مباشر تأمين : رصد اتحاد شركات التأمين
المصرية 7 تحديات رئيسية تواجه استخدام الذكاء الاصطناعي في سوق
التأمين البارامتري فى نشرته الدورية التى أصدرها أمس بعنوان : " إعادة تشكيل التأمين البارامتري
باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي: الفرص والتحديات".
وقال الاتحاد إنه رغم أن الذكاء الاصطناعي أصبح
أحد المحركات الرئيسية لتطوير التأمين البارامتري، فإن نجاح تطبيقه على نطاق واسع
سيعتمد على قدرة الشركات على معالجة تحديات جودة البيانات، وشفافية النماذج،
والامتثال التنظيمي، وتوفير الكفاءات المتخصصة، بما يضمن الاستفادة من مزاياه دون
الإخلال بثقة العملاء وكفاءة السوق.
وجاءت التحديات التى رصدها الاتحاد على النحو
التالي:
1.محدودية جودة
البيانات وتكاملها
يعتمد الذكاء
الاصطناعي على كميات ضخمة من البيانات لتدريب النماذج وتحسين دقتها، إلا أن العديد
من أسواق التأمين لا تزال تعاني من نقص البيانات التاريخية أو عدم تجانسها بين
المناطق المختلفة.
2.صعوبة تفسير
خوارزميات الذكاء الاصطناعي
تعتمد بعض نماذج
الذكاء الاصطناعي الحديثة، خاصة نماذج التعلم العميق، على خوارزميات معقدة يصعب
تفسير طريقة وصولها إلى النتائج، ويشكل ذلك تحديًا أمام شركات التأمين عند الحاجة
إلى توضيح أسباب بعض القرارات للعملاء أو للجهات الرقابية، خاصة في المسائل
المرتبطة بالتسعير أو تحديد شروط التغطية.
3. التحيز
الخوارزمي
(Algorithmic Bias)
إذا تم تدريب
النماذج على بيانات غير مكتملة أو منحازة، فقد تنعكس هذه الانحيازات على النتائج
النهائية، وقد يؤدي ذلك إلى تقييم غير دقيق لبعض المخاطر أو إلى تقديم نتائج لا
تعكس الواقع بصورة متوازنة، مما يفرض على الشركات ضرورة المراجعة المستمرة للنماذج
واختبارها بصورة دورية.
4.ارتفاع
تكلفة تطوير وتشغيل النماذج الذكية
يتطلب بناء
نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة استثمارات كبيرة في البنية التكنولوجية وقواعد البيانات
والخبرات المتخصصة. وقد يمثل ذلك تحديًا للشركات الصغيرة والمتوسطة مقارنة
بالشركات العالمية الكبرى التي تمتلك إمكانات مالية وتكنولوجية أكبر.
5.الاعتماد
المتزايد على مقدمي التكنولوجيا والبيانات
أصبحت شركات
التأمين تعتمد بصورة متزايدة على شركات التكنولوجيا المتخصصة ومقدمي بيانات
الأقمار الصناعية والمنصات التحليلية، ويؤدي هذا الاعتماد إلى زيادة مخاطر التشغيل
في حال حدوث خلل في تدفق البيانات أو توقف إحدى المنصات أو انخفاض جودة المعلومات
المستخدمة في النماذج.
6.نقص
الكفاءات المتخصصة
يتطلب استخدام
الذكاء الاصطناعي في التأمين البارامتري توافر خبرات تجمع بين علوم البيانات
والتأمين والاكتواري وإدارة المخاطر وعلوم المناخ، ومع النمو السريع للتكنولوجيا،
تواجه العديد من الشركات صعوبة في استقطاب الكفاءات القادرة على تطوير النماذج
وإدارتها ومراجعتها بشكل مستمر.
7.المتطلبات
الرقابية المتزايدة
تشهد العديد من
الأسواق المالية حاليًا توجهًا نحو وضع أطر تنظيمية أكثر صرامة لاستخدام الذكاء
الاصطناعي، خاصة في القطاعات المالية والتأمينية. ويستلزم ذلك من شركات التأمين
تطوير أنظمة للحوكمة والرقابة والتوثيق للتأكد من سلامة النماذج وامتثالها
للمتطلبات التنظيمية الحالية والمستقبلية.
