https://virgool.ir/feed/@Insurtech_Iranرسانه اینشورتک ایران؛ اخبار و اطلاعات تخصصی نوآوری و فناوری های بیمه در جهان و صنعت بیمه کشور ایرانfa2026-11-10 22:28:31https://files.virgool.ir/upload/users/735845/avatar/ncrPaW.jpghttps://virgool.ir/@Insurtech_Iranhttps://virgool.ir/@Insurtech_Iran/الگوها-و-داشبوردهای-مدیریت-ریسک-تبدیل-داده-های-ریسک-به-تصمیمات-بهتر-کسب-وکار-rq6qotrhpqcmموضوع اصلی مقاله:  چگونگی استفاده از الگوهای استاندارد، ابزارهای ارزیابی ریسک و داشبوردهای مدیریتی برای تبدیل اطلاعات پراکنده ریسک به یک نظام یکپارچه تصمیم‌گیری، نظارت و کنترل در سازمان.۱. مقدمه و طرح مسئلهامروزه سازمان‌ها با انواع مختلفی از ریسک مواجه هستند؛ از جمله اختلال در زنجیره تأمین، تهدیدات امنیت سایبری، مشکلات عملیاتی، تغییرات مقرراتی و عملکرد نامطلوب سرمایه‌گذاری‌های راهبردی.بسیاری از سازمان‌ها برای مدیریت این ریسک‌ها، از دفاتر ثبت ریسک (Risk Register)، مستندات کنترلی، گزارش‌های ارزیابی و داشبوردهای مدیریتی استفاده می‌کنند؛ اما مشکل اساسی این است که اطلاعات معمولاً در فایل‌های متعدد و سامانه‌های مجزا نگهداری می‌شوند.در چنین شرایطی:روش ارزیابی و امتیازدهی ریسک در واحدهای مختلف یکسان نیست.مسئولیت مدیریت برخی ریسک‌ها به‌روشنی مشخص نشده است.اقدامات اصلاحی در ابزارهای جداگانه ثبت و پیگیری می‌شوند.اطلاعات داشبوردهای مدیریتی با صرف زمان زیاد و به‌صورت دستی تجمیع می‌شوند.مدیران ممکن است به‌جای دریافت تصویری به‌روز از ریسک‌های سازمان، با اطلاعات ناقص و قدیمی تصمیم‌گیری کنند.پیام محوری مقاله: ارزش واقعی مدیریت ریسک به تعداد ریسک‌های ثبت‌شده در سازمان وابسته نیست؛ بلکه به میزان تأثیرگذاری اطلاعات ریسک بر تصمیمات مدیریتی، تخصیص منابع و افزایش تاب‌آوری سازمان بستگی دارد.به بیان دیگر، هدف صرفاً ثبت ریسک نیست؛ بلکه باید اطلاعات ریسک به اقدام مدیریتی منجر شود.۲. هزینه‌های پنهان مدیریت ریسک پراکندهمقاله تأکید می‌کند که پراکندگی اطلاعات ریسک، فقط یک مشکل مستندسازی نیست؛ بلکه پیامدهای عملیاتی و مدیریتی مهمی دارد.مهم‌ترین چالش‌ها عبارت‌اند از:راهکار پیشنهادی مقاله، صرفاً ایجاد یک داشبورد جدید نیست؛ بلکه ایجاد یک رویکرد استاندارد مدیریت ریسک با اطلاعات معتبر، ابزارهای یکپارچه، مسئولیت‌های مشخص و شاخص‌های قابل اندازه‌گیری است.۳. هشت حوزه اصلی مدیریت ریسکمقاله یک مجموعه ابزار کاربردی معرفی می‌کند که مدیریت ریسک را در هشت حوزه اصلی پوشش می‌دهد.حوزه اول: مدیریت ریسک پایه (Core Risk Management)هدف این حوزه، شناسایی، ارزیابی و اولویت‌بندی ریسک‌های سازمانی است.ابزارهای پیشنهادی:دفتر ثبت ریسک‌های سازمانی (Enterprise Risk Register)مدل مقایسه ریسک ذاتی و ریسک باقیمانده (Inherent vs. Residual Risk)محاسبه‌گر ریسک باقیمانده (Residual Risk Calculator)ماتریس حرارتی ریسک (Risk Heatmap)فرم تحلیل سناریو (Scenario Analysis)دفتر ثبت ریسک‌های راهبردی (Strategic Risk Register)در این رویکرد، هر ریسک باید دارای اطلاعاتی نظیر ماهیت ریسک، پیامدهای احتمالی، احتمال وقوع، مالک ریسک، کنترل‌های موجود، اقدامات موردنیاز و وضعیت بازبینی باشد.ارزش کسب‌وکاری: ارزیابی یکسان‌تر ریسک‌ها، اولویت‌بندی شفاف‌تر و شناخت بهتر میزان مواجهه سازمان با ریسک.حوزه دوم: ریسک سایبری و عملیاتی (Cyber & Operational Risk)این حوزه بر شناسایی و ارزیابی تهدیداتی تمرکز دارد که می‌توانند امنیت اطلاعات، استمرار عملیات، عملکرد مالی و اعتبار سازمان را تحت تأثیر قرار دهند.ابزارهای پیشنهادی:دفتر ثبت اهمیت و حساسیت دارایی‌ها (Asset Criticality Register)الگوی ارزیابی شکاف کنترل‌ها (Control Gap Assessment)دفتر ثبت ریسک سایبری (Cyber Risk Register)فرم امتیازدهی ریسک اشخاص ثالث (Third-Party Risk Scoring)دفتر پایش تهدیدات (Threat Landscape Monitoring)ماتریس اولویت‌بندی آسیب‌پذیری‌ها (Vulnerability Prioritization Matrix)ارزش کسب‌وکاری: شناخت دارایی‌های حیاتی، اولویت‌بندی اقدامات اصلاحی و تقویت نظارت بر ریسک‌های عملیاتی و امنیتی.حوزه سوم: هم‌راستاسازی کنترل‌ها و ریسک‌ها (Control & Risk Alignment)صرف شناسایی ریسک کافی نیست. سازمان باید مشخص کند که برای کنترل هر ریسک چه اقداماتی انجام داده و آیا این کنترل‌ها از نظر طراحی و اجرا اثربخش هستند یا خیر.ابزارهای پیشنهادی:فهرست کنترل‌های سازمانی (Control Inventory)ماتریس ارتباط کنترل‌ها با مقررات (Control-to-Regulation Mapping)کتابخانه کنترل‌های سازمانی (Enterprise Control Library)ماتریس ارتباط ریسک و کنترل (Risk-to-Control Mapping)کنترل‌ها در این چارچوب شامل سه گروه هستند:1.      کنترل‌های پیشگیرانه (Preventive): جلوگیری از وقوع ریسک.2.      کنترل‌های کشف‌کننده (Detective): شناسایی وقوع یا نشانه‌های ریسک.3.      کنترل‌های اصلاحی (Corrective): کاهش آثار و اصلاح پیامدهای ریسک.ارزش کسب‌وکاری: شفافیت در پوشش کنترلی، شناسایی خلأهای کنترلی و نظارت ساختاریافته بر اقدامات مدیریت ریسک.حوزه چهارم: پایش و گزارش‌دهی ریسک (Risk Monitoring & Reporting)ارزیابی ریسک یک فعالیت مقطعی نیست. شرایط کسب‌وکار، تهدیدات، اثربخشی کنترل‌ها و وابستگی‌های عملیاتی دائماً تغییر می‌کنند.ابزارهای پیشنهادی:داشبورد ریسک سازمانی (Enterprise Risk Dashboard)پنل پایش شاخص‌های کلیدی عملکرد و ریسک (KPI/KRI)پنل خلاصه میزان مواجهه با ریسک (Risk Exposure Summary)داشبورد گزارش‌دهی ریسکفرم تحلیل روند ریسک (Risk Trend Analysis)ارزش کسب‌وکاری: گزارش‌دهی منظم، شناسایی روند تغییر ریسک‌ها و ارتقای نظارت مدیران ارشد.یک داشبورد اثربخش باید به پرسش‌های مهم مدیریتی پاسخ دهد:کدام ریسک‌ها از حدود تحمل مصوب سازمان فراتر رفته‌اند؟کدام شاخص‌های ریسک به آستانه هشدار نزدیک شده‌اند؟میزان ریسک باقیمانده در کدام حوزه‌ها در حال افزایش است؟کدام اقدامات اصلاحی نیازمند ارجاع به سطوح بالاتر مدیریتی هستند؟حوزه پنجم: مدیریت حوادث و رویدادهای ریسکی (Incident & Risk Events)حتی سازمان‌هایی که نظام مدیریت ریسک مناسبی دارند، ممکن است با حوادث، شکست کنترل‌ها و رویدادهای پیش‌بینی‌نشده مواجه شوند.ابزارهای پیشنهادی:دفتر ثبت اقدامات اصلاحی و پیشگیرانه (CAPA Log)دفتر ثبت مسائل سازمانی (Enterprise Issue Log)ماتریس طبقه‌بندی حوادث (Incident Classification Matrix)ماتریس تعیین شدت مسائل (Issue Severity Matrix)این ابزارها به سازمان کمک می‌کنند حوادث را طبقه‌بندی، بررسی و مستندسازی کند، مسئول رسیدگی را مشخص سازد و روند اجرای اقدامات اصلاحی را پیگیری کند.ارزش کسب‌وکاری: افزایش پاسخگویی، بهبود مدیریت اقدامات اصلاحی و تبدیل تجربه حوادث به فرصتی برای یادگیری سازمانی.حوزه ششم: مدیریت ریسک اشخاص ثالث (Third-Party Risk)سازمان‌ها به تأمین‌کنندگان، پیمانکاران، شرکت‌های فناوری، ارائه‌دهندگان خدمات برون‌سپاری و شرکای تجاری وابستگی فزاینده‌ای دارند.این وابستگی‌ها می‌توانند ریسک‌های عملیاتی، مالی، امنیت سایبری، انطباق با مقررات و تمرکز تأمین‌کنندگان را ایجاد کنند.ابزارهای پیشنهادی:تحلیل‌گر ریسک تمرکز (Concentration Risk Analyzer)ماتریس امتیازدهی ریسک تأمین‌کنندگاندفتر ثبت ریسک اشخاص ثالثالگوی ارزیابی ریسک فروشندگان و تأمین‌کنندگانارزش کسب‌وکاری: شفافیت بیشتر در ریسک تأمین‌کنندگان، ارزیابی استاندارد شرکای تجاری و شناخت وابستگی‌های بیرونی سازمان.حوزه هفتم: بازیابی پس از بحران (Disaster Recovery)مدیریت ریسک بدون برنامه‌ریزی برای مقابله با اختلال در خدمات حیاتی سازمان کامل نیست.مستندات بازیابی پس از بحران باید مسئولیت‌ها، ترتیبات بازیابی، رویه‌های ارتباطی و مراحل بازگردانی خدمات را مشخص کنند.ابزارهای پیشنهادی:سند رویکرد بازیابی پس از بحراندفتر ثبت دارایی‌های مرتبط با بازیابیگزارش خاتمه عملیات بازیابیبرنامه ارتباطات در شرایط بحرانالگوی برنامه بازیابی پس از بحران (Disaster Recovery Plan)ارزش کسب‌وکاری: افزایش آمادگی برای بازیابی، شفافیت مسئولیت‌ها و هماهنگی بهتر هنگام بروز اختلال.نکته مهم مقاله این است که صرف تدوین برنامه بازیابی کافی نیست؛ این برنامه باید به‌صورت دوره‌ای آزمایش و اعتبارسنجی شود.حوزه هشتم: مدیریت عملکرد ریسک (Risk Performance Management)سازمان‌ها معمولاً عملکرد عملیاتی خود را اندازه‌گیری می‌کنند؛ اما عملکرد خود نظام مدیریت ریسک را کمتر مورد سنجش قرار می‌دهند.پرسش‌های مهم این حوزه عبارت‌اند از:ریسک‌های بحرانی با چه سرعتی شناسایی می‌شوند؟اقدامات اصلاحی در موعد مقرر تکمیل می‌شوند؟شاخص‌های ریسک به‌طور منظم پایش می‌شوند؟میزان ریسک باقیمانده چه روندی دارد؟ابزارهای پیشنهادی:الگوی کارت امتیازی متوازن (Balanced Scorecard)ماتریس ارتباط KPI و KRIدفتر تعریف شاخص‌های کلیدی ریسک (KRI Definition Register)دفتر ثبت شاخص‌های کلیدی ریسک (KRI Register)ارزش کسب‌وکاری: سنجش اثربخشی نظام مدیریت ریسک، شفافیت در گزارش‌دهی و تقویت انضباط در ارجاع و پیگیری ریسک‌ها.۴. نمونه کاربردی: مدیریت ریسک وابستگی به یک تأمین‌کننده فناوریمقاله برای توضیح نحوه عملکرد این چارچوب، مثال یک سازمان را مطرح می‌کند که وابستگی زیادی به یک ارائه‌دهنده خدمات فناوری دارد.در ابتدا این وابستگی قابل‌کنترل به نظر می‌رسد؛ اما با بروز اختلال در خدمات تأمین‌کننده مشخص می‌شود که چندین فرایند حیاتی سازمان به همان ارائه‌دهنده وابسته هستند.مراحل مدیریت این ریسک به شرح زیر است:چرخه هفت‌مرحله‌ای مدیریت ریسک1.      شناسایی ریسک : ثبت وابستگی، علل ایجاد آن، پیامدهای احتمالی و تعیین مالک ریسک در دفتر ثبت ریسک سازمانی.2.      ارزیابی میزان مواجهه با ریسک : بررسی ریسک ذاتی و ریسک باقیمانده پس از در نظر گرفتن کنترل‌های موجود.3.      ارزیابی وابستگی به اشخاص ثالث : تحلیل میزان وابستگی به تأمین‌کننده، تمرکز ریسک و امکان استفاده از جایگزین‌ها.4.      بررسی اثربخشی کنترل‌ها : شناسایی کنترل‌های مرتبط، ترتیبات بازیابی و شکاف‌های موجود.5.      برنامه‌ریزی برای پاسخ به ریسک : تعیین اقدامات اصلاحی، مسئول اجرا، زمان‌بندی و الزامات بازبینی.6.      پایش مستمر شرایط : استفاده از شاخص‌های کلیدی ریسک و داشبوردها برای بررسی تغییرات میزان مواجهه و وضعیت اقدامات اصلاحی.7.      تقویت آمادگی بازیابی : تدوین مستندات بازیابی و تعیین اقدامات و مسئولیت‌ها برای مواجهه با اختلال مجدد تأمین‌کننده.نتیجه این فرایند، تبدیل اطلاعات پراکنده به یک تصویر منسجم از ریسک، کنترل‌ها، اقدامات اصلاحی و مسئولیت‌های سازمانی است.۵. مزایای استفاده از الگوها و ابزارهای آماده مدیریت ریسکمقاله به معرفی مجموعه‌ای از ابزارهای آماده متعلق به شرکت Excellog.Biz می‌پردازد که شامل ۳۸ الگو و داشبورد در هشت حوزه فوق است.مزایای اصلی این ابزارها عبارت‌اند از:نویسنده تأکید می‌کند که این الگوها جایگزین سامانه‌های جامع مدیریت ریسک سازمانی، آزمون اثربخشی کنترل‌ها، قضاوت تخصصی یا الزامات قانونی و مقرراتی نیستند؛ بلکه ابزارهایی برای تسهیل و استانداردسازی فعالیت‌های مدیریت ریسک هستند.۶. چه افرادی و واحدهایی می‌توانند از این ابزارها استفاده کنند؟مخاطبان اصلی این مجموعه عبارت‌اند از:مدیران مدیریت ریسک سازمانی (Enterprise Risk Managers)تحلیلگران ریسک (Risk Analysts)متخصصان حاکمیت، ریسک و انطباق (GRC)متخصصان ریسک امنیت سایبریمدیران ریسک اشخاص ثالثحسابرسان داخلیمدیران تداوم کسب‌وکار و بازیابی پس از بحرانمدیران پروژه و عملیات۷. پنج اقدام عملی برای بهبود نظام مدیریت ریسکنویسنده پیشنهاد می‌کند سازمان‌ها برای بهبود مدیریت ریسک، تحول را به‌صورت مرحله‌ای آغاز کنند:1.      استانداردسازی دفتر ثبت ریسک: تعریف فیلدهای یکسان، طبقه‌بندی ریسک‌ها، مالک ریسک، مقیاس‌های ارزیابی و دوره‌های بازبینی.2.      تعریف اشتهای ریسک و حدود تحمل: تعیین سطوح قابل‌قبول ریسک و مشخص کردن شرایط نیازمند اقدام اصلاحی یا ارجاع مدیریتی.3.      اتصال ریسک‌ها به کنترل‌ها: مستندسازی کنترل‌های موجود، ارزیابی اثربخشی آن‌ها و شناسایی ریسک باقیمانده.4.      تعریف شاخص‌های معنادار: انتخاب شاخص‌های کلیدی عملکرد و ریسک متناسب با تصمیمات مدیریتی.5.      استقرار داشبورد و بازبینی منظم: پایش روند ریسک‌ها، اقدامات معوق، وضعیت کنترل‌ها و تغییرات میزان مواجهه با ریسک.این اقدامات باید با ساختار حاکمیتی سازمان و استانداردها و چارچوب‌های معتبر نظیر ISO 31000:2018 و COSO Enterprise Risk Management هم‌راستا باشند.8. جمع‌بندی و نتیجه‌گیریمهم‌ترین پیام این مقاله آن است که مدیریت ریسک نباید به ثبت اطلاعات، تهیه گزارش‌های دوره‌ای و تکمیل فرم‌های ارزیابی محدود شود.یک نظام اثربخش مدیریت ریسک باید بتواند اطلاعات را از منابع مختلف دریافت کند، ریسک‌ها را با روش‌های استاندارد ارزیابی کند، اثربخشی کنترل‌ها را بسنجد، روند تغییر ریسک‌ها را پایش کند و در نهایت اطلاعات لازم را برای تصمیم‌گیری به‌موقع در اختیار مدیران قرار دهد.از منظر تحول دیجیتال، گام بعدی حرکت از داشبوردهای گزارش‌محور به سمت مدیریت ریسک هوشمند، پیش‌بینی‌کننده و مبتنی بر داده است.منبع : Risk Simplified #اینشورتک_ایران@Insurtech_Iranآدرس کانال در پیام رسان بلهble.ir/join/7nLvqfxDVKادرس کانال در تلگرامhttps://t.me/Insurtech_Iranاینشورتک ایراناینشورتک ایرانWed, 04 Nov 2026 18:49:23 +0330https://virgool.ir/@Insurtech_Iran/ai-enabled-ai-first-یا-ai-native-سازمان-شما-در-کدام-جایگاه-قرار-دارد-c2dqbayvrjguمقدمهمحور اصلی مقاله، تفاوت میان سه سطح بلوغ سازمان‌ها در به‌کارگیری هوش مصنوعی است. نویسنده تأکید می‌کند که صرف استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی به معنای تحول هوشمند سازمان نیست؛ تفاوت اصلی در این است که هوش مصنوعی تا چه اندازه در فرایندها، تصمیم‌گیری‌ها، مدل کسب‌وکار و ساختار عملیاتی سازمان نقش محوری پیدا کرده است.۱. ایده اصلی مقاله: سه سطح متفاوت بلوغ هوش مصنوعینویسنده با استفاده از یک مثال در صنعت بیمه، سه سطح اصلی به‌کارگیری هوش مصنوعی را تشریح می‌کند و یک سطح مقدماتی نیز به آن‌ها اضافه می‌کند. مبنای این دسته‌بندی، چارچوب مجمع جهانی اقتصاد (WEF) و مؤسسه Kearney در سال ۲۰۲۶ است.سطح صفر: اکتشاف (Exploring)مرحله مقدماتی : سازمان در مرحله آزمایش ابزارهای هوش مصنوعی و استفاده‌های فردی قرار دارد. هنوز هدف مشخص، مالک مسئول، ابزارهای تأییدشده و برنامه سازمانی منسجمی برای استفاده از AI وجود ندارد.نشانه: کارکنان به‌صورت پراکنده از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.سطح اول: AI-enabledتوانمندسازی با AI : هوش مصنوعی برای خودکارسازی یا پشتیبانی از وظایف موجود به کار گرفته می‌شود، اما ساختار و گردش کار سازمان تغییر اساسی نمی‌کند.نشانه: AI باعث افزایش سرعت و بهره‌وری می‌شود، ولی فرایندها همچنان به روش قبلی اجرا می‌شوند.سطح دوم: AI-firstاولویت با AI : فرایندها، نقش‌ها و اختیارات تصمیم‌گیری مجدداً طراحی می‌شوند تا هوش مصنوعی به یکی از محورهای اصلی خلق ارزش تبدیل شود. وظایف به‌صورت هدفمند میان انسان و AI تقسیم می‌شوند.نشانه: سازمان از ابتدا طراحی فرایند را با فرض مشارکت هوش مصنوعی انجام می‌دهد.سطح سوم: AI-nativeهوش مصنوعی در هسته کسب‌وکار: سازمان یا کسب‌وکار از ابتدا بر مبنای هوش مصنوعی طراحی شده است. محصولات، خدمات، مدل درآمدی و مزیت رقابتی آن به‌طور بنیادین به AI وابسته‌اند.نشانه: اگر هوش مصنوعی حذف شود، اساساً ارزش پیشنهادی کسب‌وکار زیر سؤال می‌رود.۲. چگونه تشخیص دهیم سازمان در کدام سطح قرار دارد؟نویسنده یک آزمون ساده اما کاربردی پیشنهاد می‌کند: تصور کنید از فردا تمام ابزارها و قابلیت‌های هوش مصنوعی سازمان غیرفعال شوند؛ چه اتفاقی می‌افتد؟نکته مهم این است که در سطح AI-enabled، هوش مصنوعی صرفاً یک ابزار کمکی است؛ اما در سطح AI-first، نحوه انجام کار و در سطح AI-native، حتی ماهیت کسب‌وکار تغییر می‌کند.۳. مثال کاربردی مقاله در صنعت بیمهنویسنده برای تشریح موضوع، یک شرکت بیمه فرضی با نام CarinaCo را معرفی می‌کند.این شرکت بیمه‌ای فرضی در استرالیا، حدود ۴۲۰ کارمند دارد و در رشته‌های بیمه خودرو، مسکن و کسب‌وکارهای کوچک فعالیت می‌کند.این شرکت از هوش مصنوعی برای بررسی اسناد خسارت و تسریع رسیدگی به پرونده‌های ساده استفاده کرده است. کارکنان نیز از این ابزارها رضایت دارند؛ اما وقتی هیئت‌مدیره پرسیده است که آیا شرکت به یک سازمان AI-native تبدیل شده، مدیرعامل تصمیم می‌گیرد به‌جای ارائه یک عنوان تبلیغاتی، وضعیت واقعی شرکت را بررسی کند.نتیجه بررسی نشان می‌دهد:ابزارهای AI فقط بعضی مراحل رسیدگی به خسارت را سریع‌تر کرده‌اند.ساختار و فرایندهای اصلی رسیدگی به خسارت تغییر نکرده‌اند.در صورت حذف ابزارهای هوش مصنوعی، عملیات شرکت همچنان ادامه پیدا می‌کند، اما با سرعت کمتر.بنابراین، مدیرعامل اعلام می‌کند که شرکت در سطح AI-enabled قرار دارد، نه AI-first یا AI-native.برنامه پیشنهادی او این است که طی ۱۲ ماه، فرایند رسیدگی به خسارت خودرو از ابتدا تا انتها بازطراحی شود؛ به‌گونه‌ای که در هر مرحله مشخص باشد چه کاری توسط هوش مصنوعی، چه کاری توسط نیروی انسانی و در چه شرایطی توسط کارشناس خسارت انجام شود.این برنامه با تعیین یک مسئول مشخص و شاخص‌های سنجش عملکرد به هیئت‌مدیره ارائه و تصویب می‌شود.۴. یک نمونه قابل‌توجه از ارزش‌آفرینی AI-firstمقاله به یک نمونه از چارچوب مجمع جهانی اقتصاد اشاره می‌کند که در آن، بازطراحی گردش کار بیمه تجاری با محوریت هوش مصنوعی، زمان انجام فرایند را از ۲۸ روز به ۲.۸ ساعت کاهش داده است.۹۹٫۳۳٪ = کاهش تقریبی زمان انجام فرایند نسبت به وضعیت اولیهاین مثال نشان می‌دهد که ارزش اصلی AI-first لزوماً از سریع‌تر کردن یک فعالیت منفرد به دست نمی‌آید؛ بلکه از بازطراحی کل زنجیره عملیات و تقسیم هوشمندانه وظایف بین انسان و هوش مصنوعی حاصل می‌شود.۵. سه توصیه اصلی نویسنده برای حرکت به سمت AI-firstنویسنده سه اقدام کلیدی را برای سازمان‌هایی که قصد ارتقای سطح بلوغ هوش مصنوعی خود را دارند، مطرح می‌کند:اول: تمرکز بر یک حوزه مشخص به‌جای پراکندگی سرمایه‌گذاریبه‌جای اجرای ده‌ها پروژه کوچک و مستقل هوش مصنوعی، یک حوزه عملیاتی انتخاب شود و تمام مراحل آن از ابتدا تا انتها با محوریت AI بازطراحی شود.دوم: بازتعریف نقش‌ها و اختیارات تصمیم‌گیریصرفاً نصب ابزارهای جدید کافی نیست. باید مشخص شود چه تصمیم‌هایی را هوش مصنوعی اتخاذ می‌کند، کدام تصمیم‌ها نیازمند تأیید انسان هستند، چه کسی مسئول کنترل خروجی‌هاست و در چه شرایطی کارشناس باید وارد فرایند شود.سوم: سنجش نتایج کل فرایند، نه میزان استفاده از ابزارهاموفقیت سازمان نباید با تعداد کاربران ChatGPT، تعداد ابزارهای نصب‌شده یا تعداد پروژه‌های آزمایشی سنجیده شود؛ بلکه باید اثر واقعی هوش مصنوعی بر عملکرد کسب‌وکار اندازه‌گیری شود.۶. پنج پرسش راهبردی برای مدیران سازماندر پایان مقاله، پنج پرسش برای ارزیابی وضعیت سازمان پیشنهاد شده است:1. اگر ابزارهای هوش مصنوعی فردا غیرفعال شوند، چه فعالیت‌هایی در سازمان متوقف خواهند شد؟2. سازمان در حال حاضر در کدام سطح بلوغ AI قرار دارد و چه شواهدی این موضوع را تأیید می‌کند؟3. کدام حوزه عملیاتی بیشترین ظرفیت را برای بازطراحی مبتنی بر هوش مصنوعی دارد؟4. چه کسی مسئول تعیین وظایف AI، وظایف کارکنان و زمان مداخله نیروی انسانی است؟5. چه شاخصی نشان می‌دهد که عملکرد کل فرایند بهبود یافته است، نه فقط یک مرحله از آن؟۷. تحلیل و کاربرد مقاله برای شرکتهای ارزیاب خسارتبا توجه به فعالیت‌های شرکتهای ارزیاب خسارت در حوزه ارزیابی خسارت، مدیریت پرونده‌های بیمه‌ای، خدمات مشتریان و توسعه سامانه‌های دیجیتال، به نظرم مهم‌ترین پیام مقاله این است که نباید استقرار هوش مصنوعی را صرفاً به افزودن قابلیت‌های AI به سامانه‌های موجود محدود کرد؛ بلکه باید به بازطراحی مدل عملیاتی کسب‌وکار فکر کرد.برای نمونه، می‌توان مسیر تحول را در سه مرحله تعریف کرد:پیشنهاد اجرایی: طراحی نقشه راه تبدیل شرکت ارزیاب خسارت به سازمان AI-firstپیشنهاد می‌کنم تحول هوش مصنوعی در شرکت در قالب پنج محور دنبال شود:ارزیابی بلوغ هوش مصنوعی: شناسایی سطح فعلی استفاده از AI در واحدهای مختلف، فرایندها و سامانه‌ها.انتخاب فرایندهای اولویت‌دار: انتخاب فرایندهایی مانند ارزیابی خسارت درمان، ارزیابی خسارت خودرو و مدیریت تماس‌های مشتریان.