همچنان تحت کنترل انسان باقی بمانند.
در نهایت، موفقیت هوش مصنوعی در صنعت بیمه زمانی معنا پیدا می‌کند که این فناوری بتواند تجربه مشتری را بهبود دهد، سرعت خدمات را افزایش دهد، هزینه‌ها را کاهش دهد و به مدیریت بهتر ریسک کمک کند.