بازطراحی فرایندها: تعیین فعالیت‌های قابل واگذاری به هوش مصنوعی، فعالیت‌های نیازمند نظارت کارشناسی و نقاط کنترل انسانی.توسعه زیرساخت هوشمند: ایجاد زیرساخت داده، یکپارچه‌سازی APIها، مدل‌های هوش مصنوعی، عامل‌های هوشمند و سازوکارهای نظارت و کنترل.اندازه‌گیری ارزش کسب‌وکار: سنجش کاهش زمان رسیدگی، کاهش هزینه عملیاتی، کاهش خطا، افزایش رضایت مشتری و افزایش بهره‌وری کارشناسان.جمع‌بندی نهاییبه اعتقاد من، مهم‌ترین تمایز این مقاله در تفکیک سه مفهوم است:AI-enabled: استفاده از هوش مصنوعی برای بهتر انجام دادن کارهای موجود.AI-first: بازطراحی کارها و فرایندها با فرض حضور هوش مصنوعی.AI-native: ایجاد کسب‌وکارهایی که اساساً بر پایه هوش مصنوعی شکل گرفته‌اند.نویسنده معتقد است برای سازمان‌های باسابقه و موجود، رسیدن به سطح AI-first هدف واقع‌بینانه‌تری نسبت به تبدیل شدن کامل به AI-native است. برای شرکت‌های ارزیاب خسارت، مزیت رقابتی آینده صرفاً در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی نیست؛ بلکه در توانایی بازطراحی زنجیره ارزش خدمات بیمه‌ای با همکاری هوشمند انسان و AI است.اینشورتک_ایران@Insurtech_Iranآدرس کانال در پیام رسان بلهble.ir/join/7nLvqfxDVKادرس کانال در تلگرامhttps://t.me/Insurtech_Iranاینشورتک ایراناینشورتک ایرانTue, 03 Nov 2026 13:24:53 +0330https://virgool.ir/@Insurtech_Iran/مناظره-ساخت-یا-خرید-زیرساخت-های-فناوری-در-صنعت-بیمه-به-سرعت-در-حال-تغییر-است-dwzfdppbqzi3برای سال‌ها، وقتی صحبت از سیستم‌های اصلی (Core Systems) به میان می‌آمد، بیمه‌گران همواره یک سوال مشترک می‌پرسیدند: آیا باید پلتفرم‌های خود را بسازیم یا آن‌ها را از فروشندگان خریداری کنیم؟اما امروز صنعت بیمه در حال ورود به مرحله‌ای بسیار پویاتر است. انتظارات مشتریان سریع‌تر در حال تغییر است، اکوسیستم‌های توزیع گسترش می‌یابند و مدل‌های عملیاتی به طور فزاینده‌ای دیجیتال و به هم پیوسته می‌شوند.به همین دلیل است که این گفتگو دیگر تنها درباره «ساخت در برابر خرید» نیست؛ بلکه درباره این است که آیا سیستم‌های اصلی شما می‌توانند به طور مداوم با سرعتی که خودِ صنعت بیمه در حال تحول است، سازگار شوند یا خیر.سیستم‌های اصلی هرگز قرار نبود به موضوعی برای اتاق هیئت‌مدیره تبدیل شوند. تا اینکه اکنون چنین شد.برای سال‌ها، سیستم‌های اصلی در پس‌زمینه و به آرامی عملیات بیمه را پیش می‌بردند. اما بیمه مدرن آنقدر سریع در حال تحول است که این سیستم‌ها دیگر نمی‌توانند صرفاً یک دغدغه فناوری اطلاعات باقی بمانند.امروزه هر اولویت استراتژیکی، از بیمه تعبیه‌شده (Embedded Insurance) و عملیات مبتنی بر هوش مصنوعی گرفته تا عرضه سریع‌تر محصولات و اکوسیستم‌های به هم پیوسته، به این بستگی دارد که سیستم اصلی تا چه حد واقعاً انعطاف‌پذیر است.و بسیاری از سیستم‌های قدیمی هرگز برای این سرعت از تغییرات طراحی نشده بودند.به همین دلیل است که بیمه‌گران دیگر تحول سیستم‌های اصلی را صرفاً به عنوان نوسازی زیرساخت نمی‌بینند. آن‌ها آن را به عنوان یک تصمیم تجاری می‌بینند که مستقیماً چابکی، مقیاس‌پذیری و آمادگی برای آینده را شکل می‌دهد.  به طور سنتی، این مناظره ساده به نظر می‌رسیدساختن به معنای کنترل بود بیمه‌گران می‌توانستند سیستم‌ها را بر اساس محصولات، گردش‌های کاری و مدل‌های عملیاتی خود طراحی کنند. این امر انعطاف‌پذیری و مالکیت را فراهم می‌کرد. اما در واقعیت، ساختن اغلب بسیار پرهزینه‌تر و زمان‌برتر از آنچه انتظار می‌رفت، می‌شد.خرید کردن به معنای سرعت بود پلتفرم‌های فروشندگان، پیاده‌سازی سریع‌تر، گردش‌های کاری از پیش تعبیه‌شده، مقیاس‌پذیری ابری و پشتیبانی مستمر از نوآوری را ارائه می‌دادند. اما خرید نگرانی‌های خاص خود را به همراه داشت:محدودیت‌های سفارشی‌سازیوابستگی به فروشندهپیچیدگی یکپارچه‌سازیانعطاف‌ناپذیری فرآیندهابیمه‌گران اغلب برای تطبیق سیستم‌های بسته‌بندی‌شده با نیازهای عملیاتی بسیار خاص، با دشواری مواجه می‌شدند. صنعت به آرامی در حال حرکت به سمت یک نقطه میانه استآنچه روز به روز واضح‌تر می‌شود این است که بیمه‌گران دیگر به این موضوع به عنوان یک تصمیم صرفاً «ساخت در برابر خرید» نمی‌نگرند. صنعت به سمت مدل انعطاف‌پذیرتری در حال حرکت است:پلتفرم‌های قابل پیکربندیاکوسیستم‌های API-محور (API-first)معماری ماژولارسیستم‌های اصلی بومی ابری (Cloud-native)نوسازی تدریجی تحول مبتنی بر اجرا در عمل چگونه به نظر می‌رسدبیمه پینگ آن (Ping An) در حال گسترش هوش مصنوعی در سراسر کسب‌وکار است بیمه پینگ آن، هوش مصنوعی را در گردش‌های کاری صدور بیمه‌نامه، پرداخت خسارت، خدمات‌رسانی و کشف تقلب تعبیه کرده است. این امر به بهبود کارایی پرداخت خسارت، تسریع تصمیم‌گیری و ایجاد عملیات مقیاس‌پذیرتر کمک کرده است.بیمه زوریخ در حال ساده‌سازی تجربیات مشتریان است گروه بیمه زوریخ بر کاهش اصطکاک در گردش‌های کاری خدمات‌رسانی به مشتریان و پرداخت خسارت تمرکز کرده است. تلاش‌های آن‌ها شامل بهبود یکپارچگی چندکاناله، ساده‌سازی مسیرهای مشتری و ایجاد مدل‌های خدمات‌رسانی پاسخگوتر است.پرسش واقعی که بیمه‌گران باید بپرسندآینده سیستم‌های اصلی بیمه ممکن است توسط این موضوع تعیین نشود که آیا بیمه‌گران می‌سازند یا می‌خرند. ممکن است توسط چیز بسیار مهم‌تری تعیین شود « کسب‌وکار چقدر سریع می‌تواند سازگار شود » ، در حالی که انتظارات مشتریان، مدل‌های توزیع، قابلیت‌های هوش مصنوعی و تقاضای اکوسیستم همچنان در حال تحول هستند؟ زیرا بیمه مدرن دیگر در یک محیط پایدار فعالیت نمی‌کند.این تغییر هم‌اکنون در جریان استمناظره «ساخت در برابر خرید» به این زودی‌ها از بین نخواهد رفت. اما صنعت در حال درک این موضوع است که این دیگر صرفاً یک تصمیم فناورانه نیست؛ بلکه یک تصمیم مربوط به چابکی کسب‌وکار است. بیمه‌گرانی که در دهه آینده موفق می‌شوند، لزوماً کسانی نیستند که سفارشی‌ترین پلتفرم‌ها یا سریع‌ترین پیاده‌سازی‌ها را دارند.پیشنهاد اکثر خبرگان و متخصصان حوزه فناوری های بیمه این است که با توجه به هزینه های بالای حوزه فناوری اطلاعات و مشکلاتی که در ایجاد و نگهداری تیم های حوزه فناوری اطلاعات وجود دارد، جهت مدیریت هزینه و تسریع در دست یابی به اهداف عملیاتی، کسب و کارهای صنعت بیمه بیشتر تمرکز خود را صرف طراحی و تولید محصولات و خدمات جدید ، بهبود تجربه مشتری و مدیریت ریسک نمایند و ایجاد زیرساخت ها، سامانه ها و سرویس های فناوری را به شرکت های معتبر و متخصص در این حوزه به صورت خرید لایسنس، اشتراک سالانه یا تراکنشی برون سپاری نمایند.#اینشورتک_ایران@Insurtech_Iranآدرس کانال در پیام رسان بلهble.ir/join/7nLvqfxDVKادرس کانال در تلگرامhttps://lnkd.in/eXc_nCRBاینشورتک ایراناینشورتک ایرانMon, 02 Nov 2026 11:00:50 +0330https://virgool.ir/@Insurtech_Iran/ساده-سازی-فناوری-بیمه-با-هوش-مصنوعی-عامل-محور-hmtfssckm9dyموضوع محوری: نقش هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI) در نوسازی سامانه‌های هسته بیمه و ساده‌سازی فرایندهای تحول دیجیتال.آیا هوش مصنوعی عامل‌محور می‌تواند سرانجام فناوری‌های هسته بیمه را متحول کند؟نوسازی فناوری‌های بیمه در سال‌های گذشته همواره فرایندی پیچیده، پرهزینه و زمان‌بر بوده است. آیا هوش مصنوعی عامل‌محور می‌تواند رویکرد شرکت‌های بیمه به این نوسازی را تغییر دهد؟هوش مصنوعی با کمک به تیم‌های فناوری برای شناخت سامانه‌های قدیمی، خودکارسازی فعالیت‌های تکراری و تسریع فرایندهای آزمون و کنترل، می‌تواند نوسازی سامانه‌ها را قابل‌مدیریت‌تر و مستمرتر کند.هوش مصنوعی عامل‌محور رویکرد تازه‌ای ارائه می‌دهد که در آن، عامل‌های هوشمند تخصصی، مراحل مختلف فرایند نوسازی را پشتیبانی می‌کنند.هدف صرفاً سریع‌ترکردن نوسازی نیست؛ بلکه باید شرایطی فراهم شود که تغییرات و توسعه‌های آینده نیز آسان‌تر انجام شوند.آنچه صنعت بیمه درباره آن بحث می‌کندپژوهش شرکت McKinsey بررسی کرده است که هوش مصنوعی عامل‌محور چگونه می‌تواند چالش‌های پایدار نوسازی سامانه‌ها را برطرف کند. این چالش‌ها شامل موارد زیر است:شناسایی و شناخت سامانه‌های قدیمی و پیچیده؛انتقال و مهاجرت داده‌ها؛آزمون و کنترل نرم‌افزار؛تطبیق و مغایرت‌گیری اطلاعات؛آماده‌سازی برای انتقال نهایی به سامانه جدید.بر اساس تحلیل مک‌کنزی، بسته به نوع فعالیت و سطح خودکارسازی، هوش مصنوعی عامل‌محور می‌تواند بهره‌وری برخی فعالیت‌های منفرد در پروژه‌های نوسازی را بین ۱۰ تا ۹۰ درصد افزایش دهد.این فرصت صرفاً به سریع‌تر نوشتن کد محدود نمی‌شود؛ بلکه کاهش تلاش موردنیاز برای شناخت، اعتبارسنجی و تبدیل سامانه‌های پیچیده را نیز در بر می‌گیرد.چرا نوسازی سامانه‌های هسته بیمه همچنان دشوار است؟سامانه‌های قدیمی بیمه، سال‌ها منطق کسب‌وکار، یکپارچگی‌های سیستمی و تنظیمات محصولات بیمه‌ای را در خود جای داده‌اند.جایگزینی این سامانه‌ها بدون ایجاد اختلال در عملیات جاری، به شناخت دقیق ساختار موجود، آزمون‌های گسترده و اعتبارسنجی مستمر نیاز دارد.هوش مصنوعی عامل‌محور می‌تواند فعالیت‌های دستی را کاهش دهد، مشکلات را زودتر شناسایی کند و وظایف مختلف را در طول چرخه نوسازی با یکدیگر هماهنگ سازد.چالش واقعی صرفاً جایگزین‌کردن فناوری قدیمی نیست؛ بلکه شناخت دقیق آن چیزی است که باید تغییر کند و اطمینان از اجرای صحیح تغییرات است.تحولات عملی در صنعت بیمهشرکت Tata AIGشرکت Tata AIG در حال توسعه قابلیت‌های هوش مصنوعی در حوزه‌های ارزیابی ریسک و رسیدگی به خسارت است.این شرکت در حال طراحی یک لایه ارکستراسیون (Orchestration Layer) است که وظیفه هماهنگی میان عامل‌های هوش مصنوعی، مدیریت توالی وظایف و حفظ نظارت انسانی در نقاط ضروری را بر عهده دارد.شرکت IndiaFirst Lifeشرکت IndiaFirst Life از عامل‌های هوش مصنوعی در گردش کارهای ارزیابی ریسک، خدمات مشتریان و رسیدگی به خسارت استفاده می‌کند.قابلیت‌های برنامه‌ریزی‌شده شامل بررسی اسناد، شناسایی مغایرت‌ها، طبقه‌بندی درخواست‌های خدماتی و ارجاع موارد استثنایی خسارت به کارشناسان انسانی است.شرکت Aditya Birla Health Insuranceشرکت Aditya Birla Health Insurance عامل‌های هوش مصنوعی را برای بررسی اسناد پزشکی، اعمال مزایای مندرج در بیمه‌نامه و غربالگری پرونده‌های خسارت از نظر احتمال تقلب به کار گرفته است.اگر نوسازی سامانه‌ها به یک فرایند مستمر تبدیل شود چه اتفاقی می‌افتد؟تصور کنید یک شرکت بیمه بتواند یک رشته بیمه‌ای را نوسازی کند، بدون آنکه برای نوسازی رشته بیمه‌ای بعدی، تمام فرایندهای شناخت سامانه و آزمون را از ابتدا بازسازی کند.قابلیت‌های قابل استفاده مجدد عامل‌های هوشمند، مستندسازی دانش کسب‌وکار و گردش کارهای تکرارپذیر می‌توانند به شرکت‌های بیمه کمک کنند تا پروژه‌های نوسازی بعدی را با انسجام و سرعت بیشتری اجرا کنند.فرصت اصلی، عبور از پروژه‌های تحول دیجیتال مقطعی و حرکت به سمت فناوری‌هایی است که همگام با کسب‌وکار تکامل پیدا می‌کنند.دیدگاه iNubeهوش مصنوعی عامل‌محور به‌تنهایی قادر به حل تمام چالش‌های نوسازی نیست. تحقق این هدف به داده‌های قابل‌اعتماد، سامانه‌های متصل، مسئولیت‌های مشخص و نظارت انسانی نیاز دارد.برای مدیران فناوری اطلاعات صنعت بیمه، فرصت اصلی در ساده‌سازی فضای فناوری و ایجاد زیرساختی برای تغییر و تحول مستمر نهفته است.مزیت واقعی رقابتی زمانی ایجاد خواهد شد که شرکت‌های بیمه نه‌تنها سامانه‌های هسته خود را نوسازی کنند، بلکه شیوه نوسازی و توسعه سامانه‌های خود را نیز متحول سازند.نگاه به آینده: با ورود عامل‌های هوش مصنوعی به فرایند توسعه و تحویل فناوری، شرکت‌های بیمه ممکن است در شیوه نگهداری، تحول و مقیاس‌پذیری سامانه‌های خود تجدیدنظر کنند. شاید مزیت رقابتی آینده، صرفاً داشتن یک سامانه هسته مدرن نباشد؛ بلکه توانایی نوسازی مستمر آن باشد.#اینشورتک_ایران@Insurtech_Iranآدرس کانال در پیام رسان بلهble.ir/join/7nLvqfxDVKادرس کانال در تلگرامhttps://lnkd.in/eXc_nCRBاینشورتک ایراناینشورتک ایرانMon, 02 Nov 2026 10:59:14 +0330https://virgool.ir/@Insurtech_Iran/ساده-سازی-فناوری-بیمه-با-inube-okjnhwygw6hn۱. وقتی عامل‌های هوش مصنوعی به نیروی کار صنعت بیمه تبدیل می‌شوندچه اتفاقی می‌افتد وقتی عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) به بخشی از نیروی کار صنعت بیمه تبدیل شوند؟هوش مصنوعی دیگر فقط برای پاسخ‌گویی به پرسش‌ها و تولید محتوا به کار نمی‌رود. هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI) امکان ایجاد عامل‌های تخصصی را فراهم می‌کند که می‌توانند شرایط را درک کنند، از تصمیم‌گیری پشتیبانی کنند و وظایف مختلف را در گردش‌کارهای بیمه‌ای انجام دهند.فرصت اصلی دیگر صرفاً خودکارسازی فعالیت‌ها نیست؛ بلکه ایجاد محیط کاری یکپارچه‌تری است که در آن انسان‌ها و عامل‌های هوش مصنوعی در کنار یکدیگر کار می‌کنند.گذار از ابزارهای هوش مصنوعی به فرایندهای کاری مجهز به هوش مصنوعیمرحله بعدی تحول هوش مصنوعی در صنعت بیمه، به اقداماتی مربوط می‌شود که پس از دریافت دستور اولیه انجام می‌شوند.بر اساس چارچوب عامل‌محور بیمه‌ای شرکت Deloitte، فرصت‌های مهمی برای استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی در حوزه‌های زیر وجود دارد:توزیع و فروش بیمه: تعامل با مشتری، پشتیبانی از فروش و کمک به انتخاب محصول.بیمه‌گری و ارزیابی ریسک: تحلیل اطلاعات، ارزیابی ریسک و پشتیبانی از تصمیم‌های قیمت‌گذاری.خدمات بیمه‌ای: پاسخ‌گویی و مدیریت درخواست‌های بیمه‌گذاران.مدیریت خسارت: اولویت‌بندی پرونده‌ها، بررسی اولیه و پردازش هوشمند خسارت.این تغییر نشان می‌دهد که هوش مصنوعی دیگر صرفاً ابزاری نیست که کارکنان از آن استفاده کنند؛ بلکه می‌تواند به همکار عملیاتی آن‌ها تبدیل شود.پرسش‌های مهم پیش روی صنعت بیمهشرکت‌های بیمه باید مشخص کنند:عامل‌های هوش مصنوعی در کدام فرایندها ارزش تجاری قابل‌اندازه‌گیری ایجاد می‌کنند؟کدام گردش‌کارها برای استفاده از این فناوری آمادگی دارند؟عامل‌ها چگونه باید با سامانه‌ها و پلتفرم‌های فعلی تعامل کنند؟تقسیم کار میان کارکنان و عامل‌های هوش مصنوعی در آینده چگونه خواهد بود؟نکته اصلی این است که موفقیت به استفاده از هوش مصنوعی به‌خودی‌خود وابسته نیست؛ بلکه به توانایی تبدیل آن به نتیجه عملیاتی و اقتصادی وابسته است.۲. چرا فناوری‌های یکسان و انعطاف‌ناپذیر دیگر پاسخ‌گوی صنعت بیمه نیستند؟یک پلتفرم ثابت ممکن است زمانی کارآمد باشد که محصولات و فرایندهای کسب‌وکار قابل پیش‌بینی باشند؛ اما صنعت بیمه دائماً در حال تغییر است.شرکت‌های بیمه با تغییرات مستمر در محصولات، نیازهای مشتریان، کانال‌های فروش، الزامات مقرراتی و مدل‌های عملیاتی روبه‌رو هستند. در چنین محیطی، سامانه‌های سخت و غیرقابل‌تطبیق می‌توانند سرعت تحول را کاهش دهند.شواهد مطرح‌شده در مقالهنویسنده به پژوهشی از Deloitte اشاره می‌کند که بر اساس آن:حدود دوسوم شرکت‌های بیمه عمر و مستمری بررسی‌شده، بیش از یک سامانه مدیریت بیمه‌نامه دارند.۲۳ درصد از این شرکت‌ها از بیش از چهار سامانه مدیریت بیمه‌نامه استفاده می‌کنند.۴۳ درصد اعلام کرده‌اند که پس از برنامه‌های نوسازی، قصد بازنشسته‌کردن هیچ‌یک از سامانه‌های هسته‌ای قدیمی خود را ندارند.این ارقام نشان می‌دهند که نوسازی فناوری لزوماً به معنای حذف تمام سامانه‌های قدیمی و ساخت یک زیرساخت کاملاً جدید نیست. در بسیاری از موارد، راهکار مناسب‌تر، ایجاد قابلیت اتصال، پیکربندی و توسعه تدریجی سامانه‌های موجود است.LinkedIn۳. نمونه‌های واقعی تحول فناوری بیمهمقاله سه نمونه از شرکت‌هایی را معرفی می‌کند که با رویکردهای متفاوت، انعطاف‌پذیری فناوری خود را افزایش داده‌اند.Cognizant Netcentric verbessert mit Allianz Direct die Customer ExperienceAllianz Direct — یک تجربه دیجیتال، متناسب با بازارهای مختلفاین شرکت از یک پلتفرم دیجیتال قابل‌پیکربندی استفاده می‌کند تا مسیر اصلی ارائه خدمات بیمه را ایجاد کرده و آن را با تنظیمات و اجزای قابل‌استفاده مجدد برای بازارهای مختلف بومی‌سازی کند.درس کلیدی: برای ورود به بازار جدید، لازم نیست همه‌چیز از ابتدا ساخته شود؛ می‌توان هسته مشترک را حفظ کرد و تفاوت‌های بازار را از طریق پیکربندی مدیریت کرد.Nationwide's Partner Platform - Insurer Innovation Award 2022 | PPTXNationwide — توسعه اکوسیستم با رویکرد API-Firstاین شرکت رویکردی مبتنی بر API را اتخاذ کرده است تا شرکای تجاری بتوانند به خدمات بیمه‌ای آن متصل شوند. این رویکرد فرصت‌های تازه‌ای برای توزیع بیمه و توسعه اکوسیستم دیجیتال ایجاد می‌کند.درس کلیدی: API فقط یک ابزار فنی نیست؛ می‌تواند زیربنای ایجاد کانال‌های جدید فروش، مشارکت‌های تجاری و محصولات مشترک باشد.Digitalisation & The Future at Lloyd’s ProgrammeCorant Global — توسعه سریع‌تر محصولات با فناوری Low-Codeاین شرکت از فناوری کم‌کدنویسی (Low-Code) برای تسریع توسعه محصولات جدید و واکنش سریع‌تر به تغییرات بازار استفاده کرده است.درس کلیدی: کاهش وابستگی به توسعه نرم‌افزار سنتی می‌تواند زمان عرضه محصولات را کوتاه‌تر و توان تطبیق کسب‌وکار را بیشتر کند.این سه نمونه به سه مسیر مکمل برای تحول فناوری بیمه اشاره می‌کنند: پیکربندی مجدد، یکپارچه‌سازی از طریق API و توسعه سریع‌تر با Low-Code.۴. اگر فناوری بتواند هم‌زمان با کسب‌وکار شما تغییر کند، چه اتفاقی می‌افتد؟ارزش واقعی فناوری قابل‌پیکربندی صرفاً در اجرای سریع‌تر پروژه‌ها خلاصه نمی‌شود؛ بلکه در آزادی عمل برای تغییر است.اگر محصولات، گردش‌کارها، یکپارچه‌سازی‌ها و مسیرهای تجربه مشتری بتوانند هم‌زمان با تغییر نیازهای کسب‌وکار تکامل پیدا کنند، شرکت بیمه می‌تواند سریع‌تر به بازار واکنش نشان دهد، بدون آنکه برای هر تغییر، زیرساخت فناوری خود را دستخوش بازسازی گسترده کند.این رویکرد چند مزیت اصلی دارد:تطبیق سریع‌تر محصولات: اصلاح شرایط، پوشش‌ها و فرایندهای محصول با نیازهای جدید بازار.کاهش هزینه تغییرات: استفاده مجدد از اجزای موجود به‌جای توسعه مجدد همه قابلیت‌ها.یکپارچه‌سازی آسان‌تر: اتصال به شرکای تجاری، شبکه‌های فروش و خدمات دیجیتال.تجربه مشتری منعطف‌تر: طراحی مسیرهای متفاوت برای مشتریان، محصولات و کانال‌های توزیع.توسعه تدریجی: نوسازی سامانه‌های موجود بدون نیاز به جایگزینی یکباره همه زیرساخت‌ها.۵. دیدگاه iNube درباره آینده فناوری بیمهاز نگاه iNube، آینده فناوری بیمه را شرکتی تعیین نمی‌کند که بزرگ‌ترین مجموعه سامانه‌ها و ابزارهای فناوری را در اختیار دارد؛ بلکه شرکتی موفق‌تر خواهد بود که بتواند فناوری خود را سریع‌تر با تغییرات کسب‌وکار هماهنگ کند.با شخصی‌سازی بیشتر محصولات بیمه‌ای و متصل‌تر شدن اکوسیستم‌های ارائه خدمات، انعطاف‌پذیری به یکی از قابلیت‌های رقابتی مهم تبدیل خواهد شد.مقاله برای مطالعه بیشتر، به سه موضوع دیگر نیز ارجاع می‌دهد:آیا بیمه تعبیه‌شده (Embedded Insurance) در حال تغییر نحوه خرید بیمه توسط مشتریان است؟آیا هوش مصنوعی می‌تواند فراتر از مکالمات با مشتریان، عملیات بیمه را متحول کند؟آیا فناوری Low-Code می‌تواند تحول صنعت بیمه را ساده‌تر کند؟۶. چشم‌انداز آیندهصنعت بیمه همچنان در حال تحول خواهد بود. محصولات جدید عرضه می‌شوند، بازارهای تازه شکل می‌گیرند، مدل‌های توزیع تغییر می‌کنند و انتظارات مشتریان افزایش می‌یابد.در چنین شرایطی، پرسش مهم برای مدیران این نیست که آیا فناوری سازمان آن‌ها مدرن است یا خیر؛ بلکه این است:فناوری سازمان ما با چه سرعتی می‌تواند خود را با نیازهای آینده تطبیق دهد؟پیام پایانی مقاله نیز بر همین موضوع تأکید دارد: ساده‌سازی فناوری بیمه، ایجاد قابلیت تغییر و ساخت سامانه‌هایی است که بتوانند همراه با کسب‌وکار تکامل یابند.#اینشورتک_ایران@Insurtech_Iran#اینشورتک_ایران@Insurtech_Iranآدرس کانال در پیام رسان بلهble.ir/join/7nLvqfxDVKادرس کانال در تلگرامhttps://t.me/Insurtech_Iranاینشورتک ایراناینشورتک ایرانThu, 29 Oct 2026 06:52:07 +0330https://virgool.ir/@Insurtech_Iran/هوش-مصنوعی-وظایف-را-می-گیرد-نه-شغل-ها-q4yd9kiu1ftcاریکسون چان (Ericson Chan)، مدیر ارشد اطلاعات و دیجیتال گروه در Zurich Insurance، با تکیه بر تجربه برنامه‌های بزرگ تحول دیجیتال در صنعت بیمه توضیح می‌دهد که چرا هوش مصنوعی صرفاً یک «ابزار» نیست، بلکه یک توانمندساز و در عین حال تشدیدکننده ریسک است و چرا همین تمایز، یکی از دلایل بازدهی پایین سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی در بسیاری از شرکت‌هاست.او چهار عامل تعیین‌کننده را که مشخص می‌کنند آیا هوش مصنوعی می‌تواند برای سازمان ارزش واقعی ایجاد کند یا خیر، تشریح می‌کند.چان همچنین تأکید می‌کند که:هوش مصنوعی شغل‌ها را از بین نمی‌برد، بلکه وظایف را بر عهده می‌گیرد.از دیدگاه او، سازمان‌ها باید نحوه انجام کار را از نو طراحی کنند؛ به‌گونه‌ای که کارکنان به جای آنکه صرفاً ناظر اتوماسیون باشند، به رهبران و هدایت‌کنندگان یک نیروی کار مجازی تبدیل شوند. بررسی یک نشست: " نگاه مدیران ارشد: چگونه هوش مصنوعی و داده را به‌طور مؤثر مقیاس‌دهی کنیم؟"در رویداد Insurtech Insights، دیوید هیلی (David Healy)، رئیس شرکت Sun Life در ایالات متحده آمریکا، با نیراو دگلی (Nirav Dagli)، بنیان‌گذار و مدیرعامل Spinnaker Analytics، در گفت‌وگویی صریح و بدون اصطلاحات پیچیده درباره این موضوع صحبت می‌کند که:چه چیزهایی در استفاده از هوش مصنوعی در صنعت بیمه واقعاً کار می‌کنند و چه چیزهایی کار نمی‌کنند؟آنها توضیح می‌دهند که شرکت‌های بیمه چگونه می‌توانند:فروشندگان و تأمین‌کنندگان فناوری را که واقعاً کسب‌وکار بیمه را درک می‌کنند، از شرکت‌هایی که صرفاً نرم‌افزارهای موجود خود را با برچسب «هوش مصنوعی» عرضه می‌کنند، تشخیص دهند؛درک کنند که چالش اصلی، مقیاس‌دهی هوش مصنوعی است، نه صرفاً خود فناوری؛از گرفتار شدن در «توهم پیشرفت» جلوگیری کنند؛ وضعیتی که در آن شرکت‌ها دائماً پروژه‌های آزمایشی (Pilot) جدید اجرا می‌کنند، اما در نهایت نحوه واقعی انجام کار هیچ تغییری نمی‌کند. مهم‌ترین اخبار (Top Stories)1- راه‌اندازی «چارچوب عامل‌های هوش مصنوعی» توسط Guidewire Softwareشرکت Guidewire Software در قالب انتشار جدید Qusar، چارچوبی با عنوانAgentic Framework  راه‌اندازی کرده است.این چارچوب به شرکت‌های بیمه اجازه می‌دهد عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) را مستقیماً در بستر ابری Guidewire Cloud Platform  ایجاد، توسعه و مدیریت کنند.این چارچوب امکان اتوماسیون در حوزه‌های مختلف صنعت بیمه را فراهم می‌کند، از جمله:مدیریت خسارت  (Claims)بیمه‌گری  (Underwriting)مدیریت بیمه‌نامه  (Policy Administration)صورتحساب و عملیات مالی (Billing)توسعه نرم‌افزار (Software Development)در عین حال، استفاده از این عامل‌های هوش مصنوعی همراه با حاکمیت، امنیت و کنترل‌های مقرراتی طراحی شده است. ۲. راه‌اندازی Tenet توسط INTX Insurance Softwareشرکت INTX Insurance Software  محصولی با نام Tenet راه‌اندازی کرده است.Tenet یک لایه هوش مصنوعی بومی (Native AI Intelligence Layer) است که به‌صورت یکپارچه در سراسر سیستم عملیاتی یکپارچه بیمه و بیمه اتکایی این شرکت قرار گرفته است.این راهکار از فرایندهای مختلف بیمه و بیمه اتکایی پشتیبانی می‌کند، از جمله:بیمه‌گری (Underwriting)مدیریت بیمه‌نامه (Policy Administration)بیمه اتکایی (Reinsurance)مدیریت خسارت (Claims)عملیات مالی (Financial Operations)این پلتفرم نشان‌دهنده یک تغییر گسترده‌تر در صنعت بیمه است:حرکت از ابزارهای مستقل اتوماسیون هوش مصنوعی به سمت هوش مصنوعی زمینه‌محور (Contextual AI) که بتواند هوشمندی را در سراسر جریان‌های کاری اصلی بیمه به یکدیگر متصل کند.به عبارت دیگر،AI  دیگر صرفاً یک ابزار جانبی برای انجام یک کار مشخص نیست؛ بلکه در حال تبدیل شدن به یک لایه هوشمندی مشترک در کل فرایندهای بیمه است. ۳. یکپارچه‌سازی راهکار DocIntel Pro شرکت CLARA Analytics با پلتفرم Triageشرکت CLARA Analytics راهکار DocIntel Pro خود را با پلتفرم Triage یکپارچه کرده است.این یکپارچه‌سازی دو قابلیت مهم را با یکدیگر ترکیب می‌کند:هوش اسناد مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-Powered Document Intelligence)وتریاژ پیش‌بینانه خسارت (Predictive Claims Triage)هدف این ترکیب، پشتیبانی از تصمیم‌گیری سریع‌تر و آگاهانه‌تر در فرایند رسیدگی به خسارت است.این یکپارچه‌سازی، استخراج اطلاعات از اسناد و راهنمایی در فرایند رسیدگی به خسارت را در یک جریان کاری واحد قرار می‌دهد.در نتیجه، شرکت‌های بیمه می‌توانند داده‌های غیرساختاریافته (Unstructured Data) را به بینش‌های قابل اقدام و قابل توضیح (Actionable & Explainable Insights) تبدیل کنند.این قابلیت می‌تواند در حوزه‌هایی مانند:استخراج اطلاعات از اسناد خسارت؛تحلیل خودکار مدارک؛شناسایی الگوهای خسارت؛اولویت‌بندی پرونده‌های خسارت؛هدایت پرونده به مسیر مناسب رسیدگی؛و پشتیبانی از تصمیم‌گیری کارشناسان خسارتکاربرد داشته باشد. جمع بندیصنعت بیمه در حال عبور از مرحله «آزمایش هوش مصنوعی» و حرکت به سمت «یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با فرایندهای اصلی کسب‌وکار بیمه» است.سه روند مهمی که در این گزارش برجسته شده‌اند عبارت‌اند از:1.      حرکت از AI به سمت AI Agents: یعنی هوش مصنوعی از یک ابزار صرفاً تحلیلی یا تعاملی، به عامل‌هایی تبدیل می‌شود که می‌توانند بخشی از فرایندهای بیمه را انجام دهند.2.      حرکت از ابزارهای مستقل به سمت AI یکپارچه : هوش مصنوعی باید در فرایندهای اصلی مانند بیمه‌گری، صدور و مدیریت بیمه‌نامه، خسارت، بیمه اتکایی و امور مالی حضور داشته باشد.3.      حرکت از Pilot به Scale : چالش اصلی شرکت‌های بیمه دیگر صرفاً اجرای پروژه‌های آزمایشی AI نیست؛ بلکه تبدیل این پروژه‌ها به راهکارهای عملیاتی، مقیاس‌پذیر و ارزش‌آفرین است.بنابراین، تحول واقعی با خرید یک نرم‌افزار هوش مصنوعی اتفاق نمی‌افتد؛ بلکه زمانی رخ می‌دهد که سازمان، فرایندها، نقش کارکنان، داده‌ها و مدل عملیاتی خود را متناسب با قابلیت‌های AI بازطراحی کند.#اینشورتک_ایران@Insurtech_Iranاینشورتک ایراناینشورتک ایرانSun, 09 Aug 2026 18:03:00 +0330https://virgool.ir/@Insurtech_Iran/۱۰-روند-تحول-دیجیتال-در-صنعت-بیمه-ixfxdqhr2us6صنعت بیمه در حال تجربه تحولی گسترده است که مهم‌ترین محرک‌های آن، فناوری‌های دیجیتال و تغییر انتظارات مشتریان هستند. استفاده از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) موجب شده شرکت‌های بیمه بتوانند داده‌های بیشتری را تحلیل کنند، ریسک‌ها را دقیق‌تر ارزیابی نمایند و محصولات و خدمات متناسب‌تری به مشتریان ارائه دهند.یکی از روندهای مهم، استفاده از اتوماسیون و اتوماسیون فرایندهای رباتیک (RPA) است. این فناوری‌ها فعالیت‌های تکراری و اداری را خودکار می‌کنند و باعث کاهش زمان انجام عملیات، کاهش خطاهای انسانی و افزایش بهره‌وری در فرایندهایی مانند صدور بیمه‌نامه، ارزیابی ریسک، رسیدگی به خسارت و پاسخ‌گویی به مشتریان می‌شوند.همچنین بر نقش همکاری شرکت‌های بیمه با استارت‌آپ‌ها و شرکت‌های اینشورتک تأکید می‌ گردد. این همکاری‌ها به شرکت‌های بیمه امکان می‌دهد نوآوری را سریع‌تر وارد محصولات و فرایندهای خود کنند و از فناوری‌های جدید بدون توسعه کامل همه زیرساخت‌ها در داخل سازمان بهره ببرند.فناوری بلاک‌چین نیز یکی دیگر از محورهای تحول دیجیتال معرفی شده است. بلاک‌چین می‌تواند شفافیت و قابلیت اعتماد در تبادل اطلاعات را افزایش دهد، احتمال تقلب را کاهش دهد و از طریق قراردادهای هوشمند بخشی از عملیات بیمه‌گری و پرداخت خسارت را به‌صورت خودکار انجام دهد. همچنین استفاده از رایانش ابری، امکان توسعه سریع‌تر سامانه‌ها، پردازش حجم بالای داده و ارائه خدمات مقیاس‌پذیر را فراهم می‌کند.نکات کلیدی قابل استفادهاستفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل داده و پیش‌بینی ریسک؛استفاده از یادگیری ماشین برای بهبود مدل‌های نرخ‌گذاری؛خودکارسازی فرایندهای صدور، خسارت و خدمات مشتریان؛توسعه همکاری شرکت‌های بیمه با استارت‌آپ‌های اینشورتک؛استفاده از بلاک‌چین و قراردادهای هوشمند؛توسعه سامانه‌های بیمه‌گری مبتنی بر رایانش ابری؛افزایش امنیت سایبری و حفاظت از داده‌های مشتریان؛حرکت به سمت محصولات شخصی‌سازی‌شده و مبتنی بر داده.برداشت کاربردی برای صنعت بیمه ایراناین مطلب نشان می‌دهد که تحول دیجیتال صرفاً ایجاد یک وب‌سایت یا اپلیکیشن برای فروش بیمه نیست. تحول واقعی زمانی اتفاق می‌افتد که فناوری در تمام زنجیره ارزش بیمه شامل طراحی محصول، ارزیابی و پذیرش ریسک، نرخ‌گذاری، صدور بیمه‌نامه، مدیریت قرارداد، رسیدگی به خسارت، مدیریت ارتباط با مشتری و تحلیل داده به‌کار گرفته شود.کانال اینشورتک ایران@Insurtech_Iranاینشورتک ایراناینشورتک ایرانMon, 03 Aug 2026 14:15:44 +0330https://virgool.ir/@Insurtech_Iran/بررسی-بازده-و-کاربرد-هوش-مصنوعی-در-صنعت-بیمه-u3znk8b1mohhاین مطالعه بررسی می‌کند که هوش مصنوعی چگونه می‌تواند در بخش‌های مختلف صنعت بیمه موجب افزایش سرعت، بهبود بهره‌وری، ارتقای تجربه مشتری، تقویت نوآوری و بهبود تصمیم‌گیری شود.کاربرد هوش مصنوعی محدود به یک بخش خاص نیست و می‌تواند در سراسر چرخه عمر بیمه مورد استفاده قرار گیرد. از جمله مهم‌ترین کاربردها می‌توان به تحلیل اطلاعات مشتری، استخراج داده از اسناد، ارزیابی ریسک، پشتیبانی از تصمیم‌های بیمه‌گری، پردازش خسارت و پاسخ‌گویی هوشمند به مشتریان اشاره کرد.در این گزارش، فناوری‌هایی مانند تشخیص نوری نویسه‌ها (OCR)، مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و یادگیری ماشین به‌عنوان ابزارهای مؤثر در تحول فرایندهای بیمه معرفی شده‌اند. برای مثال، فناوری OCR می‌تواند اطلاعات موجود در فرم‌ها، اسناد و مدارک بیمه‌ای را به‌صورت خودکار استخراج و وارد سامانه‌های عملیاتی کند. مدل‌های زبانی بزرگ نیز می‌توانند در پاسخ‌گویی به پرسش‌های مشتریان، خلاصه‌سازی اسناد، تحلیل مکاتبات و کمک به کارشناسان بیمه مورد استفاده قرار گیرند.با وجود مزایای قابل توجه، پیاده‌سازی هوش مصنوعی با چالش‌هایی نیز همراه است. مهم‌ترین چالش‌ها شامل اعتماد کارکنان و مدیران به نتایج تولیدشده توسط هوش مصنوعی، حفظ حریم خصوصی، امنیت اطلاعات، کیفیت داده‌ها، یکپارچه‌سازی با سامانه‌های قدیمی و مدیریت تغییر سازمانی هستند. بنابراین، استفاده موفق از هوش مصنوعی نیازمند ترکیبی از فناوری مناسب، داده باکیفیت، حاکمیت داده و نظارت انسانی است.  مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در بیمه‌گریبرداشت کاربردی برای سامانه‌های متمرکز بیمه‌گریبرای پلتفرم‌ها و سامانه‌های متمرکز بیمه‌گری، کاربرد هوش مصنوعی می‌تواند در قالب ماژول‌های زیر طراحی شود:موتور هوشمند ارزیابی و امتیازدهی ریسک؛سامانه هوشمند پیشنهاد نرخ و شرایط بیمه‌نامه؛موتور استخراج اطلاعات از مدارک و فرم‌ها؛دستیار هوشمند کارشناسان صدور و خسارت؛سامانه کشف تقلب و شناسایی رفتارهای غیرعادی؛چت‌بات و دستیار دیجیتال مشتریان؛سامانه تحلیل داده و پیش‌بینی روند خسارت؛موتور توصیه‌گر محصولات و پوشش‌های بیمه‌ای.جمع‌بندیاین دو مطلب در کنار هم نشان می‌دهند که مسیر آینده بیمه‌گری دیجیتال بر سه محور اصلی استوار است:1.     دیجیتالی‌سازی و خودکارسازی کامل فرایندهای بیمه‌گری؛2.     استفاده از داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تصمیم‌گیری و مدیریت ریسک؛کانال اینشورتک ایران@Insurtech_Iran3.     توسعه محصولات شخصی‌سازی‌شده و خدمات سریع، یکپارچه و مشتری‌محور.اینشورتک ایراناینشورتک ایرانMon, 03 Aug 2026 14:03:02 +0330https://virgool.ir/@Insurtech_Iran/بازار-اینشورتک-در-۲۰۲۵-زیر-سایه-هوش-مصنوعی-جان-گرفت-zctzyzbxwqqmبازار جهانی اینشورتک در سال ۲۰۲۵ نشانه‌های روشنی از احیا را به نمایش گذاشت؛ اما این بازگشت، متفاوت از دوره‌های رونق گذشته بود. اگر در سال‌های قبل، رشد این صنعت تا حدی با هیجان سرمایه‌گذاران و استقبال از هر ایده نوآورانه همراه بود، در ۲۰۲۵ سرمایه با دقت بیشتری وارد بازار شد و بیشتر به سمت شرکت‌هایی رفت که توانسته‌اند ارزش عملیاتی، مسیر سودآوری و کاربرد روشن فناوری را اثبات کنند.بر اساس داده‌های Gallagher Re، مجموع سرمایه‌گذاری جهانی در اینشورتک در سال ۲۰۲۵ به ۵.۰۸ میلیارد دلار رسید؛ رقمی که در مقایسه با ۴.۲۵ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۴، رشد ۱۹.۵ درصدی را نشان می‌دهد. این افزایش، از یک سو نشانه بازگشت نسبی اعتماد سرمایه‌گذاران است و از سوی دیگر، بیانگر آن است که بازار پس از یک دوره اصلاح و ارزیابی دوباره، وارد مرحله‌ای بالغ‌تر شده است.یکی از نقاط مهم سال ۲۰۲۵، عملکرد سه‌ماهه چهارم بود. در این فصل، حجم سرمایه‌گذاری به ۱.۶۸ میلیارد دلار رسید که قوی‌ترین عملکرد فصلی بازار از سال ۲۰۲۲ به شمار می‌رود. تعداد معاملات نیز به ۱۰۲ مورد رسید و میانگین ارزش هر معامله ۱۸.۸۴ میلیون دلار ثبت شد. این ارقام نشان می‌دهد که بازار نه‌تنها از رکود فاصله گرفته، بلکه در حال بازیابی تدریجی ظرفیت جذب سرمایه است.با این حال، مهم‌ترین داستان اینشورتک در ۲۰۲۵ را باید در نقش هوش مصنوعی جست‌وجو کرد. شرکت‌های AI-centered در این سال حدود ۳.۳۵ میلیارد دلار سرمایه جذب کردند؛ یعنی ۶۶ درصد کل سرمایه‌گذاری سال. چنین تمرکزی نشان می‌دهد که هوش مصنوعی دیگر یک روند جانبی در صنعت بیمه نیست، بلکه به یکی از مهم‌ترین معیارهای ارزیابی شرکت‌ها از نگاه سرمایه‌گذاران تبدیل شده است.البته توجه بازار به AI بیش از آنکه ناشی از جذابیت رسانه‌ای این فناوری باشد، به ظرفیت آن در حل مسائل واقعی صنعت بیمه بازمی‌گردد. شرکت‌هایی بیشتر مورد توجه قرار گرفتند که از هوش مصنوعی برای بهبود فرایندهایی مانند ارزیابی ریسک، صدور بیمه‌نامه، رسیدگی به خسارت، کشف تقلب و کاهش هزینه‌های عملیاتی استفاده کرده‌اند. به بیان دیگر، AI زمانی اهمیت پیدا کرد که توانست از سطح شعار عبور کند و به ابزار بهره‌وری تبدیل شود.در میان بخش‌های مختلف بازار، بیمه اموال و مسئولیت همچنان جایگاه مسلط خود را حفظ کرد. این بخش در سال ۲۰۲۵ حدود ۳.۴۹ میلیارد دلار سرمایه جذب کرد و بزرگ‌ترین سهم را از بازار به خود اختصاص داد. رشد سرمایه‌گذاری در این حوزه نشان می‌دهد که سرمایه‌گذاران همچنان اموال و مسئولیت را مناسب‌ترین بستر برای پیاده‌سازی فناوری‌های تحلیلی، اتوماسیون و مدل‌های جدید مدیریت ریسک می‌دانند.در مقابل، بخش سلامت و زندگی با افتی محدود مواجه شد. سرمایه‌گذاری در این بخش به ۱.۵۹ میلیارد دلار رسید که نسبت به سال قبل ۴.۶ درصد کاهش داشت. این کاهش را می‌توان نتیجه پیچیدگی‌های بیشتر این حوزه، حساسیت داده‌های سلامت، الزامات مقرراتی و دشواری مقیاس‌پذیری برخی مدل‌های فناورانه دانست. با وجود این، سلامت و زندگی همچنان یکی از حوزه‌های مهم برای نوآوری باقی مانده، به‌ویژه در زمینه اتوماسیون فرایندها و بهبود تجربه مشتری.یکی دیگر از تحولات معنادار ۲۰۲۵، افزایش تعداد معاملات بزرگ بود. شمار جذب سرمایه‌های بالای ۱۰۰ میلیون دلار از ۶ مورد در ۲۰۲۴ به ۱۱ مورد در ۲۰۲۵ رسید. این روند حاکی از آن است که بخشی از سرمایه‌گذاران دوباره آمادگی یافته‌اند تا روی بازیگران بزرگ‌تر و بالغ‌تر بازار شرط ببندند. در عین حال، این موضوع می‌تواند نشانه‌ای از تمرکز سرمایه در میان شرکت‌هایی باشد که از نظر فناوری، بازار یا همکاری با بیمه‌گران سنتی موقعیت بهتری دارند.از منظر مدل کسب‌وکار نیز تغییر محسوسی دیده می‌شود. در بخش اموال و مسئولیت سهم شرکت‌های B2B به ۵۸ درصد رسید؛ نشانه‌ای از اینکه تمرکز بازار به‌تدریج از مدل‌های صرفاً توزیعی به سمت زیرساخت، نرم‌افزارهای عملیاتی و ابزارهای پشتیبان بیمه‌گران حرکت کرده است. این جابه‌جایی را می‌توان از نشانه‌های مهم بلوغ بازار دانست؛ بازاری که اکنون بیش از گذشته به فناوری‌های عمیق‌تر و کاربردی‌تر توجه نشان می‌دهد.سال ۲۰۲۵ سال بازگشت گزینشی اینشورتک بود؛ سالی که در آن سرمایه‌گذاری افزایش یافت، اما این رشد با دقت و تمرکز بیشتری همراه بود. بازار در این دوره نشان داد که دیگر صرفاً به ایده‌های جذاب واکنش نشان نمی‌دهد، بلکه به دنبال شرکت‌هایی است که بتوانند در بطن صنعت بیمه، کارایی، دقت و سودآوری بیشتری ایجاد کنند.اینشورتک ایراناینشورتک ایرانFri, 24 Jul 2026 14:33:52 +0330https://virgool.ir/@Insurtech_Iran/تحول-صنعت-بیمه-با-فناوری-های-مبتنی-بر-هوش-مصنوعی-hdbdwmi7vuxoIBM معتقد است که هوش مصنوعی، به‌ویژه هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، شیوه فعالیت شرکت‌های بیمه را متحول کرده است. این فناوری نه تنها فرآیندهای سنتی بیمه‌گری را دگرگون کرده، بلکه انتظارات بیمه‌گذاران را نیز به سطح جدیدی رسانده است.امروزه مشتریان انتظار دارند:خدمات سریع‌تر دریافت کنند.تجربه‌ای کاملاً دیجیتال و بدون اصطکاک داشته باشند.پاسخ‌های دقیق و شخصی‌سازی‌شده دریافت کنند.فرآیندهای صدور و خسارت بدون مراجعه حضوری انجام شود.IBM با اتصال داده‌ها، هوش مصنوعی و عامل‌های هوشمند (AI Agents) در سراسر سازمان، به شرکت‌های بیمه کمک می‌کند تا:فرآیند ارزیابی خسارت را تسریع کنند.بیمه‌گری (Underwriting) را هوشمند کنند.خدمات مشتری را ارتقاء دهند.بهره‌وری کارکنان را افزایش دهند.رضایت بیمه‌گذاران را بهبود بخشند.تصمیم‌گیری‌ها را بر پایه داده انجام دهند.کاربردهای اصلیارتقاء تجربه بیمه‌گذارانIBM بیان می‌کند که بسیاری از شرکت‌های بیمه از عامل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، اما این عامل‌ها معمولاً به صورت جزیره‌ای فعالیت می‌کنند و ارتباط مناسبی با یکدیگر ندارند.راهکار IBM ایجاد یک اکوسیستم یکپارچه است که در آن:عامل‌های هوشمند با یکدیگر ارتباط دارند.تمامی کانال‌های ارتباطی مشتری به هم متصل هستند.اطلاعات مشتری در کل سازمان به اشتراک گذاشته می‌شود.پاسخ‌ها سریع، دقیق و هماهنگ ارائه می‌شوند.نتیجه این رویکرد:افزایش اعتماد مشتریبهبود تجربه مشتریافزایش فروشافزایش وفاداری بیمه‌گذاراننمونه پروژه‌های موفق IBM در صنعت بیمه1. Claims Connection Groupاهداف پروژه:بهبود مدیریت خسارتکاهش شکایاتافزایش شفافیتنتایج:تا 70 درصد کاهش زمان رسیدگی به خسارت30 تا 50 درصد کاهش عملیات دستیافزایش دقت رسیدگیبهبود تجربه نمایندگان، شرکای تجاری و بیمه‌گذاران2. UnipolIBM زیرساخت فناوری اطلاعات این شرکت بیمه را با استفاده از:هوش مصنوعیرایانش ابری هیبریدینوسازی کرد.نتایج:کاهش زمان پاسخ به رخدادها از 20 دقیقه به 90 ثانیهافزایش پوشش مانیتورینگ از 26 درصد به 100 درصدایجاد بستری مقیاس‌پذیر و امن3. Swiss ReIBM فرآیندهای حسابرسی و کنترل را خودکار کرد.نتایج:صرفه‌جویی 40 هزار دلار در هر فصلکاهش چشمگیر فعالیت‌های دستیافزایش شفافیت فرآیندهااستانداردسازی گردش کار4. Aon Italyبا استفاده از:IBM Cloud PakRed Hat OpenShiftفرآیندهای اصلی دیجیتالی شدند.نتایج:خودکارسازی فرآیندهای کسب‌وکارافزایش همکاری بین واحدهابهره‌مندی بیش از 1600 کارمندبهبود عملیات در 25 شعبه5. Sun LifeIBM ابزارهای کشف نرم‌افزارهای قدیمی (Legacy Application Discovery) را برای نوسازی سامانه‌ها به کار گرفت.نتایج:50 درصد کاهش زمان جستجوی کدهای نرم‌افزاریتسریع توسعه نرم‌افزارحفظ منطق تجاری سیستم‌های قدیمی6. WestfieldIBM امنیت داده‌ها و فرآیندهای فناوری اطلاعات را خودکار کرد تا:مدیریت تهدیدها بهبود یابد.امنیت اطلاعات افزایش یابد.فرآیندهای IT استاندارد شوند.محصولات کلیدی IBM برای صنعت بیمه1. watsonx Orchestrateقابلیت‌ها:اتصال عامل‌های هوش مصنوعیمدیریت گردش کارکاهش زمان پاسخگوییافزایش خدمات سلف‌سرویسهماهنگی میان کانال‌های ارتباطی2. watsonx.governanceبرای:حاکمیت هوش مصنوعیمدیریت مدل‌هانظارت بر عملکرد AIکنترل ریسکتضمین استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی3. watsonx.dataبرای:یکپارچه‌سازی داده‌هامدیریت داده‌های پراکندهتحلیل دادهآماده‌سازی داده برای هوش مصنوعیخدمات مشاوره IBMIBM علاوه بر نرم‌افزار، خدمات مشاوره زیر را ارائه می‌کند:مشاوره داده و هوش مصنوعیتحول دیجیتالبازمهندسی فرآیندهای کسب‌وکارمشاوره استراتژیخدمات ابریپیاده‌سازی فناوریحاکمیت دادهامنیت اطلاعاتمهم‌ترین روندهای صنعت بیمه از دید IBMIBM چند روند کلیدی را برای آینده صنعت بیمه معرفی می‌کند:گسترش هوش مصنوعی مولد در عملیات بیمهاستفاده از عامل‌های هوشمند (AI Agents)دیجیتالی شدن کامل تجربه مشتریاتوماسیون بیمه‌گری و رسیدگی به خسارتافزایش اهمیت حاکمیت و کنترل هوش مصنوعییکپارچه‌سازی داده‌های سازمانیاستفاده گسترده از رایانش ابریتصمیم‌گیری مبتنی بر دادهتوسعه مدل‌های کسب‌وکار هوشمندافزایش بهره‌وری عملیاتی و کاهش هزینه‌هاجمع‌بندیدر این گزارش، IBM راهبرد خود برای تحول دیجیتال صنعت بیمه را بر سه محور اصلی بنا می‌کند:هوش مصنوعی (AI): خودکارسازی بیمه‌گری، ارزیابی خسارت، خدمات مشتری و تصمیم‌گیری هوشمند.داده (Data): یکپارچه‌سازی، مدیریت و تحلیل داده‌ها برای ایجاد دید جامع از مشتری و ریسک.رایانش ابری و اتوماسیون (Cloud & Automation): نوسازی سامانه‌های بیمه، افزایش مقیاس‌پذیری، کاهش هزینه‌ها و ارتقای بهره‌وری.این رویکرد به شرکت‌های بیمه کمک می‌کند تا تجربه مشتری را بهبود دهند، فرآیندهای عملیاتی را سریع‌تر و هوشمندتر کنند و در عین حال، حاکمیت و امنیت استفاده از هوش مصنوعی را حفظ نمایند.اینشورتک ایراناینشورتک ایرانThu, 23 Jul 2026 11:43:29 +0330https://virgool.ir/@Insurtech_Iran/تغییر-رویکرد-از-مهارت-پردرآمد-به-مهارت-ماندگار-m2ibwqqyhma3اگه می‌خوای در دهه‌ی بعدی حذف نشی، باید از «مهارت پردرآمد» بری سمت «مهارت ماندگار». دنیا داره از نو چیده می‌شه، و راستش این بازچینی خیلی هم مؤدبانه نیست.1) 🧠 فهم عمیقِ مسئله هوش مصنوعی جواب تولید می‌کنه، ولی همیشه مسئله درست رو تشخیص نمی‌ده. آدمی که می‌فهمه «واقعاً مشکل کجاست»، از آدمی که فقط اجرا می‌کنه ارزشمندتره. آینده برای کسانیه که خوب سؤال می‌سازن، نه فقط جواب.2) 🎯 بازاریابی و جلب توجه وقتی ساختن محصول راحت و ارزان می‌شه،گلوگاه اصلی می‌شه توزیع. اینکه چطور دیده بشی، اعتماد بسازی و پیام درست رو به آدم درست برسونی. شرکت‌ها دیگه فقط محصول بهتر نمی‌خوان؛ مشتری بیشتر می‌خوان.3) 🗣 ارتباط انسانی و روایت‌سازی هوش مصنوعی می‌تونه متن بنویسه، ولی هنوز نمی‌تونه مثل یک انسان، رنج، ظرافت، و زمینه رو زندگی کرده باشه. کسی که بلد باشه پیچیدگی رو ساده، صادقانه و اثرگذار منتقل کنه، جلو می‌افته. روایت خوب فقط کلمات نیست؛ انتقال معناست.4) ⚖️ قضاوت، سلیقه، و تصمیم‌گیری زیر ابهام مدل‌ها داده را شخم می‌زنن، ولی تصمیم‌های مهم هنوز به قضاوت انسانی گره خورده. اینکه بین چند مسیر «درستِ ظاهری» یکی رو انتخاب کنی، جاییه که تجربه، اخلاق، و سلیقه وارد می‌شن. آینده مال کسیه که فقط باهوش نیست؛ بالغ هم هست.5) 🔄 یادگیری سریع و بازآفرینی خود شاید مهم‌ترین مهارت همین باشه: اینکه وابسته به یک عنوان شغلی نمونی. هر چند سال یک‌بار بتونی پوست بندازی، ابزار عوض کنی، و دوباره خودت رو بسازی. در جهانی که ثابت نمی‌مونه، هویتِ سفت‌وسخت خطرناکه.جمع‌بندیکسی برنده‌ی دهه‌ی بعد نیست که بیشتر بدونه؛ کسی برنده‌ست که عمیق‌تر بفهمه، سریع‌تر تطبیق بده، و انسانی‌تر بماند.#اینشورتک_ایران@Insurtech_Iranاینشورتک ایراناینشورتک ایرانSat, 11 Jul 2026 10:04:26 +0330https://virgool.ir/@Insurtech_Iran/فواید-و-دست-آوردهای-اجرای-کروکی-برخط-برای-صنعت-بیمه-کشور-vuagod6oh9gxمقدمهکروکی یک گزارش دقیق و مصور از صحنه تصادف است که در آن اطلاعاتی همچون تاریخ، ساعت، مکان، زمان و سایر جزئیات حادثه شرح داده می‌شود. از اطلاعات موجود در کروکی تصادفات برای شناسایی مقصر و دریافت خسارت از او استفاده می‌شود. همچنین این گزارش به تعیین علل ایجاد مشکلات ایمنی در جاده‌ها و خودروها کمک می‌کند.کروکی هایی که به صورت دستی ترسیم و به شرکت های بیمه ارائه می شد دارای نواقص، مشکلات و چالش های بودند که الکترونیکی نمودن آن باعث رفع آنها می شود. برخی از فواید اجرای پروژه کروکی برخط عبارتند از:1- جمع‌آوری دقیق اطلاعات تصادفات: امکان جمع‌آوری دقیق و کامل اطلاعات مرتبط با تصادفات و حوادث را دارد.2- ارتباط موثر با مراکز بیمه و ارزیابان خسارت: امکان برقراری ارتباط سریع و موثر با مراکز بیمه و ارزیابان خسارت ارسال به موقع اطلاعات تصادف و کروکی به آنها.3- تحلیل داده‌ها: امکان تحلیل داده‌های تصادفات را داشته و عوامل موثر در وقوع تصادفات را تشخیص دهد و اقدامات پیشگیرانه را پیشنهاد می‌کند.4- راهبرد‌های کاهش تصادفات: ارائه راهبرد‌هایی، به کاهش تعداد تصادفات و افزایش ایمنی رانندگی به ذینفعان.5- دسترسی آسان به کروکی‌ها: دسترسی آسان و سریع به کروکی تصادف برای طرفین آن.6- یکپارچه سازی: امکان اتصال و یکپارچه سازی سرویس کروکی برخط در تشکیل برخط پرونده خسارت بیمه های اتومبیل.  الف) فواید اصلی۱- جلوگیری از تخلف و تقلب کروکی جعلی با الکترونیکی شدن فرآیند ثبت کروکی، امکان دستکاری، جعل یا بازترسیم کروکی از بین می‌رود و این امر باعث جلوگیری از تحمیل خسارت‌های تقلبی به صنعت بیمه می‌شود.۲- شناسایی نقاط حادثه‌خیز با تجمیع داده‌های مکانی تصادفات، نقاط پرخطر (Black Spots) به‌راحتی قابل شناسایی هستند و بیمه مرکزی و سندیکای بیمه‌گران می‌توانند از سازمان‌های مربوطه (شهرداری‌ها، وزارت راه و شهرسازی) پیگیری اصلاح و رفع آن‌ها را انجام دهند.۳- شناسایی عوامل حادثه عوامل محیطی و زیرساختی مانند نبود نور کافی در گذرگاه‌ها، نبود تابلو و علائم هشدار برای راننده، خرابی جاده و... قابل شناسایی هستند و بیمه مرکزی و سندیکای بیمه‌گران می‌توانند از سازمان‌های مربوطه پیگیری اصلاح و رفع آن‌ها را انجام دهند.۴- شناسایی علل حادثه علل فنی و ایمنی مانند نقص فنی خودرو، عدم برخورداری از استانداردهای ایمنی برای جلوگیری از حوادث جانی و بدنی و... قابل شناسایی هستند و بیمه مرکزی و سندیکای بیمه‌گران می‌توانند از سازمان‌های مربوطه (مانند سازمان استاندارد، پلیس راهور، خودروسازان) پیگیری اصلاح و رفع آن‌ها را انجام دهند که برآورد می‌شود حداقل ۱۰ درصد ضریب خسارت بیمه‌های اتومبیل را کاهش دهد.۵- شناسایی تعدد خسارت سازمان‌یافته با تحلیل داده‌ها، می‌توان باندهایی را شناسایی کرد که اشخاص یا خودروهای خاصی را به‌صورت سازمان‌یافته برای دریافت خسارت‌های جعلی یا بزرگ‌نمایی‌شده وارد تصادفات می‌کنند. ب) فواید عملیاتی و فرآیندی۶- حذف کامل فرآیند کاغذی و استانداردسازی کروکی با اجرای طرح کروکی آنلاین، کاغذ از فرآیند ثبت تصادف حذف شده و ترسیم کروکی کاملاً استاندارد می‌شود. این امر باعث یکپارچگی داده‌ها و قابلیت مقایسه و تحلیل آن‌ها می‌شود.۷- افزایش چشمگیر سرعت و دقت رسیدگی به خسارت کروکی آنلاین سرعت کار، صحت و دقت را به‌طور هم‌زمان افزایش می‌دهد و به‌گفته رئیس کل بیمه مرکزی، بخش عمده‌ای از معضل تصادفات رانندگی را تعدیل می‌کند.۸- انتقال آنی داده‌ها به بیمه مرکزی (کاهش از روزها به ۲ ساعت) پیش از این، انتقال اطلاعات تصادف به بیمه مرکزی زمان‌بر بود، اما با کروکی آنلاین، داده‌ها ظرف مدت دو ساعت به بیمه مرکزی منتقل می‌شود. این سرعت، امکان واکنش سریع‌تر و تحلیل بلادرنگ را فراهم می‌کند.۹- کاهش خطاهای انسانی و افزایش شفافیت کاهش زمان انتظار شهروندان، کاهش خطاهای انسانی و افزایش شفافیت در رسیدگی به پرونده‌ها ازجمله مزیت‌های کلیدی حذف کروکی کاغذی و جایگزینی آن با نسخه آنلاین است.۱۰- پرداخت خسارت بدون نیاز به مراجعه حضوری با راه‌اندازی این سامانه، شهروندان بدون نیاز به مراجعه حضوری به شرکت‌های بیمه، خسارت خود را برآورد کرده و دریافت می‌کنند. این امر هزینه‌های سربار عملیاتی شرکت‌های بیمه را به‌شدت کاهش می‌دهد.  ج) فواید مبتنی بر تحلیل داده و هوش مصنوعی۱۱- امکان استفاده از هوش مصنوعی برای تخمین خسارت و افت قیمت خودرو با توجه به انبار داده‌ای که از کروکی آنلاین ایجاد می‌شود، می‌توان از هوش مصنوعی برای تخمین هزینه‌ها، خسارت وارده و حتی افت قیمت خودرو استفاده کرد.۱۲- ایجاد بانک اطلاعاتی تجمیع‌شده و قابل تعمیم یکی از مهم‌ترین مزایای این سیستم، ایجاد بانک اطلاعات تجمیع‌شده است که قابلیت گسترش به خسارات بزرگ‌تر و سایر رشته‌ها از جمله بیمه باربری را دارد.۱۳- تحلیل داده‌کاوی برای کشف الگوهای پنهان تقلب تجربه جهانی نشان می‌دهد که الگوریتم‌های داده‌کاوی می‌توانند الگوهای مشکوک در خسارت‌ها را به‌سرعت شناسایی کنند و زمان و منابع صرف‌شده برای تحقیقات را کاهش دهند. این موضوع مکمل مورد اول و پنجم شماست.۱۴- پیش‌بینی ریسک و قیمت‌گذاری پویا (Dynamic Pricing) تحلیل داده‌های تصادف به شرکت‌های بیمه اجازه می‌دهد ارزیابی ریسک دقیق‌تری داشته باشند و حق بیمه را بر اساس ریسک واقعی هر راننده یا منطقه تعیین کنند.۱۵- پشتیبانی از طرح بیمه شخص ثالث راننده‌محور داده‌های کروکی برخط، زیرساخت لازم برای اجرای طرح بیمه شخص ثالث راننده‌محور را فراهم می‌کند که در آن سوابق رانندگی هر فرد مبنای محاسبه حق بیمه قرار می‌گیرد. د) فواید کلان و بین‌سازمانی۱۶- هم‌افزایی بین پلیس راهور، بیمه مرکزی و شرکت‌های بیمه این پروژه یک همکاری مشترک بین بیمه مرکزی و پلیس راهور فراجا است که از سال ۱۴۰۰ به‌صورت آزمایشی در استان قم آغاز شد و اکنون در حال گسترش به کل کشور است.۱۷- کاهش تلفات جانی و مالی ناشی از تصادفات رئیس کل بیمه مرکزی، کاهش تلفات و خسارت‌های ناشی از تصادفات را یکی از راهبردهای اساسی بیمه مرکزی نامیده و ابراز امیدواری کرده با اجرای این طرح، گام بزرگی در این مسیر برداشته شود.۱۸- هم‌راستایی با طرح «سوئیچ بیمه«کروکی آنلاین به‌عنوان یکی از سرویس های کلیدی زیرساخت «سوئیچ بیمه» (تبادل الکترونیکی اطلاعات بین تمام بازیگران صنعت بیمه) شناخته می‌شود.  جمع‌بندیبراساس برآوردهای به عمل آمده اجرای کروکی برخط با تحلیل صحیح داده‌های آن باعث کاهش حداقل 20 درصدی ضریب خسارت بیمه های اتومبیل خواهد شد. ترکیب عوامل زیر این کاهش را امکان‌پذیر می‌سازد:1.      جلوگیری از خسارت‌های تقلبی )۵ تا ۱۰ درصد از کل خسارت‌ها)2.      شناسایی و اصلاح نقاط حادثه‌خیز (کاهش تعداد تصادفات)3.      پیگیری عوامل و علل حوادث از سازمان‌های مسئول (کاهش ریسک)4.      نرخ‌گذاری دقیق‌تر بر اساس ریسک واقعی )کاهش adverse selection(5.      کاهش هزینه‌های عملیاتی رسیدگی به خسارت (۱۵ تا ۲۰ درصد)6.      کاهش نشت خسارت با هوش مصنوعی (۲۵ تا ۳۰ درصد)اگر صنعت بیمه ایران بتواند از این انبار داده‌ای (Data Warehouse) که توسط کروکی برخط ایجاد می‌شود، برای گزارش‌های مدیریتی، تحلیل‌های پیش‌بینانه و مطالبه‌گری از سازمان‌های مسئول (شهرداری‌ها، وزارت راه، پلیس راهور و...) استفاده کند، قطعاً شاهد تحول بزرگی در ضریب خسارت خواهد بود. این موضوع حتی می‌تواند به یک مزیت رقابتی پایدار برای شرکت‌های بیمه‌ای تبدیل شود که زودتر از سایرین به تحلیل این داده‌ها بپردازند.#اینشورتک_ایران@Insurtech_Iranاینشورتک ایراناینشورتک ایرانMon, 06 Jul 2026 13:33:56 +0330https://virgool.ir/@Insurtech_Iran/نوآوری-در-تجربه-مشتری-در-صنعت-بیمه-pnkcivs2dmvlنوآوری در تجربه مشتری در صنعت بیمه: از فروش محصول تا خلق آرامش💡 تغییر پارادایم: هسته مرکزی نوآوری در تجربه (CX)بزرگ‌ترین مانع نوآوری در تجربه مشتری در صنعت بیمه، یک سوءتفاهم بنیادین در «ارزش پیشنهادی» است. شرکت‌های بیمه سال‌هاست که تصور می‌کنند در کسب‌وکار «فروش محصول» (انواع پوشش‌ها و بیمه‌نامه‌ها) هستند، اما مشتری در واقع محصول نمی‌خرد؛ بلکه به دنبال «آرامش، اعتماد، امنیت و اطمینان خاطر» است.نوآوری در تجربه مشتری (CX Innovation) در صنعت بیمه، به معنای عبور از نگاه درون‌گرای «محصول‌محور» و حرکت به سمت نگاه برون‌گرای «انسان‌محور» است. تا زمانی که این شکاف شناختی پر نشود، هرگونه نوآوری فناورانه صرفاً یک مسکن موقت خواهد بود.🚧 ۵ تله ذهنی که مانع نوآوری در تجربه مشتری می‌شوندبرای طراحی یک تجربه نوآورانه، ابتدا باید خطاهای استراتژیک رایج در ذهنیت مدیران سنتی صنعت بیمه را شناسایی و خنثی کرد:توهم رقابت صرف بر سر قیمت: قیمت یک پارامتر است، اما «تجربه» عامل ماندگاری است. نوآوری یعنی خلق ارزشی که مشتری را متقاعد کند برای دریافت خدمات همدلانه‌تر و پاسخ‌گویی سریع‌تر، حاضر است هزینه (حق‌بیمه) بالاتری بپردازد.پندار اینکه «صدور بیمه‌نامه» پایان مسیر است: در مدل‌های سنتی، فروش پایان قیف فروش است. اما در نوآوری تجربه مشتری، رابطه اصلی پس از فروش و به‌ویژه در «لحظات بحرانی» (زمان وقوع خسارت) آغاز می‌شود.نگاه حسابداری به خسارت: در ادبیات سنتی، خسارت یک «هزینه» است. اما در طراحی تجربه مشتری، پرداخت خسارت «لحظه حقیقت» (Moment of Truth) و مهم‌ترین نقطه تماس برای اثبات اعتبار برند است.فناوری‌زدگی بدون همدلی: بسیاری تصور می‌کنند نوآوری یعنی جایگزینی هوش مصنوعی و اپلیکیشن‌ها به جای نیروی انسانی. اما فناوری باید در خدمت تسهیل‌گری باشد، نه اینکه جایگزین صداقت، همدلی و مسئولیت‌پذیری انسانی در روزهای سخت مشتری شود.خریدن اعتماد با کمپین‌های تبلیغاتی: اعتماد یک کالای تبلیغاتی نیست. اعتماد از طریق هزاران «رفتار کوچک اما اصیل» (مثل شفافیت در استثناهای قرارداد و انصاف در ارزیابی خسارت) ساخته می‌شود.🏗 ۵ رکن طراحی تجربه نوآورانه برای مشترینوآوری در تجربه مشتری باید بر اساس نیازهای واقعی و پنهان مخاطب طراحی شود. این نیازها در ۵ بعد زیر خلاصه می‌شوند:سادگی (Simplicity): حذف پیچیدگی‌های حقوقی و زبانی. یک تجربه نوآورانه یعنی مشتری مفاد قرارداد را به راحتی درک کند و فرآیند خرید و دریافت خدمات بدون اصطکاک (Frictionless) باشد.سرعت (Speed): زمان در لحظات بحرانی برای مشتری معنا می‌یابد. نوآوری یعنی مهندسی مجدد فرآیندها برای رسیدگی و پرداخت خسارت در کمترین زمان ممکن (حذف بوروکراسی).شفافیت (Transparency): بیان صریح و روشن تعهدات و محدودیت‌ها پیش از وقوع حادثه. پنهان‌کاری در شرایط عمومی، قاتل تجربه مشتری است.دسترسی یکپارچه (Omnichannel Accessibility): امکان تعامل آسان و بی‌وقفه با شرکت، چه از طریق پلتفرم‌های دیجیتال و چه از طریق شبکه انسانی، با حفظ یکپارچگی داده‌ها.اعتماد عاطفی (Emotional Trust): اطمینان قلبی مشتری به اینکه شرکت بیمه در روزهای سخت، به عنوان یک شریک دلسوز در کنار او خواهد بود.📊 بازتعریف شاخص‌های موفقیت (KPIs) در عصر نوآوری تجربهدر شرکت‌های بیمه‌ای که نوآوری را در مرکز استراتژی خود قرار داده‌اند، شاخص‌های سنتی مانند «حق‌بیمه صادره» یا «نسبت خسارت» (که شاخص‌های عقب‌نگر هستند) کافی نیستند. اتاق هیئت‌مدیره باید با شاخص‌های پیش‌نگر (Leading Indicators) زیر مدیریت شود:شاخص خالص مروجان (NPS): تمایل مشتری به معرفی شرکت به دیگران.شاخص تلاش مشتری (CES): میزان سهولت و بی‌دردسر بودن فرآیندها برای مشتری.نرخ حفظ مشتری (Retention Rate): موفقیت در نگهداشت بیمه‌گذاران در زمان تمدید.میانگین زمان چرخه خسارت (CCT): سرعت عمل در رسیدگی و پرداخت.کیفیت سفر مشتری (CJQ): سنجش رضایت در تمام نقاط تماس (Touchpoints).🔺 مدل «مثلث اعتماد»؛ چارچوب مزیت رقابتی پایدارنوآوری در تجربه مشتری در نهایت باید به خلق یک مزیت رقابتی پایدار منجر شود. این مزیت بر سه پایه استوار است:نوآوری در محصول: ارائه پوششی که برای مشتری «قابل فهم» و «شفاف» باشد، نه صرفاً یک سند حقوقی پیچیده.نوآوری در سفر مشتری: خلق تجربه‌ای متمایز که در آن مشتری از اولین نقطه تماس تا دریافت خسارت، احساس احترام و ارزشمندی کند.نوآوری در ارتباط: ساختن اعتماد پایدار از طریق عملکرد واقعی و مستمر، نه از طریق شعارهای بازاریابی.🎯 جمع‌بندی راهبردیبرنده بازار آینده صنعت بیمه، شرکتی نیست که بیشترین سهم بازار را از طریق شبکه فروش سنتی می‌خرد، بلکه شرکتی است که بهترین معمار تجربه مشتری باشد.سوال استراتژیک برای مدیران این است: «اگر امروز مشتری اختیار داشت صنعت بیمه را از نو طراحی کند، آیا مدل کسب‌وکار و فرآیندهای ما همان شکلی را پیدا می‌کرد که امروز دارد؟ یا نخستین تغییری که پیشنهاد می‌داد، تغییر نگاه ما از «فروش بیمه‌نامه» به «خلق آرامش» بود؟»#اینشورتک_ایران@Insurtech_Iranاینشورتک ایراناینشورتک ایرانSat, 04 Jul 2026 15:07:50 +0330https://virgool.ir/@Insurtech_Iran/مهندس-داده-در-مقابل-تحلیل-گر-داده-در-مقابل-دانشمند-داده-kkpa6d0qgocrدنیای داده ها فرصت های شغلی متنوعی ارائه می دهد، اما انتخاب مسیر درست می تواند چالش برانگیز باشد. اگرچه این نقش ها اغلب با هم کار می کنند، هر یک هدف منحصر به فردی در تبدیل داده های خام به ارزش کسب وکار دارند.🔶 مهندس داده – پایه ها را می سازد🎯 تمرکز: طراحی و نگهداری خطوط داده مقیاس پذیر💡 مهارت های کلیدی: SQL، پایتون، Apache Spark، ETL، پلتفرم های ابری🚀 ماموریت: تضمین داده های قابل اعتماد، کارآمد و قابل دسترس برای سازمان🔷 تحلیل گر داده – تبدیل داده ها به بینش🎯 تمرکز: تحلیل و تفسیر داده های کسب وکار💡 مهارت های کلیدی: SQL، اکسل، Tableau، Power BI، مصورسازی داده ها📈 ماموریت: کشف روندها، ایجاد داشبوردها و حمایت از تصمیم گیری مبتنی بر داده🟨 دانشمند داده – آینده را پیش بینی می کند🎯 تمرکز: ساخت مدل های پیش بینی کننده و راه حل های هوشمند💡 مهارت های کلیدی: پایتون، R، یادگیری ماشین، آمار، یادگیری عمیق🤖 ماموریت: حل مشکلات پیچیده کسب وکار با استفاده از هوش مصنوعی و تحلیل های پیشرفته💡 به یاد داشته باشید:مهندسان داده زیرساخت داده را ایجاد می کنند.تحلیل گران داده بینش های معناداری استخراج می کنند.دانشمندان داده مدل های پیش بینی کننده و هوشمند می سازند.این حرفه ای ها با هم ستون فقرات هر سازمان داده محور را تشکیل می دهند.#اینشورتک_ایران@Insurtech_Iranاینشورتک ایراناینشورتک ایرانSat, 04 Jul 2026 13:52:16 +0330https://virgool.ir/@Insurtech_Iran/کنفرانس-پیشرو-اینشورتک-در-آمریکا2026-bd1cq0wibshlشرکت The Doctors Company تکمیل خرید ۱.۳ میلیارد دلاری خود از ProAssurance را اعلام کرد و با این کار دومین بیمه‌گر بزرگ مسئولیت حرفه‌ای پزشکی در ایالات متحده را ایجاد نمود. سازمان ترکیبیِ حاصل از این ادغام، اکنون به بیش از ۲۰۰,۰۰۰ متخصص و سازمانِ حوزه مراقبت‌های بهداشتی خدمات ارائه می‌دهد و دارای بیش از ۲.۵ میلیارد دلار حق بیمه مستقیم صادره و تقریباً ۱۲ میلیارد دلار دارایی است. این معامله جایگاه آن‌ها را در بازار قصور پزشکی به طور قابل توجهی تقویت می‌کند.شرکت Hippo Insurance Holdings مشارکت خود را با Accelerant گسترش داده و از سال ۲۰۲۷ به عنوان بیمه‌گر پذیرنده (Fronting Carrier) برای بیش از ۵۰۰ میلیون دلار حق بیمه ناخالص صادره سالانه در سراسر پرتفوی تخصصی ایالات متحده‌ی Accelerant عمل خواهد کرد. این توافق‌نامه به Hippo دسترسی به اکوسیستم بیمه تخصصی، تحلیل‌ها و قابلیت‌های توزیعِ Accelerant را می‌دهد و این بیمه‌گر اکنون انتظار دارد هدف ۲ میلیارد دلاریِ حق بیمه ناخالص صادره (GWP) خود را یک سال زودتر از برنامه محقق سازد.شرکت AXA XL، جین‌ماری جوردانو را به عنوان مدیر ارشد جهانی پذیرش (Global Chief Underwriting Officer) منصوب کرده است تا با تمرکز بر نظم در پذیرش، تاب‌آوری پرتفوی و رشد پایدار، ساختار رهبری خود را تقویت کند. او که با بیش از ۲۰ سال تجربه در بیمه تخصصی از شرکت Everest می‌آید، جانشین لیبی بنت می‌شود که اکنون رهبری بخش مشاوره ریسک AXA XL را بر عهده دارد. جوردانو همچنین تجربه رهبری ارشد پذیرش را از شرکت AIG به همراه دارد.پیشگامان برتر (Top Voices)هوش مصنوعی وظایف را بر عهده می‌گیرد، نه مشاغل را، با حضور اریکسون چان، مدیر اطلاعات (CIO)، زوریخ.به طور گسترده انتظار می‌رود که هوش مصنوعی صنعت بیمه را متحول کند، با این حال بخش بزرگی از سرمایه‌گذاری‌ها هنوز به بازدهی قابل اندازه‌گیری تبدیل نشده است. در این گفتگو، اریکسون چان، مدیر ارشد اطلاعات و دیجیتال گروه بیمه زوریخ، بررسی می‌کند که چرا چالش بیشتر مربوط به رهبری و اجرا است تا فناوری. او توضیح می‌دهد که چگونه چارچوب‌هایی مانند STAR می‌توانند به پاسخگوتر شدن هوش مصنوعی کمک کنند و چرا تغییر واقعی در گردش‌های کاری رخ می‌دهد نه در نقش‌های شغلی. این بحث بر روی آنچه پذیرش موفق هوش مصنوعی را از آزمایش‌های متوقف شده جدا می‌کند، تمرکز دارد. همین حالا گوش دهید!گزیده جلسات - دیدگاه از بالا: مقیاس‌پذیری مؤثر هوش مصنوعی و داده‌ها.دیوید هیلی، رئیس Sun Life US، و نیراو داگلی، بنیان‌گذار و مدیرعامل Spinnaker Analytics، بررسی می‌کنند که چرا مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی (و نه خود فناوری) اغلب بزرگترین چالش است. آن‌ها بحث می‌کنند که چگونه می‌توان شرکای واقعی هوش مصنوعی را از هیاهوی تبلیغاتی متمایز کرد، چرا رهبری در طول تحول حیاتی است، و چگونه سازمان‌ها می‌توانند با رفع شکاف‌های داده‌ای به جای انتظار برای داده‌های کامل، بر بازگشت سرمایه (ROI) عملی تمرکز کنند. #اینشورتک_ایران@Insurtech_Iranاینشورتک ایراناینشورتک ایرانSat, 04 Jul 2026 13:45:25 +0330https://virgool.ir/@Insurtech_Iran/ساده-سازی-فناوری-بیمه-simplifying-insurance-tech-gl2oefc9zpmgمقدمهبیمه پارامتریک به یک نقطه عطف رسیده است. آنچه زمانی یک محصول تخصصی (Niche) بود، اکنون به بخش مرکزی استراتژی بیمه مدرن تبدیل شده و نیازمند بازنگری اساسی در زیرساخت‌های فناوری است.بررسی تحولات بازار که منجر به پذیرش بیمه پارامتریک می‌شود، همگرایی مدل‌های پارامتریک و غرامتی، تحولات دنیای واقعی و چند دیدگاه اساسی درباره آینده توزیع بیمه خواهیم پرداخت. آزمون واقعی بیمه پارامتریک محصول نیست، بلکه پلتفرم است.سال‌هاست که بیمه پارامتریک در حاشیه این صنعت قرار داشته است. این نوع بیمه که به عنوان یک ابزار تخصصی برای رویدادهای فاجعه‌بار (Catastrophic events) شناخته می‌شد، هرگز جایگاه ویژه‌ای در سبد محصولات بیمه‌گران نداشته است. اما این موضوع به سرعت در حال تغییر است.سوال دیگر این نیست که آیا بیمه پارامتریک رشد خواهد کرد یا خیر. سوال این است: آیا زیرساخت فناوری شما برای دنیایی آماده است که در آن داده‌ها تصمیمات آنی در خصوص خسارت را هدایت می‌کنند و پرداخت‌ها در لحظه (Real-time) انجام می‌شوند؟ چرا این موضوع نیازمند توجه مدیران ارشد استظهور بیمه پارامتریک صرفاً به معنای افزودن یک خط محصول جدید نیست. این امر بیمه‌گران را مجبور می‌کند تا نحوه معماری و بهره‌برداری از سیستم‌های هسته خود را بازآفرینی کنند.موفقیت در بیمه امروز وابسته به موارد زیر است:جذب و دریافت داده‌ها در لحظه (Real-time data ingestion)تصمیم‌گیری خودکاریکپارچه‌سازی با رویکرد اولویت API (API-first)چارچوب‌های محصول قابل پیکربندیهماهنگ‌سازی (ارکستراسیون) هوشمند گردش کارما شاهد یک تغییر بنیادین هستیم؛ گذر از دیجیتال‌سازی فرآیندهای قدیمی (Legacy) به سمت ساخت پارادایم‌های عملیاتی کاملاً جدید. فراتر از بحث بیمه پارامتریک در مقابل بیمه غرامتیبرای مدت طولانی، بیمه‌گران به بیمه پارامتریک و بیمه غرامتی (Indemnity) به چشم دو فلسفه رقیب نگاه می‌کردند. بیمه غرامتی نیازمند اثبات خسارت از طریق ارزیابی‌ها و مستندات است، در حالی که بیمه پارامتریک پرداخت‌ها را بر اساس آستانه‌های از پیش تعریف‌شده داده‌ها (محرک‌ها) فعال می‌کند.آینده به معنای انتخاب یکی از این دو طرف نیست، بلکه به معنای هماهنگ‌سازی یکپارچه و بی‌نقص هر دو است.این همگرایی نیازمند زیرساخت‌های دیجیتال مستحکم است. گزارش Insurance Asia  نشان می‌دهد که بازار بیمه پارامتریک در سال ۲۰۲۵ به ۱۹.۴ میلیارد دلار رسیده و پیش‌بینی می‌شود از سال ۲۰۲۶ تا ۲۰۳۵ با نرخ رشد مرکب سالانه (CAGR) حدود ۱۲.۲ درصد رشد کند. با توجه به اینکه پتانسیل بازار به سطوح بالایی می‌رسد، داشتن یک زیرساخت فناوری مستحکم ضروری است.داده‌های لحظه‌ای، خودکارسازی، اکوسیستم‌های API و گردش‌های کار به هم پیوسته، بیمه پارامتریک را به یک واقعیت مقیاس‌پذیر در این صنعت تبدیل خواهند کرد. تحول دنیای واقعی در عملشرکت سوئیس ری(Swiss Re) : مقیاس‌پذیری از طریق هوشمندی سوئیس ری با بهره‌گیری از جریان‌های داده لحظه‌ای، معماری مبتنی بر API و اعتبارسنجی خودکار محرک‌ها، راه‌حل‌های پارامتریک را برای ریسک‌های اقلیمی و فاجعه‌بار در مقیاسی بی‌سابقه ارائه می‌دهد.شرکت  FloodFlash : بازتعریف پرداخت خسارت شرکت FloodFlash با استقرار حسگرهای اینترنت اشیاء (IoT) و محرک‌های از پیش تعریف‌شده، رویدادهای سیل را تایید و پرداخت خسارت را در عرض چند ساعت آغاز می‌کند. این امر ارزیابی‌های دستی را حذف کرده و تجربه مشتری را متحول می‌سازد. ضرورت استراتژیکرهبران بیمه که در حال توسعه بیمه پارامتریک هستند، صرفاً به خاطر مدل‌های برتر آب‌وهوایی متمایز نخواهند شد. آن‌ها توسط زیرساخت‌های دیجیتالی تعریف خواهند شد که می‌توانند آن مدل‌ها را با دقت و سرعت به مرحله اجرا درآورند. به این دلیل ساده که وقتی داده‌ها در لحظه جریان می‌یابند، مزیت رقابتی متعلق به کسانی است که اجرای بی‌نقصی دارند؛ نه فقط کسانی که نوآوری می‌کنند.نگاه فراتر از افقبیمه پارامتریک در حال گذار از یک راه‌حل مختص رویدادهای فاجعه‌بار به یک استراتژی جریان اصلی (Mainstream) است. همان‌طور که بیمه‌گران ساختارهای پارامتریک و غرامتی را در برنامه‌های یکپارچه با هم ترکیب می‌کنند، فناوری به نیروی نامرئی تبدیل می‌شود که هر وعده به مشتری را عملی می‌سازد.#اینشورتک_ایران@Insurtech_Iranاینشورتک ایراناینشورتک ایرانThu, 02 Jul 2026 22:14:03 +0330https://virgool.ir/@Insurtech_Iran/۵-محرک-کلیدی-تحول-دیجیتال-در-صنعت-بیمه-bsbd78ozctwoصنعت بیمه در حال گذر از یک فرایند سرنوشت‌سازِ تحول دیجیتال است؛ فرایندی که برای آینده آن نقشی کلیدی دارد.سرمایه‌گذاری در فناوری بیمه قرار است بین سال‌های ۲۰۲6 تا ۲۰۲8 بیش از 30 درصد رشد کند، زیرا سازمان‌ها به دنبال بهینه‌سازی عملیات و ارائه خدمات بهتر و سریع‌تر به مشتریان خود هستند. از آنجا که فضای صنعت بیمه به‌طور فزاینده‌ای در حال پذیرش فناوری‌های نوظهور و راه‌حل‌های دیجیتال است، بیایید نگاهی به برخی از روندهای کلیدی در سراسر این صنعت بیندازیم.۱. دیجیتالی‌سازی زنجیره ارزش بیمهبیمه‌گران در حال به‌کارگیری فناوری برای ساده‌سازی و نیز دیجیتالی‌سازی بخش‌های مختلف زنجیره ارزش بیمه هستند؛ از جمله ارزیابی و پذیرش ریسک، پردازش خسارت، و توزیع.یکی از مزایای اصلی دیجیتالی‌سازی، افزایش بهره‌وری است. اگر شرکت‌های بیمه بتوانند فرایندهای مختلف را خودکار و دیجیتالی کنند، می‌توانند زمان و هزینه‌های مرتبط با روش‌های سنتی‌تر را کاهش دهند. این امر می‌تواند به خدمات‌رسانی سریع‌تر به مشتریان و نیز عملیات کارآمدتر برای سازمان منجر شود.دومین مزیت کلیدی دیجیتالی‌سازی این است که به بیمه‌گران امکان می‌دهد محصولات و خدمات جدیدی ارائه کنند. شرکت‌های بیمه می‌توانند از فناوری برای ایجاد بیمه‌نامه‌های سفارشی استفاده کنند که با نیازهای منحصربه‌فرد هر مشتری انطباق دارد. برای مثال، شرکت‌ها می‌توانند از داده و تحلیل برای ارزیابی ریسک و ارائه حق‌بیمه‌های شخصی‌سازی‌شده استفاده کنند. هم‌زمان، آن‌ها می‌توانند از کانال‌های دیجیتال برای خرید و مدیریت بیمه‌نامه بهره ببرند.دیجیتالی‌سازی زنجیره ارزش بیمه همچنین به بیمه‌گران امکان می‌دهد در کانال‌های دیجیتال خدمات بهتری به مشتریان خود ارائه کنند. برای مثال، استفاده از چت‌بات‌ها و اپلیکیشن‌های موبایل برای ارائه پشتیبانی سریع و آسان. این موضوع همچنین شامل استفاده از ابزارهای خودخدمتی است که با توانمند کردن مشتریان برای مدیریت بیمه‌نامه‌های خود و دسترسی بهتر به اطلاعات، قدرت بیشتری به آن‌ها می‌دهد.۲. داده و تحلیلپذیرش راه‌حل‌های داده و تحلیل همچنان در صنعت بیمه در حال گسترش است و هدف اصلی آن، درک بهتر و پیش‌بینی دقیق‌تر ریسک است.یکی از اصلی‌ترین کاربردهای داده و تحلیل در صنعت بیمه، توسعه مدل‌های پیش‌بینی‌کننده است. این مدل‌ها از داده‌های مرتبط با خسارت‌های گذشته (در کنار سایر عوامل) استفاده می‌کنند تا ریسک آینده را پیش‌بینی کرده و مبنایی برای تصمیم‌گیری درباره قیمت‌گذاری فراهم کنند. این کار به شرکت‌های بیمه کمک می‌کند سبدهای ریسک خود را بهتر مدیریت کنند و همچنین حق‌بیمه‌هایی تعیین کنند که هم رقابتی و هم سودآور باشند.استفاده از داده و تحلیل همچنین برای شخصی‌سازی محصولات بیمه‌ای و قیمت‌گذاری به‌کار گرفته می‌شود. برای مثال، بیمه‌گران خودرو از داده‌های تلماتیکِ به‌دست‌آمده از دستگاه‌های نصب‌شده در خودرو برای ردیابی رفتار رانندگی استفاده می‌کنند. بر پایه این داده‌ها، آن‌ها می‌توانند حق‌بیمه‌های شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند. به‌عنوان نمونه‌ای دیگر، بیمه‌گران سلامت از داده‌های مربوط به سوابق سلامت فردی و سبک زندگی استفاده می‌کنند تا بیمه‌نامه‌های سفارشی‌شده‌ای ارائه دهند که متناسب با نیازهای مشخص هر مشتری باشد.داده و تحلیل نه‌تنها در فرایند ارزیابی ریسک و قیمت‌گذاری، بلکه در فرایند خسارت نیز پیاده‌سازی می‌شود. شرکت‌ها می‌توانند داده‌های خسارت را تحلیل کنند تا روندها و الگوهایی را شناسایی کنند که ممکن است نشان‌دهنده فعالیت‌های بالقوه متقلبانه باشد، و نیز بخش‌هایی را که نیازمند بهبود فرایند هستند مشخص کنند. نتیجه این کار، کاهش هزینه‌های خسارت و به‌طور کلی افزایش بهره‌وری در فرایند خسارت است.۳. تجربه مشتریبیمه‌گران به‌طور فزاینده‌ای از فناوری برای بهبود تجربه مشتری خود استفاده می‌کنند. و البته دلیل خوبی هم برای این کار وجود دارد. بیمه‌گرانی که خدمات شخصی‌سازی‌شده ارائه می‌کنند، می‌توانند تعامل مشتری را تا ۸۹٪ افزایش دهند و به نرخ نگهداشت ۸۱٪ دست یابند.یکی از حوزه‌هایی که بیمه‌گران در آن تجربه مشتری (CX) را بهبود می‌دهند، توسعه و گسترش کانال‌های دیجیتال است. بسیاری از شرکت‌های بیمه اپلیکیشن‌های موبایل و سایر ابزارهای دیجیتال را راه‌اندازی کرده‌اند تا خرید بیمه‌نامه، ثبت خسارت، و دسترسی به پشتیبانی برای مشتریان آسان‌تر شود.فرایند خسارت، به‌ویژه در زمینه تجربه مشتری، حوزه‌ای بسیار مهم و مورد توجه است. بیمه‌گرانی که خدمات خسارت سریع و کارآمد ارائه می‌کنند، احتمال بیشتری دارد که از نگاه مشتریان مطلوب ارزیابی شوند. این امر می‌تواند شامل استفاده از فناوری‌هایی مانند پردازش خودکار خسارت و ابزارهای دیجیتال برای ارسال مدارک باشد تا فرایند ساده‌تر و روان‌تر شود.شرکت‌هایی که پشتیبانی مفید، آگاهانه و مرتبط ارائه می‌دهند، احتمال بیشتری دارد که از دید مشتریان مثبت ارزیابی شوند. و این موضوع به نوبه خود، تعامل با برند و وفاداری را تقویت می‌کند. برای مثال، ترکیب نمایندگان آموزش‌دیده خدمات مشتری با چت‌بات‌ها، پشتیبانی سریع و مفیدی فراهم می‌کند.۴. بیمه خردبیمه خرد نوعی محصول بیمه‌ای است که متناسب با نیازها و بودجه‌های خاص افراد کم‌درآمد و کسب‌وکارهای کوچک طراحی شده است.شرکت‌های بیمه با هدف افزایش شمول مالی، بیمه خرد ارائه می‌کنند، زیرا بسیاری از افراد و کسب‌وکارهای کوچک به دلیل هزینه‌ها و سایر موانع، به محصولات بیمه‌ای سنتی‌تر دسترسی ندارند. با گسترش پوشش بیمه به کسانی که درآمد و بودجه پایین‌تری دارند، بیمه‌گرانی که بیمه خرد ارائه می‌دهند همچنین به توسعه دسترسی به حمایت مالی کمک می‌کنند.برای کسانی که می‌توانند تحت پوشش بیمه خرد قرار گیرند، این نوع بیمه به محافظت در برابر شوک‌های مالی‌ای کمک می‌کند که ممکن است از هر جایی پدیدار شوند. برای مثال، یک بلای طبیعی برای یک فروشگاه یا یک وضعیت اضطراری پزشکی برای یک فرد کم‌درآمد می‌تواند تأثیر و پیامدهای بزرگی داشته باشد. بیمه خرد همچون یک شبکه ایمنی عمل می‌کند که به کاهش اثر این شوک‌های مالی کمک می‌کند.از منظر صنعت بیمه، ارائه بیمه خرد می‌تواند سودآور باشد و به بیمه‌گران کمک کند وارد بازارهای جدید شوند و سبدهای ریسک خود را گسترش دهند.۵. بلاکچینفناوری بلاکچین روشی برای ذخیره اطلاعات به شکلی امن، شفاف و غیرمتمرکز است. این فناوری معمولاً با ارزهای دیجیتال مرتبط دانسته می‌شود، اما مزایای آن در دامنه گسترده‌تری از صنایع از جمله مالی و بیمه نیز قابل مشاهده است. در واقع، در طول پنج‌سال‌ونیم گذشته، بیش از ۶۰٪ بیمه‌گران استفاده از بلاکچین را آغاز کرده‌اند.برخی بیمه‌گران در حال بررسی بلاکچین به‌عنوان راهی برای بهبود کارایی و شفافیت عملیات خود هستند. برخی نمونه‌ها شامل استفاده از پلتفرم‌های مبتنی بر بلاکچین برای ذخیره و اشتراک‌گذاری امن داده‌ها و نیز قراردادهای هوشمند برای خودکارسازی فرایند خسارت است.بلاکچین همچنین امکان ایجاد قراردادهای هوشمند را فراهم می‌کند؛ قراردادهایی خوداجرا که مفاد توافق در قالب کد در آن‌ها نوشته شده است. این نوع قرارداد می‌تواند برای خودکارسازی فرایند خسارت استفاده شود و در نتیجه، زمان و هزینه مرتبط با رسیدگی دستی به خسارت را کاهش دهد؛ در حالی که هم‌زمان با فراهم کردن سابقه‌ای امن از تراکنش، شفافیت را افزایش می‌دهد.سوم این‌که، بلاکچین برای تقویت امنیت نیز به‌کار گرفته می‌شود. از آنجا که این فناوری بر پایه یک سیستم دفترکل توزیع‌شده است، به این معناست که بلاکچین غیرمتمرکز بوده و تحت کنترل یک نهاد واحد نیست. نتیجه این امر، امنیتی بالاتر نسبت به سیستم‌های سنتی است؛ سیستم‌هایی که در برابر هک، نشت داده و تقلب آسیب‌پذیرتر هستند.چهارمین مزیت بلاکچین این است که تبادل امن داده را میان طرف‌های مختلف، مانند بیمه‌گران، بیمه‌گران اتکایی، کارگزاران و بیمه‌گذاران تسهیل می‌کند. این امر به بهبود کارایی زنجیره ارزش بیمه و ایجاد محصولات و خدمات جدید کمک می‌کند.در نهایت، بلاکچین در حال ورود به حوزه‌های جدید برای خلق مدل‌های کسب‌وکار نو در صنعت بیمه است؛ برای مثال بیمه پارامتریک و بیمه همتا‌به‌همتا. بیمه پارامتریک بر پایه محرک‌های از پیش تعریف‌شده، مانند وقوع یک بلای طبیعی، عمل می‌کند و زمانی که آن محرک فعال شود، به‌صورت خودکار پرداخت انجام می‌دهد. بیمه همتا‌به‌همتا به افراد اجازه می‌دهد ریسک خود را تجمیع کنند و مستقیماً از یکدیگر بیمه خریداری کنند، بدون نیاز به یک بیمه‌گر سنتی.آشکار است که بنیان‌های دیجیتال صنعت بیمه در حال تجربه تحولی عمیق هستند. شرکت‌ها با بهره‌گیری از فناوری‌های نوظهور، در حال بازاندیشی و بازسازی عملیات خود هستند تا خدمات بهتری به مشتریان خود ارائه دهند.هم‌زمان با ادامه تکامل این روندها و شکل‌دهی آن‌ها به صنعت، مشاهده می‌کنیم که آثار آن‌ها نه‌تنها در سال جاری احساس خواهد شد، بلکه پیامدهای آن بسیار فراتر از سال ۲۰۲۳ خواهد بود.#اینشورتک_ایران@Insurtech_Iranاینشورتک ایراناینشورتک ایرانSun, 28 Jun 2026 15:07:14 +0330https://virgool.ir/@Insurtech_Iran/گزارش-عامل-های-هوش-مصنوعی-yowln3haex62در زمان تهیه این گزارش سیگنال در تمام لایه‌های پشته هوش مصنوعی یکسان است؛ از سیلیکون تا ایمنی، از حافظه تا ارزیابی.- Blackwell انویدیا در حال بازنویسی این است که زیرساخت آموزش مدل‌های مرزی چگونه باید باشد.-   Z.aiنشان می‌دهد که مدل‌های متن‌باز می‌توانند در وظایف طولانی‌مدت با زمینه‌ای در حد میلیون توکن عملکرد واقعی ارائه دهند.- xAI برای توسعه‌دهندگان یک «کابین کنترل» فراهم کرده تا ده‌ها عامل را به‌صورت موازی اجرا کنند.- AWS فاصله بین تشخیص خطاهای عامل‌ها و عیب‌یابی آن‌ها را از بین می‌برد.- Perplexity حافظه‌ای ارائه کرده که از خودِ کار یاد می‌گیرد، نه فقط از کاربر.- OpenAI قبل از آنکه حتی یک کاربر مدل جدیدی را ببیند، استقرار آن را شبیه‌سازی می‌کند.و Google DeepMind نقشه راهی منتشر کرده که در آن باید حتی عامل‌های خودتان را نیز به‌عنوان تهدیدهای بالقوه داخلی در نظر بگیرید.الگوی فعلی یک خبر واحد نیست؛ بلکه یک پشته کامل در حال حرکت است. محاسبات، مدل‌ها، ابزارها، ارزیابی، حافظه و امنیت همگی به‌طور هم‌زمان در حال پیشرفت‌اند.عامل‌ها دیگر صرفاً یک مورد در نقشه راه نیستند. آن‌ها در محیط‌های واقعی در حال اجرا هستند و زیرساخت اطرافشان با سرعت در حال رسیدن به آن‌هاست.در اینجا آنچه در این زمان تغییر کرد و اینکه چرا مهم است آورده شده است.داشبورد عامل xAI: مرکز فرماندهی برای اجرای موازی عامل‌هاچه اتفاقی افتاده است:xAI Agent Dashboard  را در Grok Build راه‌اندازی کرده است؛ یک رابط بومی ترمینال که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد چندین نشست هم‌زمان عامل کدنویسی را از یک صفحه مدیریت کنند.گزارش شامل موارد زیر است:یک نمای یکپارچه از همه نشست‌های فعال Grok Build که بر اساس وضعیت مرتب شده‌اند؛ نشست‌هایی که منتظر ورودی هستند ابتدا نمایش داده می‌شوند تا موانع سریع برطرف شوند.مشاهده و پاسخ درجا: خروجی آخر هر نشست را بررسی کنید، به پرسش‌های چندبخشی با کلیدهای جهت پاسخ دهید، و برای نشست‌های فعال پیام در صف قرار دهید؛ همه بدون ترک داشبورد.راه‌اندازی نشست از داخل داشبورد؛ تعیین مدل، حالت برنامه‌ریزی و تنظیمات تأیید خودکار قبل از اجرا.زیرعامل‌ها زیر نشست والد که آن‌ها را راه‌اندازی کرده نمایش داده می‌شوند؛ بنابراین نما منعکس‌کننده کاری است که شما ارسال کرده‌اید، نه شاخه‌های متعدد زیر آن.دستور نصب تک‌مرحله‌ای :curl -fsSL سپس: grok dashboardچرا مهم است:اجرای یک عامل هوش مصنوعی یک جریان کاری است. اجرای ده عامل به‌صورت موازی یک مسئله هماهنگی است.Agent Dashboard کدنویسی عامل‌محور را مانند اتاق کنترل عملیات موازی مدیریت می‌کند؛ به توسعه‌دهندگان دید کامل روی همه چیز می‌دهد و دسترسی سریع به مواردی که نیاز به تصمیم انسانی دارند فراهم می‌کند. با مقیاس گرفتن بار کاری عامل‌ها، توانایی ارکستراسیون بدون آشفتگی به اندازه خود عامل‌ها اهمیت پیدا می‌کند. GLM‑5.2: مدل متن‌باز با زمینه یک میلیون توکن برای اجرای طولانی مهندسیچه اتفاقی افتاده است:Z.aiمدل پرچم‌دار جدید خود یعنی GLM5.2 را منتشر کرده است؛ مدلی که به‌طور خاص برای وظایف طولانی‌مدت کدنویسی و پژوهش طراحی شده و پنجره زمینه‌ای قابل‌اعتماد با ۱ میلیون توکن ارائه می‌دهد.گزارش شامل موارد زیر است:پنجره زمینه ۱ میلیون توکن که تحت فشار واقعی مهندسی پایدار می‌ماند: مسیرهای آشفته عامل‌ها، ساخت کد در مقیاس بزرگ و اشکال‌زدایی پیچیده؛ نه فقط پذیرش توکن.بهترین عملکرد متن‌باز در بنچمارک‌های FrontierSWE، PostTrainBench و SWE‑Marathon؛ تنها پشت سری مدل‌های Opus 4.8 از Anthropic در هر سه.کنترل سطح تلاش که به کاربران اجازه می‌دهد بین سرعت و عمق انتخاب کنند؛ عملکردی تنظیم‌شده بین Claude Opus 4.7 و 4.8 با بودجه توکن مشابه.معماری IndexShare که FLOPs هر توکن را در زمینه ۱ میلیون توکن تا ۲.۹ برابر کاهش می‌دهد و نرخ پذیرش decoding پیش‌بینی‌گر را بهبود می‌دهد.مجوز متن‌باز MIT بدون محدودیت منطقه‌ای.چرا مهم است:ادعای زمینه یک میلیون توکن آسان است؛ اما پایدار نگه داشتن آن وقتی یک عامل ساعت‌ها اجرا شده سخت است.GLM5.2 نخستین مدل متن‌بازی است که نشان می‌دهد توانایی زمینه طولانی می‌تواند به تحویل واقعی در افق زمانی بلند منجر شود. برای شرکت‌ها و توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند کدنویسی عامل‌محور در سطح مدل‌های پیشرفته داشته باشند اما به مدل‌های بسته وابسته نباشند، این پیشرفت استاندارد را به‌طور قابل‌توجهی بالا می‌برد. شبیه‌سازی استقرار OpenAI: پیش‌بینی رفتار مدل قبل از استفاده کاربرانچه اتفاقی افتاده است:OpenAI روشی به نام Deployment Simulation منتشر کرده است؛ یک روش ارزیابی پیش از انتشار که مکالمات واقعی محیط تولید را با یک مدل کاندیدا بازپخش می‌کند تا نرخ رفتارهای نامطلوب را قبل از انتشار مدل پیش‌بینی کند.گزارش شامل موارد زیر است:بازپخش مکالمات واقعی: مکالمات اخیر محیط استقرار گرفته می‌شوند، پاسخ دستیار اصلی حذف می‌شود و توسط مدل جدید دوباره تولید می‌شود؛ ایجاد سیگنالی مشابه محیط واقعی بدون قرار گرفتن در معرض کاربران واقعی.رفع سه شکاف اصلی ارزیابی: محدودیت پوشش، سوگیری انتخاب به سمت خطاهای شناخته‌شده، و توانایی مدل‌ها در تشخیص اینکه در حال آزمایش هستند.از قبل در چندین استقرار از سری GPT5 Thinking استفاده شده و الگوهای جدیدی از عدم هم‌راستایی را پیش از انتشار آشکار کرده است.برای انتشارهای عامل‌محور شامل استفاده از ابزارها نیز گسترش یافته است.پوشش ارزیابی با افزایش توان محاسباتی مقیاس می‌گیرد، نه با افزایش تلاش انسانی در ارزیابی.چرا مهم است:ردتیمینگ سنتی و ارزیابی‌های مصنوعی لازم هستند اما کافی نیستند؛ زیرا به خطرات شناخته‌شده سوگیری دارند و مدل‌ها می‌توانند تشخیص دهند که در حال آزمایش هستند.Deployment Simulation به آزمایشگاه‌ها اجازه می‌دهد بپرسند:«این مدل در توزیع واقعی پیام‌های کاربران چگونه رفتار خواهد کرد؟»این سؤال با «آیا می‌توان این مدل را جیل‌بریک کرد؟» متفاوت است و برای بیشتر رفتارهای نامطلوب مهم‌تر محسوب می‌شود. انتظار می‌رود این روش به استانداردی در صنعت تبدیل شود. AWS Strands Evals: از «خراب شد» تا «چرا خراب شد» در چند دقیقهچه اتفاقی افتاده است:AWS یک بررسی فنی عمیق درباره توابع Detector در SDK جدید Strands Evals منتشر کرده است؛ لایه‌ای برای تشخیص خودکار خطا و تحلیل علت ریشه‌ای که مستقیماً در خط لوله ارزیابی عامل‌ها قرار می‌گیرد.گزارش شامل موارد زیر است:Detectorها به‌طور خودکار شکست‌ها در ردپای اجرای عامل را شناسایی کرده و تحلیل علت ریشه‌ای انجام می‌دهند؛ زمان تشخیص را از ساعت‌ها به دقیقه‌ها کاهش می‌دهند.خروجی ساختاریافته شامل خطاهای دسته‌بندی‌شده با امتیاز اطمینان، زنجیره‌های علّی که علت ریشه‌ای را به علائم بعدی وصل می‌کند، و توصیه‌های اصلاحی.Strands Evals به‌طور پیش‌فرض از Amazon Bedrock با Claude 4 به‌عنوان مدل داور استفاده می‌کند.قابلیت‌های اضافی شامل chaos testing از طریق تزریق خطای تعیین‌پذیر (شبیه‌سازی timeout ابزارها، خطاهای شبکه و خراب شدن پاسخ‌ها) و ارزیابی red‑team با استراتژی‌های حمله تعبیه‌شده.ادغام با خطوط CI/CD برای تشخیص خودکار در هر اجرای تست.چرا مهم است:دانستن اینکه نرخ موفقیت هدف عامل شما از ۸۵٪ به ۷۰٪ کاهش یافته مفید است، اما نمی‌گوید چه چیزی را باید اصلاح کنید.Detectorهای Strands Evals این شکاف را پر می‌کنند؛ شکست‌ها را در زنجیره علّی‌شان دنبال کرده و دقیقاً نشان می‌دهند مهندسان باید کجا را اصلاح کنند.وقتی تیم‌ها عامل‌ها را در مقیاس اجرا می‌کنند، گلوگاه دیگر تشخیص خطا نیست؛ بلکه تشخیص سریع علت آن برای انتشار اصلاح است. Blackwell انویدیا در MLPerf Training 6.0: سریع‌ترین، بزرگ‌ترین، قدرتمندترینچه اتفاقی افتاده است:پلتفرم Blackwell انویدیا در MLPerf Training 6.0 معیار داوری‌شده صنعت برای عملکرد آموزش هوش مصنوعی در تمام دسته‌ها رتبه اول را به دست آورد.گزارش شامل موارد زیر است:سریع‌ترین زمان آموزش در تمام بنچمارک‌ها و بزرگ‌ترین مقیاس آموزش با ۸٬۱۹۲ GPU روی سیستم‌های NVIDIA Blackwell NVL72.اضافه شدن دو workload جدید برای پیش‌آموزش Mixture‑of‑Experts: مدل‌های DeepSeek‑V3 671B و GPT‑OSS‑20B.سیستم GB300 NVL72 تا ۱.۶ برابر سریع‌تر از GB200 NVL72 در همان مقیاس آموزش داد.Microsoft Azure آموزش Llama 3.1 405B را روی ۸٬۱۹۲ GPU با سیستم GB200 NVL72 اجرا کرد و در ۷.۰۷ دقیقه به کیفیت مرجع رسید.روش‌های آموزش NVFP4 برای پیش‌آموزش مدل ۵۵۰ میلیارد پارامتری NVIDIA Nemotron 3 Ultra استفاده شدند.چرا مهم است:هر مدل پیشرفته با یک اجرای آموزش شروع می‌شود.زیرساخت پشت آن تعیین می‌کند تیم‌ها با چه سرعتی تکرار کنند، چه مقیاسی از مدل بسازند و آیا آموزش به‌طور قابل‌اعتماد کامل می‌شود یا نه.برتری Blackwell در MLPerf 6.0 نشان می‌دهد زیرساخت محاسباتی نسل بعدی مدل‌های عامل‌محور همین حالا در حال شکل‌گیری است. نقشه راه کنترل هوش مصنوعی Google DeepMind: نگاه به عامل‌های خودی به‌عنوان تهدید داخلیچه اتفاقی افتاده است:Google DeepMind نقشه راه AI Control Roadmap را منتشر کرده است؛ چارچوب امنیتی دفاع در عمق برای مدیریت عامل‌های پیشرفته که در داخل سازمان‌ها مستقر شده‌اند.گزارش شامل موارد زیر است:عامل‌های داخلی به‌عنوان «تهدید داخلی بالقوه» در نظر گرفته می‌شوند؛ مشابه کارمندی که دسترسی به شرکت دارد اما ممکن است سرکش شود.رویکرد دفاع در عمق فراتر از هم‌راستایی مدل می‌رود و کنترل‌های امنیتی در سطح سیستم اضافه می‌کند.۱۵ کنترل عملی شامل لایه‌های تشخیص از نظارت بر chain‑of‑thought تا بررسی استدلال مبهم، و لایه‌های پاسخ از بازبینی غیرهم‌زمان تا مسدودسازی بلادرنگ.نمونه اولیه یک سیستم نظارت غیرهم‌زمان که مسیر اجرای عامل‌های کدنویسی را بررسی کرده و موارد مشکوک را برای بررسی انسانی ارسال می‌کند.راهنمای سیاست‌گذاری همراه که الزامات امنیتی در سطح عامل، سیستم چندعاملی و اکوسیستم گسترده‌تر را توضیح می‌دهد.چرا مهم است:بیشتر بحث‌های ایمنی عامل‌ها بر هم‌راستایی در مرحله آموزش تمرکز دارند. DeepMind استدلال متفاوتی مطرح می‌کند: حتی پس از هم‌راستایی نیز باید کنترل‌های سیستمی داشته باشید که شکست را فرض می‌کنند.سؤال دیگر فقط این نیست که «آیا مدل امن است؟» بلکه این است که «اگر امن نبود چه می‌شود؟» Perplexity Brain: حافظه‌ای که از خودِ کار یاد می‌گیردچه اتفاقی افتاده است:Perplexity سیستم حافظه‌ای به نام Brain معرفی کرده است؛ حافظه‌ای خودبهبوددهنده برای عامل Computer که از جلسات گذشته یک گراف زمینه زنده می‌سازد.گزارش شامل موارد زیر است:Brain به یاد می‌آورد عامل چه کاری انجام داده، چه چیزی موفق بوده، چه چیزی شکست خورده و چه اصلاحاتی انجام شده است؛ نه فقط ترجیحات کاربر.یک گراف زمینه زنده از طریق «ویکی مبتنی بر LLM» ایجاد می‌کند که خودکار روی sandbox عامل بارگذاری می‌شود.نتایج اولیه:افزایش ۲۵٪ در درستی پاسخ برای وظایفی که قبلاً دیده شده‌اندبهبود ۱۶٪ در یادآوری اطلاعاتکاهش ۱۳٪ هزینه برای وظایف وابسته به زمینه تاریخیحلقه بازخورد به‌طور مداوم خود را بهبود می‌دهد و عامل‌ها در به‌روزرسانی زمینه بهتر می‌شوند.هرچه کاربر بیشتر با Computer کار کند، نقشه زمینه Brain بهتر می‌شود.چرا مهم است:بیشتر حافظه‌های هوش مصنوعی درباره کاربر بوده‌اند؛ سلیقه‌ها، ترجیحات و سبک کار.Brain مدل متفاوتی معرفی می‌کند: حافظه درباره کاری که عامل انجام داده است تا در انجام همان کار بهتر شود.این تفاوت میان ابزاری است که فقط نام شما را به خاطر می‌سپارد و ابزاری که واقعاً در کارتان بهتر می‌شود.#اینشورتک_ایران@Insurtech_Iranاینشورتک ایراناینشورتک ایرانSun, 21 Jun 2026 09:37:49 +0330https://virgool.ir/@Insurtech_Iran/10-مدل-کسب-وکار-برای-اینترنت-اشیا-r7oi6fvcuh4bچکیدهاینترنت اشیا در حال ظهور، زیرساخت شبکه‌ای را فراهم می‌کند که هم تحول تدریجی کسب‌وکار و هم تغییرات اساسی در آن را امکان‌پذیر می‌سازد. تاکنون، پتانسیل کامل فرصت‌های تجاری بالقوه بهره‌برداری نشده است. در این مقاله، مفهوم مدل‌های کسب‌وکار و نوآوری در مدل کسب‌وکار را به عنوان ابزاری برای همسوسازی «توسعه فناورانه و ایجاد ارزش اقتصادی» (Chesbrough and Rosenbloom, 2002) در اینترنت اشیا پیشنهاد می‌کنیم. نقطه مرکزی این مقاله، ایجاد ارزش و درآمد در اینترنت اشیا است. ما اطلاعات را منبع اصلی پیشنهاد ارزش در نظر می‌گیریم. برای بررسی پیامدهای ناشی از آن، به «قوانین اطلاعات» پیشنهادی مودی و والش (Moody and Walsh, 2002) استناد کرده و ویژگی‌های خاص اینترنت اشیا را استخراج می‌کنیم. بر این اساس، چهار سناریوی نمونه مدل کسب‌وکار را شرح می‌دهیم. این سناریوها با استفاده از چارچوب مدل کسب‌وکار اوستروالدر و پیگنور (Osterwalder and Pigneur, 2009) بصری‌سازی شده‌اند. این چارچوب، قوانین بنیادین ایجاد ارزش از طریق اطلاعات در اینترنت اشیا و مثال‌های ارائه‌شده، می‌توانند به عنوان یک مجموعه ابزار برای متخصصان جهت تحلیل و تغییر مدل‌های کسب‌وکارشان هنگام پیاده‌سازی اینترنت اشیا عمل کنند. 10.1 مقدمهاینترنت روش بازاریابی و توزیع محصولات و خدمات را به طور قابل توجهی تغییر داده و در نتیجه به مجموعه جدیدی از انواع مدل‌های کسب‌وکار منجر شده است. به طور مشابه، اینترنت اشیا پتانسیلی ، هرچند عمدتاً تحقق‌نیافته برای تحولات کسب‌وکار ارائه می‌دهد. این پتانسیل با عمومیت‌یافتن آن از طریق پیشرفت در ریزسازی اجزای فنی و کاهش هزینه‌ها تقویت خواهد شد.اینترنت اشیا، چیزهای دارای شناسه یکتا را به بازنمایی مجازی آن‌ها در اینترنت متصل می‌کند. کاربردهای فعلی اینترنت اشیا عموماً بر بهینه‌سازی فرآیندهای موجود و کاهش هزینه‌های مرتبط در داخل شرکت‌ها و در طول زنجیره‌های ارزش متمرکز هستند. مدیریت چرخه عمر محصول، مدیریت ارتباط با مشتری، و مدیریت زنجیره تأمین نمونه‌های کاربردی معمول هستند. نمونه‌های کاربردی جدید که گاهی فناوری‌های هوشمند و خدمات هوشمند نامیده می‌شوند، بیشتر بر تولید درآمد متمرکزند (Fleisch et al. 2005). این مقاله بر یافته‌های حاصل از کسب‌وکار الکترونیک و مدل‌های کسب‌وکار سنتی برای استخراج درک جدیدی از مدل کسب‌وکار برای اینترنت اشیا بنا شده است. سناریوهای متصور، از جمله «محصول به عنوان خدمت» (PaaS)، افزایش مشارکت کاربران نهایی از طریق ادغام پلتفرم‌های اجتماعی، و همچنین تحلیل و تصمیم‌گیری تجاری «در زمان درست»، نیازمند بازاندیشی اقتصادی هستند. این تغییرات تأثیر عمده‌ای بر نحوه مشارکت شرکت‌ها در اینترنت اشیا خواهد داشت. رویکرد هزینه‌محور بنابراین باید با دیدگاه ارزش‌محور جایگزین شود. در بلندمدت، بازده مالی یا غیرمالی که فراتر از تلاش‌های تأمین اطلاعات باشد، برای ارائه مدل‌های کسب‌وکار پایدار مورد نیاز است .این مقاله پایه‌ای برای بحث درباره اینترنت اشیا از منظر اقتصادی، مبتنی بر مفهوم مدل کسب‌وکار، فراهم می‌کند. نشان خواهیم داد که نوآوری‌های فنی در اینترنت اشیا دارای پیامدهای اقتصادی و تجاری هستند. علاوه بر این، آن‌ها پتانسیل تغییر مدل‌های کسب‌وکار موجود یا ایجاد مدل‌های جدید را دارند. پیامدها با استفاده از موارد نمونه نشان داده خواهند شد. با پیشرفت‌ها در زمینه مشارکت توده‌ای، بازبودن، مقیاس‌پذیری و امنیت، مشارکت شخصی افزایش یافته و مرزهای روشن بین استفاده تجاری و مصرف‌کننده در حال محو شدن است. پلتفرم‌های اجتماعی برای به اشتراک گذاری تجربیات و بینش‌های شخصی‌سازی‌شده با برنامه‌های کاربردی تجاری محور ادغام خواهند شد. ترکیب‌های نرم‌افزاری (Mash-ups) و برنامه‌نویسی توسط کاربر نهایی، افراد را قادر می‌سازد تا با داده‌ها، ارائه و عملکرد به اینترنت اشیا کمک کنند. موفقیت این تغییرات بیش از پیش به مدل‌های کسب‌وکار «معتبر» وابسته می‌شود تا به سرمایه‌های در معرض خطر.در این بخش مرور کوتاهی از وضعیت هنر در مدل‌های کسب‌وکار و نوآوری در مدل کسب‌وکار ارائه می‌دهد. برای ایجاد درک مشترک، چارچوبی که اجزای یک مدل کسب‌وکار را شرح می‌دهد معرفی خواهد شد. در بخش بعدی، ایجاد ارزش در اینترنت اشیا را بررسی می‌کنیم. نگاهی دقیق‌تر به تفاوت‌های بین جریان‌های اطلاعات و محصول که باید برای مدل‌های کسب‌وکار جدید در نظر گرفته شوند، خواهیم داشت. اقتصاد اطلاعات، مانند تأمین‌کنندگان اطلاعات و جریان‌های اطلاعات، ارزیابی خواهد شد. محصولات و خدمات بالقوه ارزیابی خواهند شد. بر اساس یافته‌ها و ملاحظات قبلی، بخش بعدی سناریوهای نمونه مدل کسب‌وکار را برای اینترنت اشیا ارائه می‌دهد. نشان داده خواهد شد که چگونه پیکربندی مدل‌های کسب‌وکار می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا در اینترنت اشیا درآمدزایی کنند. در نهایت، بخش آخر یافته‌ها را خلاصه کرده و چشم‌اندازی برای تحقیقات آینده ارائه می‌دهد. 10.2 مدل‌های کسب‌وکار و نوآوری در مدل کسب‌وکاراصطلاح «مدل کسب‌وکار» عمدتاً در عمل در دهه‌های آخر قرن بیستم رواج یافته است. تنها به تدریج توسط دنیای علمی پذیرفته شده و مورد تحقیق قرار گرفته است. بنابراین، می‌توان مدل کسب‌وکار را یک «مفهوم نسبتاً جدید« دانست (Morris et al. 2006). نوآوری در مدل کسب‌وکار، مدل‌های کسب‌وکار جدید ایجاد می‌کند یا مدل‌های موجود را بازآفرینی می‌نماید. هر دو اصطلاح در ادامه با جزئیات بیشتری شرح داده شده‌اند.10.2.1 مدل‌های کسب‌وکاربرای مدت طولانی، تحقیقات در مورد شرکت‌ها بر صنعت (Porter 1980) و منابع (Barney et al. 2001, Wernerfelt 1984) متمرکز بود. مدل کسب‌وکار باید به عنوان جایگزین یا مکمل واحد سنتی تحلیل دیده شود، در نتیجه شرایط محیطی تغییر یافته (Amit and Zott 2001, Venkatraman and Henderson 1998). قبلاً در سال 1998، سمپلر (Sampler) خواستار بازتعریف زنجیره ارزش سنتی شد. محیط رقابتی تغییر یافته، تحت تأثیر پیشرفت فناورانه چشمگیر، مجموعه جدیدی از انواع کسب‌وکارها را به دنبال داشت. شرایط امروزی کسب‌وکار توسط پیشرفت فناورانه، گرایش به خدمات، دیجیتالی شدن محصولات و همچنین افزایش اهمیت همکاری و زیست‌بوم‌های شرکت‌های مختلف که مرزهای بنگاه‌های منفرد را مبهم می‌کند، تعیین می‌شود. واحد تحلیل بنابراین باید کل‌نگر باشد و جنبه‌های مختلف گوناگون را در بر گیرد. یک مدل کسب‌وکار می‌تواند با ارائه رویکردی منطقی و منسجم برای طراحی و اجرای (نوآورانه) کسب‌وکار، به رقابت‌پذیری یک شرکت بیفزاید. افزایش محبوبیت آن با ظهور تجارت الکترونیک و به ویژه در مرحله دات‌کام را می‌توان با کاستی‌های موجود در چارچوب‌ها و نظریه‌های موجود برای پرداختن به همه جنبه‌های امکانات جدید که روش‌های مرسوم انجام کسب‌وکار را به چالش می‌کشند، توضیح داد (Chesbrough and Rosenbloom 2002). با این حال، ایده‌ها و اصول زیربنای این مفهوم جدید نیستند. جنبه‌های مشخص‌کننده مدل کسب‌وکار را می‌توان قبلاً در دراکر (Drucker 1954) و در مفاهیم مدیریت استراتژیک یافت (برای مثال نگاه کنید به  Hedman and Kalling 2003, Morris et al. 2005).هر فعالیت تجاری را می‌توان به عناصر اصلی آن تقلیل داد، که در ساده‌ترین حالت شامل ارزش پیشنهادی، کانال‌های توزیع و مشتریان شرکت می‌شود و توضیح می‌دهد که چگونه یک شرکت کالا یا خدماتی را تولید و می‌فروشد. بر این اساس، هر کسب‌وکاری به طور ضمنی مبتنی بر یک مدل کسب‌وکار است، حتی اگر همیشه به صراحت ارائه نشود.اگرچه عبارت «مدل کسب‌وکار» هم در تحقیق و هم در عمل به طور مکرر استفاده می‌شود، تعریف مشترکی وجود ندارد (Morris et al. 2005).  یکی از پراستنادترین تعاریف این اصطلاح را می‌توان در تیمرز (Timmers 1998) یافت. او مدل کسب‌وکار را به عنوان «معماری محصولات، خدمات و جریان‌های اطلاعات تعریف می‌کند. این شامل بازیگران و نقش‌های درگیر و همچنین ارزش بالقوه ایجاد شده برای همه شرکت‌کنندگان و منبع درآمد است.با توجه به تعاریف موجود و ویژگی‌های ارائه‌شده مدل‌های کسب‌وکار، مدل کسب‌وکار را به عنوان انتزاعی از پیچیدگی یک شرکت با تقلیل آن به عناصر اصلی و روابط متقابل آن‌ها تعریف می‌کنیم. این امر تحلیل و توصیف فعالیت‌های تجاری را تسهیل می‌کند. علاوه بر این، مدل کسب‌وکار به عنوان نقطه شروعی برای نوآوری و تحول کسب‌وکار در حال افزایش اهمیت است. می‌تواند به عنوان ابزاری برای همسوسازی «توسعه فناوری و ایجاد ارزش اقتصادی» عمل کند (Chesbrough and Rosenbloom, 2002). در رابطه با اینترنت اشیا، مدل کسب‌وکار را عنصری اصلی برای پیوند دادن تحولات فنی آن با چشم‌انداز اقتصادی تجاری آن می‌دانیم.به گفته آفواه و توچی (Afuah and Tucci, 2000)، «یک مدل کسب‌وکار را می‌توان به عنوان سیستمی مفهوم‌سازی کرد که از مؤلفه‌ها، پیوندهای بین مؤلفه‌ها و پویایی‌ها تشکیل شده است». مؤلفه‌ها به عناصری اشاره دارند که باید توسط یک مدل کسب‌وکار مورد توجه قرار گیرند. درست مانند تعاریف اصطلاح «مدل کسب‌وکار»، مؤلفه‌های پیشنهادی بین نویسندگان مختلف بسیار متفاوت است.در ادامه، کار خود را بر چارچوب اوستروالدر و پیگنور (Osterwalder and Pigneur, 2009) بنا می‌کنیم که به «بوم مدل کسب‌وکار» (business model canvas) معروف است. کاربردپذیری این مدل با استفاده از آن در عمل ثابت شده است، اما همچنین توسط تعدادی از نشریات به آن ارجاع داده شده است (به عنوان مثال، Chesbrough 2009).چارچوب مدل کسب‌وکار نشان داده شده در شکل بالا شامل چهار دیدگاه اصلی مدل کسب‌وکار، یعنی ارزش پیشنهادی، مشتری، امور مالی و زیرساخت است. مؤلفه‌ها مستقل نیستند بلکه بر یکدیگر تأثیر متقابل دارند.ارزش پیشنهادی مشخص می‌کند که واقعاً چه چیزی به مشتری تحویل داده می‌شود. این فراتر از محصول یا خدمت ارائه شده است. شرح می‌دهد که چه نیازهای مشتری برآورده می‌شود و جزئیات می‌دهد که چه جنبه‌های کمی (مانند قیمت یا سرعت خدمت) و کیفی دیگری (مانند برند، طراحی، کاهش هزینه/ریسک) به ارزش ارائه‌شده کمک می‌کنند. در اینترنت اشیا، داده‌های خام درباره اشیاء فیزیکی و همچنین هرگونه اطلاعات تجمیع‌شده یا پردازش‌شده را جزء اصلی ارزش پیشنهادی در نظر می‌گیریم.دیدگاه مشتری شامل بخش‌های مشتری (بازارهای هدف) که شرکت به آن‌ها خدمات می‌دهد، از جمله کانال‌های مرتبط و روابط با مشتری می‌شود. بخش‌های مشتری، گروه‌های مختلف افرادی را که خدمت دریافت می‌کنند تعریف می‌کنند. انواع مختلفی از بخش‌های مشتری قابل تشخیص است: بازار توده‌ای در مقابل بازار خاص (طلایه‌دار)، بخش‌بندی شده در مقابل متنوع یا پلتفرم‌های چندسویه. پلتفرم‌های چندسویه وجود خواهند داشت، اگر شرکت به دو یا چند بخش مشتری وابسته به هم خدمات رسانی کند (مانند شرکت‌های کارت اعتباری). شرکت می‌تواند از طریق کانال‌های مختلف به مشتریان خود، یا به ترتیب به بخش‌های مشتری، دست یابد. این کانال‌ها می‌توانند مستقیم یا غیرمستقیم و متعلق به خود شرکت یا شرکا باشند. کانال‌ها را می‌توان با مراحل مختلف چرخه عمر، مانند ایجاد آگاهی نسبت به ارزش پیشنهادی، ارزیابی ارزش پیشنهادی توسط مشتری، خرید، تحویل و خدمات پس از فروش، همسو کرد. روابط با مشتری اغلب توسط کانال‌های استفاده شده تعیین می‌شود. روابط می‌توانند از بسیار سست (سلف‌سرویس، خدمات خودکار) تا بسیار درگیرانه (کمک شخصی، جوامع، هم‌آفرینی) متغیر باشند.دیدگاه مالی شامل هزینه‌ها و همچنین درآمدها است. ساختار درآمد، منابع و روش‌های ایجاد درآمد را نشان می‌دهد. در اینجا نیز انواع مختلفی از جریان‌های درآمد قابل تشخیص است: فروش دارایی، کارمزد استفاده، حق اشتراک، قرض دادن / اجاره دادن / لیزینگ، مجوزدهی، کارمزد دلالی، و تبلیغات . ساختار هزینه مهم‌ترین هزینه‌ها (متغیر و ثابت) ذاتی در مدل کسب‌وکار را شرح می‌دهد. مدل کسب‌وکار می‌تواند نسبتاً ارزش‌محور یا هزینه‌محور باشد (رهبری هزینه در مقابل استراتژی تمایز). شرکت‌ها می‌توانند از صرفه‌جویی مقیاس یا صرفه‌جویی دامنه برای ایجاد یک مدل کسب‌وکار موفق استفاده کنند.شرکای کلیدی، فعالیت‌های کلیدی و منابع کلیدی را می‌توان به عنوان مؤلفه‌های زیرساخت در نظر گرفت. منابع کلیدی دارایی‌هایی هستند که برای عملیاتی کردن مدل کسب‌وکار مورد نیازند. منابع کلیدی می‌توانند فیزیکی، فکری، انسانی یا مالی باشند. فعالیت‌های کلیدی مهم‌ترین اقداماتی را توصیف می‌کنند که باید توسط شرکت انجام شود تا ارزش پیشنهادی ایجاد، عرضه و بازاریابی شود. این می‌تواند تولید، حل مسئله یا توسعه و نگهداری یک پلتفرم، یا به ترتیب شبکه، باشد. شرکای کلیدی شبکه تأمین‌کنندگان و شرکای همکاری (اتحادهای استراتژیک، شرکای برون‌سپاری، هم‌آفرینی) هستند که مدل کسب‌وکار به آن‌ها وابسته است. 10.2.2 نوآوری در مدل کسب‌وکارنوآوری‌های مدل کسب‌وکار در عمل به طور فزاینده‌ای حیاتی می‌شوند. در مطالعه‌ای که توسط IBM (2008) انجام شد، 98٪ از مدیران اجرایی مصاحبه‌شده بیان کردند که شرکتشان ظرف سه سال آینده نوآوری گسترده (69٪) یا متوسط (29٪) در مدل کسب‌وکار انجام خواهد داد. برای رقابتی ماندن در زمان تغییر، شرکت‌ها باید در هر بعدی سازگار شده و نوآوری کنند. صِرف نوآوری محصول و فرآیند ناکافی دیده می‌شود (به عنوان مثال، Chesbrough 2007).  شرایط جدید کسب‌وکار مستلزم آن است که شرکت‌ها کل روش انجام کسب‌وکار خود را تغییر دهند.عوامل بیرونی، مانند نوآوری‌های فناورانه، افزایش رقابت، و تغییرات بازار و همچنین تغییرات قانونی یا نظارتی به عنوان محرک‌های غالب نوآوری در مدل کسب‌وکار دیده می‌شوند (IBM 2008, Linder and Cantrell 2000). از طریق نوآوری در مدل کسب‌وکار، شرکت‌ها می‌توانند از رقبا متمایز شده و مزیت رقابتی ایجاد کنند. با دنبال کردن رویکرد فرصت‌محور، شرکت‌ها می‌توانند از مزیت پیشگامی بهره‌مند شوند.»زمانی که تغییرات بیرونی یک مدل را تضعیف می‌کند، معمولاً نمی‌توان آن را دوباره کالیبره کرد، باید یک مدل جدید ساخت«  (Morris et al. 2005).با این حال، هنگامی که مدل موجود تضعیف شد، ممکن است برای تغییر مسیر دیر شده باشد. بنابراین ما رویکردی آینده‌نگرانه را پیشنهاد می‌کنیم، که در آن از نوآوری مدل کسب‌وکار به طور فعالانه برای تصاحب سهم بازار جدید یا ورود به بازارهای جدید استفاده می‌شود.نوآوری در مدل کسب‌وکار می‌تواند به همسوسازی فعالیت‌های نوآوری در داخل شرکت کمک کند (Venkatraman and Henderson 2008):» نوآوری‌ها تکه‌تکه و بدون ارتباط در عملکردها و مکان‌های مختلف و بدون منطق فراگیر برای نوآوری‌های سراسر شرکت بوده‌اند. بهترین شیوه‌ها برای نوآوری‌های محلی و تدریجی وجود دارد، اما فقدان آشکاری در چارچوب‌های مدیریتی برای نوآوری‌های مدل کسب‌وکار که قوانین جدید رقابت را ایجاد می‌کنند، دیده می‌شود«.یک کاستی کلی در ادبیات نوآوری مدل کسب‌وکار به نظر می‌رسد تمایز نوآوری محصول یا خدمت از نوآوری مدل کسب‌وکار است. ویژگی‌های خاص نوآوری مدل کسب‌وکار نیاز به تحقیق و تشریح دقیق‌تری دارد، به عنوان مثال همانطور که توسط ونکاترامن و هندرسون (Venkatraman and Henderson, 2008)  انجام شده است:ما نیاز به نوآوری کل‌نگرتر داریم ، یعنی: کل مدل کسب‌وکار (که شامل ارزش پیشنهادی به مشتری، مدل عملیاتی، فرآیندهای مدیریت، و نقش‌ها و مسئولیت‌های شرکای متعدد با مشوق‌ها و حقوق تصمیم‌گیری مشترک است).مطابق با تعریف نوآوری توسط هاوشیلدت (Hauschildt, 1997)، نوآوری مدل کسب‌وکار را فرآیندی می‌دانیم که به یک مدل کسب‌وکار کیفی جدید منجر می‌شود که به طور مشخص با مدل قبلی تفاوت دارد. یک تغییر عمدی در یک یا چند عنصر کلیدی مدل کسب‌وکار، یا به ترتیب در روابط متقابل آن‌ها، باید رخ دهد. مدل کسب‌وکار حاصل می‌تواند از یک بهبود تدریجی تا یک روش کاملاً جدید انجام کسب‌وکار را شامل شود.برخی از موفق‌ترین شرکت‌هایی که از رویکرد تجاری کاملاً جدیدی مبتنی بر اینترنت استفاده کرده‌اند در جدول نشان داده شده‌اند.موفقیت آن‌ها بر نوآوری فناورانه (اینترنت) و بر خدماتی بنا شده است که جایگزین برخی کسب‌وکارهای سنتی، مانند خرید آنلاین یا حراجی‌های آنلاین، شدند. هنگامی که کالاهای فیزیکی حمل می‌شوند، یک خدمت لجستیکی سریع و چابک، مزیتی نسبت به مفاهیم سنتی فراهم می‌کند. دیجیتالی شدن روزافزون موسیقی، کتاب‌ها و ویدئوها امکان تحویل فوری را فراهم می‌کند. کلید دیگر موفقیت مبتنی بر سیستم‌های صورتحساب به خوبی پذیرفته شده، مانند پی‌پال یا چک‌اوت است. اینها منجر به افزایش استفاده از آمازون و ای‌بی به عنوان پورتال‌های خرید شده است. اخیراً، حرکت آشکاری به سوی تحرک (موبایل) برای اجازه دادن به دسترسی همگانی به محتوای دیجیتال وجود دارد. گوگل (اندروید)، آمازون (کیندل) و آیپاد، آیپد و آیفون اپل نمونه‌هایی از ادغام بیشتر پلتفرم‌های تحرک و خدمات مبتنی بر وب هستند. می‌توان انتظار داشت که مدل‌های کسب‌وکار جدید مبتنی بر اینترنت اشیا، برخی از رویکردهای تجاری سنتی را به روشی مشابه تغییر داده و جایگزین کنند.10.3 ایجاد ارزش در اینترنت اشیایک معامله تجاری معمولی امروزه توسط یک محصول فیزیکی، جریان اطلاعات و جریان پول تعریف می‌شود (Alt and Zbornik 2002). با این حال، باید توجه داشت که معاملات تجاری ممکن است به جای معاملات محصول فیزیکی، بر خدمات نیز متمرکز باشند. با این وجود، در اینترنت اشیا، همیشه پیوندی به یک محصول فیزیکی وجود دارد. جریان محصول شامل پردازش سفارش از تأمین از طریق انبارداری و تولید تا توزیع محصولات به مشتری است. جریان اطلاعات شامل فرآیندهایی، مانند پردازش سفارش، به اشتراک‌گذاری داده‌های زنجیره تأمین و چرخه عمر محصول است.اینترنت اشیا ممکن است به عنوان رویکردی برای همسوسازی این جریان‌های مختلف دیده شود. سطح بالاتری از قابلیت دید و مکانیسم‌های کنترل را فراهم می‌کند. علاوه بر این، در اینترنت اشیا، خود اطلاعات ممکن است به منبع اصلی ایجاد ارزش و در نتیجه ارزش پیشنهادی تبدیل شود. این شامل اطلاعاتی است که فقط از طریق فناوری‌های اینترنت اشیا امکان‌پذیر شده و همچنین ارتباط اطلاعات موجود با محصولات فیزیکی است.به طور سنتی، جریان پول کاملاً وابسته به قیمت‌های جریان محصول است. قیمت جداگانه‌ای برای اطلاعات تعریف نشده است. در عوض، اغلب انتظار می‌رود که اطلاعات رایگان باشد. واضح است که هزینه‌های اطلاعات در قیمت محصول پنهان است. با این حال، عدم تمایل به پرداخت هزینه برای اطلاعات ممکن است در طول زمان تغییر کند. در بازارهای B2C، تمایل به پرداخت برای کالاهای دیجیتال به 88٪ افزایش یافته است، طبق نظرسنجی با بیش از 15000 مصرف‌کننده شرکت‌کننده (Kruger et al. 2008). حتی اگر کالاهای دیجیتال (مانند نرم‌افزار، بلیط، سفر، آهنگ‌ها، و ویدئوها) و اطلاعات مترادف نباشند، هنوز واضح است که تغییری در جامعه برای پذیرفتن اینترنت به عنوان یک پلتفرم معاملات تجاری وجود دارد. علاوه بر پرداخت‌های مستقیم اطلاعات، جریان‌های درآمد جایگزین نیز باید در نظر گرفته شوند. رویکردهایی، مانند تبلیغات یا ایده کمتر شناخته شده «فریمیوم (Freemium) »، پتانسیل استفاده‌نشده‌ای دارند، حتی برای روابط B2B. فریمیوم - کلمه‌ای برگرفته از اصطلاحات «رایگان» و «حق بیمه/ممتاز»  به ارائه خدمات پایه رایگان و ایجاد درآمد از طریق خدمات پولی ممتاز اشاره دارد (Anderson 2009) 10.3.1 قوانین اطلاعاتاگرچه اطلاعات به عنوان یک دارایی به حق خود شناخته می‌شود، اندازه‌گیری کمی آن دشوار است. مقدار فزاینده‌ای از منابع سازمانی را برای ضبط داده‌ها، ذخیره‌سازی، پردازش و نگهداری مصرف می‌کند. در حالی که سخت‌افزار و گاهی نرم‌افزار ممکن است سرمایه‌ای تلقی شوند، ارزش اطلاعات به طور کلی در ترازنامه‌ها از نظر مالی شناسایی نمی‌شود. اطلاعات ممکن است محصولی در نظر گرفته شود که از داده‌های خام از طریق استفاده از سخت‌افزار و نرم‌افزار تولید می‌شود. هزینه اطلاعات عمدتاً مربوط به سخت‌افزار و نرم‌افزار نیست، بلکه مربوط به افرادی است که سیستم‌های اطلاعاتی را با داده تغذیه می‌کنند. حقوق آن‌ها معمولاً در بودجه بخش‌های مربوطه پنهان است. بنابراین، روشی برای اندازه‌گیری ارزش اطلاعات مورد نیاز است (Moody and Walsh 2002).مودی و والش (Moody and Walsh 2002) هفت «قانون اطلاعات» را تعریف می‌کنند که ویژگی‌های اطلاعات را نسبت به سایر دارایی‌های (فیزیکی) توضیح می‌دهد. از این «قوانین» می‌توانیم رویکردهایی را برای ایجاد ارزش در اینترنت اشیا استخراج کنیم. این «قوانین اطلاعات» فرصت‌هایی را برای مدل‌های کسب‌وکار و قیمت‌گذاری جدید برای اینترنت اشیا فراهم می‌کنند :قانون اول اطلاعات: اطلاعات (بی‌نهایت) قابل اشتراک است و می‌توان آن را بدون از دست دادن ارزش با دیگران به اشتراک گذاشت.اینترنت اشیا به اشتراک‌گذاری اطلاعات مرتبط با محصول را آسان کرده و اجازه توزیع اطلاعات را به همه ذی‌نفعان شرکت‌کننده می‌دهد. اطلاعات ارائه شده از طریق اینترنت اشیا را می‌توان از طریق دسترسی پولی به اطلاعات ارائه شده، به پول تبدیل کرد. زمانی که مقدار تجمعی دسترسی به اطلاعات از تلاش‌های تأمین اطلاعات فراتر رود، یک موقعیت برد-برد حاصل می‌شود. بنابراین، مقدار فردی دسترسی به اطلاعات ممکن است با تعداد مصرف‌کنندگان اطلاعات کاهش یابد.قانون دوم اطلاعات: ارزش اطلاعات با استفاده افزایش می‌یابد و اگر اصلاً استفاده نشود، هیچ ارزشی ارائه نمی‌دهد.عوامل اصلی هزینه مربوط به جمع‌آوری داده‌ها، ذخیره‌سازی و نگهداری است، در حالی که هزینه‌های نهایی استفاده به طور قابل توجهی کم است. اینترنت اشیا توزیع و استفاده از اطلاعات را آسان کرده و در نتیجه افزایش می‌دهد. با این حال، افراد باید از وجود اطلاعات آگاه باشند. خدمات کشف (Discovery services) می‌توانند به عنوان «ثبت دارایی اطلاعاتی» مورد استفاده قرار گیرند، همانطور که مودی و والش (Moody and Walsh 2002)  درخواست کرده‌اند. علاوه بر این، تصمیم‌گیرندگان باید توانایی تفسیر و استفاده از اطلاعات به روشی سودمند را داشته باشند. بنابراین اینترنت اشیا نیاز به ادغام با برنامه‌های کاربردی تجاری موجود و اثبات شده و همچنین ابزارهای جدیدی دارد که اطلاعات را تجسم و تحلیل کرده و در فرآیندهای تصمیم‌گیری کمک می‌کنند. اگر بتوان یک مدل پرداخت به ازای استفاده (pay-per-use) برای دسترسی به اطلاعات اعمال کرد، امکان شارژ کاربران به ازای هر درخواست اطلاعات وجود خواهد داشت و بدین ترتیب از قانون دوم اطلاعات به طور کامل بهره‌برداری می‌شود.قانون سوم اطلاعات: اطلاعات فاسدشدنی است و در طول زمان کاهش ارزش می‌یابد.اینترنت اشیا اطلاعات لحظه‌ای (real-time) و در نتیجه اطلاعات با ارزش بالا فراهم می‌کند. با این حال، یکی از برنامه‌های کاربردی سودمند در اینترنت اشیا بر دسترسی به اطلاعات چرخه عمر متمرکز است. بنابراین، اطلاعات تاریخی در مورد یک محصول ممکن است ارزش خود را در طول زمان حفظ یا حتی افزایش دهد. مدل‌های قیمت‌گذاری پرداخت به ازای استفاده برای اطلاعات با قیمت‌های کاهشی یا افزایشی در طول زمان با وابستگی زمانی ارزش اطلاعات مطابقت خواهد داشت. قانون چهارم اطلاعات: ارزش اطلاعات با دقت افزایش می‌یابد.با این حال، «دقت 100٪ به ندرت در یک زمینه تجاری مورد نیاز است» (Moody and Walsh 2002). اینترنت اشیا دید دقیقی از دنیای واقعی فراهم می‌کند و بنابراین «مدیریت با وضوح بالا» را امکان‌پذیر می‌سازد. شناسایی خودکار به جلوگیری از اشتباهات ناشی از ورود دستی داده کمک می‌کند، اما اطلاعات محصول مربوطه نیز باید سطح بالایی از دقت را ارائه دهند. در تبادل الکترونیکی داده‌ها (EDI)، قراردادهای داده محصول ابزاری رایج برای توافق بر روی استانداردهای کیفیت داده هستند. مدل‌های قیمت‌گذاری می‌توانند بر اساس توافق‌نامه‌های سطح خدمات و ارزیابی‌های دوره‌ای انطباق با دقت اطلاعات باشند.قانون پنجم اطلاعات: ارزش اطلاعات هنگامی که با اطلاعات دیگر ترکیب شود افزایش می‌یابد.به عنوان مثال، شماره شناسایی یک قطعه الکترونیکی ممکن است ارزش کمی داشته باشد، اگر با شماره نسخه میان‌افزار یا سابقه خدمات آن ترکیب نشود. از این نظر، استانداردسازی درصد کمی از شناساگرها و طرح‌های کدگذاری می‌تواند به مزایای زیادی در یکپارچه‌سازی اطلاعات منجر شود (Moody and Walsh 2002). ذاتاً، اینترنت اشیا منابع مختلف اطلاعات را به اشیاء (چیزها) خاص پیوند می‌دهد. این فرصت‌های تجاری جدیدی را برای تجمیع‌کنندگان داده شخص ثالث و ارائه‌دهندگان خدمات اطلاعاتی فراهم می‌کند. اشتراک‌گذاری داده بین ارائه‌دهندگان مختلف اطلاعات به منظور افزایش ارزش داده‌های تجمیع‌شده مطلوب است. مشارکت کاربر نهایی و هم‌آفرینی بیشتر به ارزش کلی اطلاعات در اینترنت اشیا می‌افزایند. مدل‌های فریمیوم توانایی ارائه اطلاعات پایه را به صورت رایگان ارائه می‌دهند، در حالی که دسترسی به اطلاعات غنی‌شده یا تجمیع‌شده به یک حساب ممتاز نیاز دارد.قانون ششم اطلاعات: اطلاعات بیشتر لزوماً بهتر نیست.در حالی که ارزش اطلاعات تا سطح معینی با تأمین اطلاعات بیشتر افزایش می‌یابد، زمانی که اطلاعات بیشتری از حد قابل پردازش ارائه شود، کاهش می‌یابد (اضافه‌بار اطلاعاتی). پیوند چیزها و اطلاعات مرتبط، اطلاعات را به یک شی خاص محدود می‌کند و بنابراین مصرف اطلاعات را در اینترنت اشیا آسان می‌کند. فیلتر کردن، شخصی‌سازی، خوراک‌های اطلاعاتی سفارشی، و پیش‌پردازش می‌توانند به کاهش بیشتر اضافه‌بار اطلاعاتی و تطبیق اطلاعات با نیازهای خاص کاربر کمک کنند. یک فرصت تجاری برای پولدار کردن اطلاعات سفارشی یا پیش‌پردازش‌شده، مانند پیام‌های هشدار، وجود دارد.قانون هفتم اطلاعات: اطلاعات قابل حذف نیست.در عوض، اطلاعات ذاتاً خودتولید می‌شوند، زیرا خلاصه‌سازی، ترکیب یا تحلیل اطلاعات منجر به اطلاعات بیشتر می‌شود. تمام منابع احتمالی تولید اطلاعات و پردازش داده که برای اینترنت اشیا ارزش فراهم می‌کنند باید در نظر گرفته شوند، از جمله برای مثال حسگرها، کاربران، عامل‌های نرم‌افزاری و نرم‌افزارهای هوش تجاری. مدل‌های هم‌آفرینی، که برای مثال در آن دسترسی به اطلاعات رایگان است، اگر این اطلاعات از طریق تحلیل داده بیشتر غنی‌سازی شود، ممکن است یک موقعیت تجاری برد-برد در این زمینه فراهم کنند. داده‌کاوی فرصت‌های تجاری بیشتری را برای شرکت‌های دارای دسترسی به منابع داده متعدد امکان‌پذیر می‌کند. فرصت‌های دیگر را می‌توان از طریق بازآفرینی مدل‌های کسب‌وکار کلاسیک (به عنوان مثال، PaaS)، مبتنی بر قابلیت‌های اطلاعاتی بهتر ارائه شده از طریق اینترنت اشیا به دست آورد. در این موارد، مزایا مستقیماً از طریق ارزش اطلاعات ایجاد نمی‌شوند. در عوض، اینترنت اشیا بیشتر به عنوان یک فناوری توانمند عمل می‌کند. پیامدهای عمده زیر برای مدل‌های کسب‌وکار از امکانات جدید ارائه شده ناشی می‌شود. 10.3.2 ایجاد درآمد در اینترنت اشیاهمانطور که در بالا ذکر شد، اطلاعات ممکن است به منبع اصلی ایجاد ارزش و در نتیجه بخش عمده‌ای از ارزش پیشنهادی در اینترنت اشیا تبدیل شود. اطلاعات بیشتر و به ویژه دقیق‌تر در دسترس قرار می‌گیرد. اطلاعات می‌تواند مستقیماً به چیزها یا محصولات و نمونه‌های محصولات مرتبط شود. استفاده، وضعیت و مکان چیزها قابل ردیابی می‌شود. این امر امکان سناریوهای ارزش پیشنهادی جدید را فراهم می‌کند، مانند ارائه داده‌های اضافی مرتبط با محصول به مصرف‌کننده (به عنوان مثال، ردپای کربن) یا صورتحساب دقیق محصولات یا خدمات بر اساس استفاده واقعی (به عنوان مثال، ماشین کرایه‌ای، اقلام حمل و نقل قابل بازگشت).الزامات زیر ویژگی‌های ارزش پیشنهادی را تشکیل می‌دهند:-         ارائه اطلاعات صحیح : مرتبط با یک محصول فیزیکی از طریق یک شناسه یکتا-         با دانه‌بندی (جزئیات) صحیح : دانه‌بندی بالای اطلاعات، ارائه‌دهنده بعد جدیدی از شفافیت و بینش-         وضعیت صحیح : دقت بالای اطلاعات-         در زمان صحیح : به‌موقع بودن اطلاعات-         تجمیع اطلاعات از منابع مختلف: مانند برچسب‌ها، حسگرها یا سیستم‌های تعبیه‌شده همبستگی، یکپارچه‌سازی و تحلیل بیشتر اطلاعات به روشی که امکان استخراج بینش‌های جدید را فراهم می‌کند نحو و معناشناسی تعریف شده دسترسی به اطلاعات لحظه‌ای و همچنین به داده‌های تاریخی برای تحلیل تجاری تحلیل‌های لحظه‌ای و هوش تجاری برای مدیریت با وضوح بالا قابلیت تصمیم‌گیری هوشمند لحظه‌ای مبتنی بر رویدادهای فیزیکی لحظه‌ای.-         اتصال به شبکه : دسترسی آنلاین و احتمالاً استفاده آفلاین، دسترسی موبایلی-         شفافیت قیمت:  حق بیمه کم برای خدمات صورتحساب، قیمت باید برای اطلاعات پرداخت شود تا زیرساخت ارزش‌های پیشنهادی جدید نیازمند بازاندیشی در جنبه‌های مالی هستند. بحث‌های تاریخی هزینه بر اینترنت اشیا غالب بوده است. هزینه‌های برچسب‌ها، حسگرها، محرک‌ها، خواننده‌ها، نرم‌افزار و سخت‌افزار به خوبی قابل محاسبه است. در مقابل، یافتن بازگشت سرمایه (ROI) دشوارتر بوده است، زیرا تنها بخش‌های کوچکی از مزایای مالی کلی می‌تواند در داخل یک بنگاه اقتصادی مطرح شود.بنابراین، ایجاد درآمد باید نقش مهم‌تری در اینترنت اشیا ایفا کند تا جریان‌های پولی جدیدی ایجاد شود. قیمت‌گذاری اطلاعات و همچنین سایر مزایا یا پاداش‌ها، مبنایی برای جبران زیرساخت ارائه شده و تولید اطلاعات فراهم می‌کند. قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده مستلزم کسب داده‌های استفاده، شامل اندازه‌گیری و جمع‌آوری داده‌ها است. هزینه‌های اشتراک جایگزین آسان‌تری برای صورتحساب مبتنی بر استفاده هستند یا ممکن است همانطور که از پیشنهادات در صنعت مخابرات شناخته شده است، ترکیب شوند. دلالان اطلاعات ممکن است از طریق کارمزد دلالی در چارچوب گنجانده شوند. تبلیغات منبع درآمد دیگری است اما نیاز به تعامل دستی با اینترنت اشیا دارد و یک مدل کسب‌وکار معتبر در سناریوهای ماشین به ماشین (M2M) ارائه نمی‌دهد. با توجه به اینکه مکانیسم‌های اندازه‌گیری، جمع‌آوری و صورتحساب اطلاعات ممکن است در معماری آینده اینترنت اشیا ادغام شوند ، قابلیت صورتحساب جداگانه برای محصولات فیزیکی و اطلاعات، و در نتیجه جداسازی قیمت اطلاعات و محصول، مدل‌های کسب‌وکار جدیدی را امکان‌پذیر خواهد کرد.در حالی که تبادل محصولات فیزیکی در طول زنجیره ارزش امتداد می‌یابد و معمولاً با تحویل به مصرف‌کننده پایان می‌یابد، تبادل اطلاعات در اینترنت اشیا فراتر رفته و ممکن است بازیگران مختلفی را شامل شود. به منظور درک کامل تبادل اطلاعات در اینترنت اشیا، باید جریان‌های اطلاعات و بازیگران درگیر در نظر گرفته شوند. شکل زیر ارائه‌دهندگان اطلاعات در اینترنت اشیا و جریان‌های اطلاعات بین آن‌ها را نشان می‌دهد.بازیگران، یا به ترتیب منابع اطلاعاتی شناسایی شده، شامل چیزها، مصرف‌کنندگان، کسب‌وکارها و یک شکل خاص از کسب‌وکار، یعنی ارائه‌دهنده خدمات یا ارائه‌دهنده خدمات اطلاعاتی می‌شود. آن‌ها را می‌توان به عنوان یک مثلث تبادل اطلاعات به تصویر کشید. جریان‌های اطلاعات می‌توانند مستقیم باشند، مانند برای مثال اشیاء به اشیاء ، کسب‌وکار به مصرف‌کننده یا مصرف‌کننده به اشیاء ، یا غیرمستقیم، مانند اشیاء به کسب‌وکار از طریق یک ارائه‌دهنده اطلاعات یا از کسب‌وکار به کسب‌وکار از طریق یک اشیاء. اشیاء ها شامل محصولاتی هستند که شناسه و وضعیت خود را از طریق حسگرها و همچنین واحدهای پردازش داده و محرک‌ها ارتباط می‌دهند. اطلاعات اضافی توسط کسب‌وکارها یا مصرف‌کنندگان ارائه می‌شود. این شامل اطلاعاتی از سیستم‌های اطلاعاتی (مانند سیستم‌های ERP) یا داده‌های وارد شده دستی (مانند رتبه‌بندی محصول) است. ارائه‌دهندگان خدمات اطلاعاتی، اطلاعات را از منابع مختلف تجمیع می‌کنند. علاوه بر این، ممکن است داده‌ها را برای افزودن ارزش ترکیب و غنی‌سازی کنند.در مورد روابط اشیاء به اشیاء (شاملM2M) باید در نظر داشت که شرکت‌ها یا مصرف‌کنندگانی مالک این اشیاء ها هستند. اما همچنان کانال‌های توزیع برای اطلاعات به رابط‌های متفاوتی نسبت به موارد استفاده شده در سناریوهای کلاسیک B2B و B2C نیاز خواهند داشت. روابط با مشتری ناشی از آن ممکن است با توجه به جریان اطلاعات، شامل جریان‌های اطلاعاتی یک‌جهته، دوطرفه و چندجهته ساختاردهی شوند. در حالی که اینترنت اشیا برای پشتیبانی از جریان‌های اطلاعاتی چندجهته طراحی شده است، هنوز برنامه‌های کاربردی کمی وجود دارند که از پتانسیل کامل آن استفاده می‌کنند. علاوه بر این، سلف‌سرویس و اتوماسیون نقش مهمی در رابطه با مشتری ایفا می‌کنند.سوالی که در اینجا باید پرسیده شود این است که چگونه می‌توان یک موقعیت برد-برد برای همه ذی‌نفعان درگیر در تبادل اطلاعات ایجاد کرد؟ توجه به سناریوهای مختلف مدل کسب‌وکار ممکن است در پاسخ به این سوال کمک کند و به درک این که چگونه امکانات جدید را می‌توان توسط کسب‌وکارها یا ارائه‌دهندگان خدمات اطلاعاتی تجاری‌سازی کرد، کمک می‌نماید. 10.4 سناریوهای نمونه مدل کسب‌وکار برای اینترنت اشیابر اساس ملاحظات و یافته‌های قبلی، سناریوهای مختلف نمونه مدل کسب‌وکار در این بخش توسعه داده می‌شوند. زمینه کاربرد فناوری اینترنت اشیا بسیار گسترده‌تر از آن چیزی است که تاکنون دیده‌ایم. کنترل فرآیندها و کیفیت کالاها در تولید، لجستیک، خدمات و نگهداری هنوز کاربردهای معتبری هستند. علاوه بر این، زمینه‌های کاربردی جدید باید در نظر گرفته شوند. ادغام کاربر نهایی از طریق تأمین داده و برنامه‌نویسی کاربر نهایی و همچنین پیاده‌سازی خدمات خودمختار، اینترنت اشیا را به سطح بعدی خواهد برد، جایی که اینترنت اشیا بیش از یک زیرساخت صرف B2B است.سناریوهای نمونه زیر شامل استفاده از فناوری اینترنت اشیا برای پشتیبانی از پیشنهاد  PaaS، نقش ارائه‌دهندگان خدمات اطلاعاتی در اینترنت اشیا، ادغام کاربران نهایی و فرصت‌های ناشی از تحلیل و تصمیم‌گیری تجاری «در زمان درست« (right-time)  خواهد بود. با کمک چارچوب مدل کسب‌وکار، نشان داده خواهد شد که چگونه پیکربندی مدل‌های کسب‌وکار می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا در اینترنت اشیا درآمدزایی کنند. 10.4.1 سناریو 1: محصول به عنوان خدمت (PaaS)تغییر از ارائه محصولات به ارائه خدمات، یک روند عمده در نوآوری مدل کسب‌وکار است. نه تنها شرکت‌های نرم‌افزاری به جای فروش مجوزهای نرم‌افزاری، نرم‌افزار به عنوان خدمت (SaaS) ارائه می‌دهند، بلکه تولیدکنندگان بیشتری نیز این روند را دنبال می‌کنند. در واکنش به افزایش رقابت از طریق تولیدکنندگان کم‌هزینه، هیلتیس (Hiltis)، یک تولیدکننده و تأمین‌کننده بین‌المللی ابزارآلات حرفه‌ای ساخت‌وساز، چیزی را راه‌اندازی کرد که «مدیریت ناوگان» می‌نامند. مشتری دیگر ملزم به مالکیت ابزار نیست. در عوض، هیلتیس به مشتریان خود دسترسی به طیفی از ابزارها را به صورت قراردادی و با کارمزد ماهانه، از جمله خدمات اضافی مانند تعمیرات، ارائه می‌دهد. مشتریان از سرمایه‌گذاری اولیه کمتر، تعمیرات بدون هزینه، موجودی انعطاف‌پذیر، زمان توقف کمتر و ابزارهای به‌روز سود می‌برند (Johnson et al. 2008).  در مرحله بعدی، طرح‌های قیمت‌گذاری می‌توانند بر اساس عملکرد خدمت باشند. نمونه‌های رایج عبارتند از «توان به ازای ساعت« (PbH) یا «لجستیک مبتنی بر عملکرد« (PBL) (Kim et al. 2007).  در نتیجه، مقادیر عملکرد قابل اندازه‌گیری برای ارائه یک پایه محاسباتی قابل اعتماد مورد نیاز است. بیان مسئلهامروزه، تغییر به سمت PaaS اغلب با فقدان ابزارهای اندازه‌گیری عملکرد و صورتحساب و همچنین مدل‌های قیمت‌گذاری نامناسب همراه است. پیاده‌سازی‌های فعلی به جای ارائه‌های یکپارچه، فقط منزوی هستند.اینترنت اشیا به عنوان توانمندسازاینترنت اشیا طیفی از امکانات را برای پشتیبانی از چنین سناریوهای PaaS ارائه می‌دهد. حسگرها امکان ردیابی یک محصول و مکان موقعیت فعلی آن را فراهم می‌کنند. علاوه بر این، زمان‌های استفاده از یک محصول را می‌توان به طور دقیق مستند کرد و همچنین شرایطی که محصول تحت آن استفاده شده است (به عنوان مثال، سرعتی که یک ماشین با آن رانده شده است). حسگرها همچنین شرکت را قادر می‌سازند وضعیت محصول یا قطعات و ابزارها را نظارت کرده و در نتیجه از تعمیر و نگهداری پشتیبانی کنند. از طریق یک زیرساخت باز اینترنت اشیا، پیشنهادات مختلف را می‌توان ترکیب کرد. سناریوی احتمالیسناریویی که از اینترنت اشیا استفاده می‌کند را می‌توان در بخش کرایه ماشین متصور شد (سناریوی مشابهی در حال حاضر توسط دایملر با نام Car2Go پیاده‌سازی شده است).  تاکنون، معمولاً هزینه‌های مبتنی بر زمان بسته به کلاس ماشین به اضافه بنزین دریافت می‌شود. در یک سناریوی آینده، قیمت‌گذاری می‌تواند بر اساس استفاده دقیق از ماشین باشد، با محاسبه مبتنی بر انتشار واقعی و همچنین (سرعت موتور)، شتاب، وزن حمل، خیابان‌های استفاده شده یا هر مقدار قابل اندازه‌گیری دیگر. این امر باعث ایجاد انگیزه برای استفاده سازگار با محیط زیست از ماشین‌های کرایه‌ای می‌شود، اگر یک کانال بازخورد مستقیم به راننده، مانند یک کنتور لحظه‌ای برای هزینه به ازای مسافت، هزینه‌های انباشته شده، و انتشار فعلی و متوسط ارائه شود. تمام خدمات مانند سوخت‌گیری، بیمه و احتمالاً پرداخت عوارض ممکن است در هزینه استفاده گنجانده شود. ارائه‌دهنده شخص ثالث می‌تواند از راه دور وضعیت ماشین‌ها را از طریق اینترنت اشیا نظارت کرده و به سیگنال‌های اضطراری ساطع شده از ماشین‌ها واکنش نشان دهد. در نهایت، هنگام بازگرداندن ماشین، نیازی به آوردن آن به یک ایستگاه کرایه ماشین محلی نیست. در عوض، می‌توان آن را در ایستگاه‌های خدمات شخص ثالث (به عنوان مثال، جایگاه‌های سوخت) برای تمیز کردن و بازرسی بصری پارک کرد، زیرا مکان واقعی و وضعیت فنی همیشه از طریق اینترنت اشیا شناخته شده است. در بلندمدت، حتی بازرسی بصری را می‌توان از طریق یک درگاه ویدئویی عبوری مربوطه خودکار کرد. در زیر شکل مدل کسب‌وکار برای سناریوی کرایه ماشین در اینترنت اشیا نشان داده شده است.در مقایسه با مدل کسب‌وکار سنتی کرایه ماشین، مدل کسب‌وکار پیشنهادی منجر به هزینه‌های ثابت کمتر از طریق حذف شعب محلی و کاهش نیاز به کارکنان می‌شود زیرا فرآیند کرایه ماشین به عنوان یک سلف‌سرویس خودکار پیاده‌سازی شده است. هزینه‌های جدید به ویژه در زیرساخت اینترنت اشیا مورد استفاده ایجاد می‌شود. نظارت بر وضعیت ماشین‌ها از طریق یک شریک برون‌سپاری، امکان تعمیرات به موقع، زمان توقف کمتر و کاهش هزینه‌های نگهداری ماشین‌ها را فراهم می‌کند. 10.4.2 سناریو 2: ارائه‌دهندگان خدمات اطلاعاتیاگر اطلاعات قابل اندازه‌گیری و صورتحساب باشند، فرصت‌های تجاری جدیدی برای ارائه‌دهندگان خدمات اطلاعاتی فراهم می‌شود. بخش‌های فناوری اطلاعات می‌توانند به جای مراکز هزینه، به مراکز سود تبدیل شوند. مراکز داده می‌توانند قابلیت‌های ذخیره‌سازی و پردازشی را برای داده‌های مرتبط با اینترنت اشیا فراهم کنند. علاوه بر این، ارائه‌دهندگان خدمات اطلاعاتی می‌توانند اطلاعات را از منابع مختلف تجمیع و پردازش کنند و در نتیجه ارزش بالاتری از اطلاعات ارائه دهند.ارائه‌دهندگان خدمات اطلاعاتی در اینترنت اشیا ممکن است تحقیقات بازار را متحول کنند، زیرا اندازه نمونه‌ها افزایش می‌یابد، هزینه‌های جمع‌آوری اطلاعات کاهش می‌یابد و تحلیل‌های لحظه‌ای بازخورد فوری ارائه می‌دهند. یک سناریوی کاربردی بالقوه برای ارائه‌دهندگان خدمات اطلاعاتی، مقابله با جعل (ضد جعل) است. مشکل جعل در بازار کالاهای مصرفی رایج است. اقلام برند، مانند پوشاک و لوازم جانبی یا حتی بدتر از آن، داروها یا قطعات یدکی کپی شده و به عنوان محصولات اصلی فروخته می‌شوند. این امر منجر به خسارت اقتصادی می‌شود و می‌تواند پیامدهای شدیدی برای مصرف‌کننده داشته باشد. بیان مسئلهتاکنون، شناسایی قطعی و غیرقابل دستکاری نمونه‌های محصول اغلب غیرممکن است. شناسایی محصول بیشتر به دسته محصول محدود شده است. شبکه EPCglobal امکان شناسایی و ردیابی محصولات را در طول زنجیره ارزش فراهم می‌کند. با این حال، راه‌اندازی و نگهداری زیرساخت هنوز پرهزینه است و مشوق‌هایی برای به اشتراک گذاری داده محصول وجود ندارد. اینترنت اشیا به عنوان توانمندسازاینترنت اشیا از این سناریو از طریق ارتباط اطلاعات با یک نمونه محصول پشتیبانی می‌کند. علاوه بر این، به اشتراک‌گذاری اطلاعات را در بین طرف‌های مختلف آسان می‌کند، به ویژه اگر قابلیت‌های صورتحساب به عنوان یک عملکرد اصلی اضافه شود. سناریوی متصوربرای مبارزه با مشکل جعل، خدمات زیر می‌تواند توسط یک ارائه‌دهنده خدمات اطلاعاتی مستقل به یک تولیدکننده ارائه شود. خدمات اطلاعاتی با هدف تأیید اصالت یک محصول خاص به منظور شناسایی جعل‌کنندگان است. در مورد ما، ارائه‌دهنده خدمات اطلاعاتی در تأیید قطعات یدکی در صنعت ماشین‌آلات و تجهیزات و همچنین صنعت خودرو تخصص دارد. بنابراین او با مجموعه‌ای از تولیدکنندگان و شرکای تجاری آن‌ها همکاری می‌کند و اطلاعات مورد نیاز را در اختیار آن‌ها قرار می‌دهد. مصرف‌کننده - خریدار قطعه یدکی یا شریک خدماتی که آن را نصب می‌کند، می‌تواند درخواستی را از طریق اینترنت اشیا به ارائه‌دهنده اطلاعات ارسال کند. یکی دیگر از بخش‌های مهم مشتری، گمرک است. تأیید محصول می‌تواند بر اساس شماره سریال باشد. ارائه‌دهنده خدمات اطلاعاتی می‌تواند سیستم‌های اطلاعاتی خود را جستجو کند، جایی که اطلاعات از منابع مختلف تجمیع شده است، و بفهمد که آیا شماره سریال معتبر است، آیا قطعه یدکی قبلاً توسط مشتری دیگری استفاده شده است و قطعه یدکی چه مسیری را در طول زنجیره ارزش طی کرده است. دو مدل قیمت‌گذاری متفاوت برای این خدمات ارائه می‌شود: پرداخت به ازای استفاده یا اشتراک برای مشتریانی که می‌خواهند بیشتر از این خدمات استفاده کنند. یک سناریوی مشابه در حال حاضر توسط "Original 1st" که یک سرمایه‌گذاری مشترک از SAP، نوکیا، گیزکه و دِوریِنت است، پیاده‌سازی شده است. این می‌تواند برای مثال توسط شبکه EPCglobal به دست آید، اما مشکلات عمده در این زمینه، هزینه زیرساخت مربوطه و فقدان انگیزه برای به اشتراک گذاری داده است. هر دو مسئله را می‌توان با ادغام قابلیت‌های صورتحساب و تسویه حساب حل کرد. ارائه‌دهنده خدمات باید اطلاعات را به قیمتی (یا سود غیرمالی) به دست آورد که برای تأمین‌کننده اطلاعات ارزشمند باشد و خدمات خود را به قیمتی به طرف درخواست‌کننده اطلاعات ارائه دهد که از مزایای بالقوه اطلاعات تجمیع‌شده و پردازش‌شده فراتر رود. در شکل زیر مدل کسب‌وکار برای ضد جعل مبتنی بر اینترنت اشیا نشان داده شده است.مدل کسب‌وکار مورد بررسی یک ارائه‌دهنده خدمات در اینترنت اشیا تفاوت چندانی با یک مدل کسب‌وکار ارائه‌دهنده خدمات سنتی ندارد. با این حال، ارزش پیشنهادی که تنها از طریق شناسایی یکتا و صورتحساب در اینترنت اشیا امکان‌پذیر شد، تفاوت قابل توجهی دارد. مهم‌ترین عوامل هزینه، کسب و تجمیع اطلاعات (داده) و خرید و نگهداری سیستم‌های اطلاعاتی مورد نیاز است. 10.4.3 سناریو 3: مشارکت کاربر نهاییاینترنت اشیا سطح جدیدی از ادغام مصرف‌کننده را در فرآیندهای هم‌آفرینی فراهم می‌کند. در حالی که از «آزمایشگاه‌های زنده» برای ادغام گروه‌های کاربری محدود در توسعه محصول و خدمت در مرحله خاصی از چرخه عمر محصول استفاده شده است، اینترنت اشیا همه مصرف‌کنندگان را در سراسر چرخه عمر یک محصول متصل خواهد کرد. شرکت‌هایی که می‌دانند چگونه از این پتانسیل عظیم استفاده کنند، در مدل‌های کسب‌وکار جدید در سناریوهای B2C پیشرو خواهند بود. انگیزه مشارکت در هم‌آفرینی را می‌توان از طریق مزایای مالی و غیرمالی ایجاد کرد. باز هم، یک راه حل صورتحساب یکپارچه در اینترنت اشیا امکان جریان دوطرفه یکپارچه بین کسب‌وکارها و مصرف‌کنندگان را فراهم می‌کند. در حال حاضر، در فقدان یک سیستم صورتحساب یکپارچه، از کوپن‌ها، کوپن‌های الکترونیکی، لاتاری‌ها و محصولات رایگان استفاده می‌شود.پیشنهادات موجود شامل Stickybits و my2cents است. سایر خدمات شامل یک طرح پرداخت برای نقد و بررسی محصول است که مبتنی بر رتبه‌بندی مثبت نقد و بررسی است. Ciao به کاربران خود به ازای هر بار که نقد و بررسی محصولشان به طور مثبت ارزیابی می‌شود، مزایای مالی کوچکی به اندازه 0.5 پنی ارائه می‌دهد (Ciao 2009) . ممکن است مزایای غیرمالی دیگری مانند محصولات شخصی‌سازی شده وجود داشته باشد. گاهی اوقات کاربران نهایی فقط به این دلیل انگیزه دارند که اینترنت (اشیا) پلتفرمی برای ابراز وجود آن‌ها فراهم می‌کند. در هر صورت، سطح بالایی از امنیت و حریم خصوصی و همچنین آزادی انتخاب برای مشارکت اجباری است.در سناریوهای B2B، الزام ابزاری رایج برای ایجاد انگیزه در مشارکت است. گاهی اوقات الزامات شامل جریمه‌های مالی در صورت عدم رعایت است. بیان مسئلهتا به امروز، پیوستگی کمی بین جمع‌آوری اطلاعات، خرید و رتبه‌بندی محصول وجود دارد. آمازون یکی از استثناهایی است که در آن مصرف‌کنندگان به دنبال کسب اطلاعات، خرید و رتبه‌بندی محصولات خود هستند. با این حال، یک پیوند شناسایی مستقیم به محصول وجود ندارد. برای مثال، انتشار میان‌افزارهای مختلف بر روی تجهیزات الکترونیکی ممکن است منجر به رتبه‌بندی‌های متفاوتی شود و بدون شناسایی یکتا قابل تشخیص نیست. اینترنت اشیا به عنوان توانمندسازاز طریق اینترنت اشیا، اطلاعات می‌تواند به نمونه‌های محصول خاص مرتبط شود. علاوه بر این، دسترسی محلی به شناسایی خودکار یکتا به ویژه از طریق ادغام ارتباطات میدان نزدیک (NFC) و نرم‌افزار خواننده بارکد در تلفن‌های دوربین‌دار افزایش می‌یابد. نوآوری مهم دیگر استفاده از تشخیص تصویر یا صدا است. سناریوی متصوراز طریق استفاده از تلفن همراه، کاربر نهایی قادر است اطلاعات مرتبط با محصول را در نقطه فروش - در این سناریو یک زنجیره بزرگ فروشگاه‌های مواد غذایی - تأمین و بازیابی کند. هر دو اقدام با استفاده از تراشه‌های RFID یا بارکد پشتیبانی می‌شوند. فروشگاه مواد غذایی اطلاعاتی را از سیستم‌های داخلی، مانند مواد تشکیل‌دهنده یک محصول یا سابقه قیمت، در اختیار مشتری قرار می‌دهد. علاوه بر این، اطلاعات مربوط به نمونه محصول، مانند ردپای کربن آن، قابل بازیابی است. کاربر می‌تواند اطلاعات اضافی را برای یک محصول، مانند یک رتبه‌بندی، با استفاده از تلفن همراه یا اتصال اینترنت در خانه وارد کند. در مقابل، فروشگاه مواد غذایی ممکن است به کاربران نهایی با پاداش‌های ویژه پاداش دهد.برای شخصی‌سازی بیشتر این خدمات، کاربر می‌تواند نمایه‌ای با ترجیحات و نیازهای خود ایجاد کند. این به زنجیره فروشگاه مواد غذایی اجازه می‌دهد تا کاربر را در مورد تبلیغات جاری مطلع کند، محصولات جدید را پیشنهاد دهد یا در caso عدم تحمل غذایی به کاربر هشدار دهد. اطلاعات وارد شده توسط مشتری می‌تواند در اختیار سایر مشتریان قرار گیرد، اما همچنین می‌تواند برای تحلیل داخلی استفاده شود. با ارائه اطلاعات، مشتری می‌تواند امتیازات پاداشی کسب کند که می‌تواند برای تخفیف‌ها استفاده شود. در زیر شکل مدل کسب‌وکار برای مشارکت کاربر نهایی در سناریوی فروشگاه مواد غذایی نشان داده شده است.مدل کسب‌وکار شرح داده شده در بالا، بخشی از مدل کسب‌وکار سطح بالاتر فروشگاه مواد غذایی است. ویژگی خاص این مدل کسب‌وکار، ایجاد درآمد از طریق افزایش غیرمستقیم فروش است. مشارکت موفق کاربر نهایی همیشه مستلزم ارائه یک مشوق و سودمندی مشارکت کاربر نهایی برای کسب‌وکار است. ارائه‌دهندگان محصولات با کیفیت پایین ممکن است اصلاً به رتبه‌بندی محصول علاقه‌ای نداشته باشند. فقط شرکت‌های بسیار رقابتی علاقه‌مند خواهند بود تا پیشنهادات خود را از رقبای خود متمایز کنند. برعکس، هزینه‌های مربوط به مزایای مالی یا غیرمالی کاربران نهایی باید با افزایش در سمت درآمد توجیه شود. این سوال باقی می‌ماند که آیا مصرف‌کننده مایل است به طور مستقیم یا غیرمستقیم از طریق خرید محصول، هزینه اطلاعات اضافی را بپردازد. از تجربه می‌دانیم که مصرف‌کنندگان مایلند برای غذای ارگانیک و برای محصولاتی که با استانداردهای کیفیت مطابقت دارند، هزینه بیشتری بپردازند. با اینترنت اشیا، مصرف‌کنندگان می‌توانند فوراً اطلاعات مرتبط را بررسی کنند تا اینکه محدود به تکیه بر «برچسب‌های انطباق» ساده و گاهی بی‌معنی باشند. 10.4.4 سناریو 4: تحلیل و تصمیم‌گیری تجاری «در زمان درست« (Right-time)در مهندسی تولید، لحظه‌ای (real-time) معمولاً به سیستم‌های M2M اشاره دارد که رویدادها را در عرض میلی‌ثانیه ثبت و پاسخ می‌دهند. در لجستیک، چارچوب زمانی به این خوبی تعریف نشده است، با این حال، ثانیه‌ها، دقیقه‌ها، یا حتی ساعت‌ها گاهی اوقات هنوز لحظه‌ای در نظر گرفته می‌شوند، در مقایسه با فرآیندهای سنتی طولانی‌تر، مانند حمل و نقل که باعث شکاف‌های اطلاعاتی روزها یا هفته‌ها می‌شود. اغلب از «لحظه‌ای» به عنوان یک مقدار کیفی به جای کمی برای تمایز توزیع اطلاعات به موقع از اطلاعات قدیمی استفاده می‌شود و در نتیجه امکان اقدام به جای واکنش را فراهم می‌کند. بنابراین، استفاده از تحلیل و تصمیم‌گیری تجاری «در زمان درست» مناسب‌تر است. مدت زمان بین یک رویداد تجاری و یک تصمیم تحت تأثیر دوره‌های زمانی، از جمله تأخیر ضبط داده، تأخیر تحلیل، و تأخیر تصمیم است (Hackathorn 2004) . قابلیت تحلیل تجاری لحظه‌ای یک نیاز اصلی هر بنگاه اقتصادی باقی می‌ماند، زیرا مبنایی را برای استراتژی‌های مدیریت چابک فراهم می‌کند. در اینترنت اشیا، کالاهای فاسدشدنی یک موضوع تحقیقاتی جالب برای تحلیل تجاری لحظه‌ای، به ویژه در طول فرآیندهای حمل و نقل طولانی که ممکن است منجر به تغییرات کیفی چشمگیر شود، نشان می‌دهند. بسته به وضعیت فعلی کالاها و تاریخ انقضای محاسبه شده، ممکن است استراتژی‌های مدیریتی مختلفی اعمال شود. به عنوان بخشی از مرکز تحقیقات مشارکتی 637 "فرآیندهای لجستیکی همکار خودمختار - یک تغییر پارادایم و محدودیت‌های آن"، سناریوهایی در مورد کامیون‌های هوشمند و کانتینرهای هوشمند، مبتنی بر RFID، یکپارچه‌سازی حسگر، زیرساخت‌های ارتباطی و تصمیم‌گیری غیرمتمرکز از طریق عامل‌های نرم‌افزاری ارزیابی شده است (Jedermann et al. 2007) . در حالی که این سناریوها مبتنی بر استراتژی‌های خودمختار بودند و مستقیماً به اینترنت اشیا مرتبط نیستند، یکپارچه‌سازی بیشتر هر دو مفهوم سطح بالاتری از چابکی را در فرآیندهای لجستیکی امکان‌پذیر می‌کند (Uckelmann et al. 2010). بیان مسئلهامروزه، تحلیل و تصمیم‌گیری تجاری «در زمان درست» عمدتاً به فرآیندهای داخلی یا روابط تجاری دوطرفه محدود می‌شود. برای کالاهای فاسدشدنی، آزمایش‌های نقطه‌ای دستی و بازرسی‌های بصری رایج است، اما اینها نمی‌توانند نظارت لحظه‌ای یا استراتژی‌های پیش‌گیرانه را فراهم کنند. اینترنت اشیا به عنوان توانمندسازاینترنت اشیا دسترسی و تحلیل لحظه‌ای را در سراسر زنجیره‌های تأمین یا چرخه‌های عمر محصول فراهم می‌کند. تحلیل داده را می‌توان در مجاورت اشیاء (اشیاء هوشمند)، در محل کسب‌وکار یا هر کجا در اینترنت اشیا ارائه داد. استراتژی‌های مدیریت چابک بر اساس در دسترس بودن و تحلیل لحظه‌ای داده امکان‌پذیر می‌شوند. سناریوی متصورسناریوی متصور مبتنی بر یک کامیون هوشمند است که فناوری‌ها و برنامه‌های کاربردی مختلف را برای افزایش ارزش اطلاعات (قانون 5 اطلاعات) و تقویت استفاده از زیرساخت اینترنت اشیا ترکیب می‌کند. کامیون داده‌ها را به اینترنت اشیا ارسال کرده و پاسخ‌ها را در زمان واقعی دریافت می‌کند. در حالی که برخی از کارهای آسان، مانند ناوبری و مسیریابی پویا، بدون اینترنت اشیا قابل انجام هستند، کارهای پیچیده‌تر، مانند ردیابی و نظارت بر وضعیت، تا حد زیادی از آن سود می‌برند. در زیر شکل سناریوی کامیون هوشمند به عنوان نمونه‌ای برای تحلیل و تصمیم‌گیری لحظه‌ای .مدل کسب‌وکار عمدتاً به پولدار کردن سود حاصل از اطلاعاتی بستگی دارد که ارزش آن در طول زمان کاهش می‌یابد. هدف دستیابی به بهینه بین اقدام پیش‌گیرانه (چابک) و هزینه زیرساخت مورد نیاز است. بنابراین، بهترین زمان پاسخ به یک رویداد تجاری لزوماً سریع‌ترین زمان پاسخ ممکن نیست. 10.5 نتیجه‌گیریمودی و والش (Moody and Walsh 2002) ادعا می‌کنند که «از میان تمام منابع شرکتی (افراد، امور مالی، دارایی‌ها، اطلاعات)، اطلاعات احتمالاً کمترین مدیریت را دارد». در حالی که اینترنت اشیا در حال حاضر به غلبه بر برخی از مشکلات فنی‌تر، مانند یافتن اطلاعات صحیح و فراهم کردن دسترسی در هر مکان و هر زمان، کمک می‌کند، چشم‌انداز تجاری اطلاعات به عنوان یک دارایی به حق خود، یک موضوع باز باقی می‌ماند.این مقاله مروری بر مدل‌های کسب‌وکار و نوآوری در مدل کسب‌وکار و ارتباط آن‌ها با اینترنت اشیا ارائه داد. ارزش اطلاعات در رابطه با «قوانین» خاص آن توضیح داده شد. علاوه بر این، ارزش پیشنهادی اینترنت اشیا و اثرات احتمالی بر مدل‌های کسب‌وکار موجود یا جدید به طور دقیق بررسی شد. مفهوم مدل کسب‌وکار به دستیابی به دیدی کل‌نگر کمک می‌کند و ممکن است به عنوان ابزاری برای شناسایی فرصت‌های جدید برای نوآوری در مدل کسب‌وکار عمل کند. بر اساس سناریوهای ارائه شده، استنباط کردیم که مدل‌های کسب‌وکار می‌توانند محرک مهمی برای اینترنت اشیا باشند تا شرکت‌ها را برای سرمایه‌گذاری، دستیابی به بازارهای جدید و ایجاد درآمدهای جدید ترغیب کنند.در حالی که ما نقش نوآوری مدل کسب‌وکار را در اینترنت اشیا بررسی کرده‌ایم، پذیرش کاربر برای مدل‌های کسب‌وکار جدید را نادیده گرفته‌ایم. رویکردهای متعددی، مانند «یخچال هوشمند»، تاکنون به دلیل عدم پذیرش کاربران نهایی شکست خورده‌اند. این ممکن است تا حدودی به دلیل ناسازگاری‌ها و وقفه‌های رسانه‌ای باشد که ممکن است توسط اینترنت اشیای آینده برطرف شوند. برای این کار، رابط‌ها و استانداردهای مشترک مورد نیاز است. همچنین ممکن است مدتی طول بکشد تا کاربران با فناوری‌ها و فرصت‌های جدید اینترنت اشیا سازگار شوند. همانطور که دسترسی به اینترنت موبایل و تجارت الکترونیک سال‌ها طول کشید تا موفق شوند و هنوز هم از پتانسیل کامل خود فاصله دارند، اینترنت اشیا نیز زمان می‌برد تا به طور فعال توسط کاربران نهایی استفاده شود. یک پیش‌شرط، یک دستگاه شناسایی خودکار آسان برای استفاده خواهد بود که اشیاء و اینترنت اشیا را به هم متصل می‌کند. تلفن‌های همراه فعلی با نرم‌افزار خواننده بارکد یکپارچه که از ماژول دوربین استفاده می‌کنند، قابلیت خواندن ضعیفی ارائه می‌دهند. حتی NFC نیز هنوز با همگانی بودن فاصله زیادی دارد. اگر این مشکلات فنی در اینترنت اشیا حل شود و مدل‌های کسب‌وکار جدیدی یافت شوند که موقعیت‌های برد-برد را برای همه ذی‌نفعان فراهم کنند، مرزهای بین کسب‌وکارها و مصرف‌کنندگان در حال محو شدن خواهد بود.اینشورتک_ایران@Insurtech_Iranاینشورتک ایراناینشورتک ایرانTue, 16 Jun 2026 08:26:11 +0330https://virgool.ir/@Insurtech_Iran/هوش-مصنوعی-در-بیمه-جداسازی-افسانه-ها-از-واقعیت-wnuyiq4hbhhwFeredrik Bisbierg فعال جهانی صنعت بیمه و هوش مصنوعی در صفحه لینکدین خود اطلاعات حالبی در مورد هوش مصنوعی و تصورات رایج و اشتباه شرکتهای بیمه در مورد آن ارایه کرده است. فردریک می گوید: من بیشتر وقتم را با هوش مصنوعی در صنعت بیمه می‌گذرانم و هر بار با همان تصورات غلط روبرو می‌شوم. فردریک در ادامه با برخی مثال‌های واقعی از پیاده‌سازی‌ها و کاربردهای واقعی، واقعیت‌ها در خصوص هوش مصنوعی در صنعت بیمه را روشن می کند.فردریک در ادامه به پنج افسانه در خصوص هوش مصنوعی اشاره می کند که ترجمه و در اختیار مخاطبان قرار داده شده است:افسانه 1: هوش مصنوعی خیلی پیچیده استواقعیت:بعضی افراد فکر می‌کنند که هوش مصنوعی خیلی سخت و پیچیده است—چطور می شود از آن استفاده کرد بدون اینکه همه چیز را به هم بریزد؟حقیقت این است که با هوش مصنوعی ایجنتیک (Agentic AI)، می‌توانید روی بخش‌های خاصی، مثل فرایند کند پرداخت خسارت، تمرکز کنید و آن را سریع بهبود بدهید. من این را دیدم که بدون تغییرات بزرگ انجام می شود و هزینه‌ اش کمتر از حقوق ماهانه یک مامور خسارت است.افسانه 2: هوش مصنوعی خیلی هزینه‌بر استواقعیت:این درست نیست. شما می‌توانید ایجنت‌های هوش مصنوعی را بسازید و اجرا کنید با هزینه‌ای کمتر از نصف حقوق ماهانه یک مامور خسارت. و این فقط برای شرکت‌های بزرگ نیست، برای شرکت‌های کوچک هم قابل استفاده است و مزایای آن به سرعت نمایان می شود.افسانه 3: هوش مصنوعی به معنای بازسازی تمام سیستم‌هاستواقعیت:نیازی به این کار نیست. ایجنت‌های هوش مصنوعی در کنار سیستم‌هایی که قبلاً دارید کار می‌کنند، مثل یک دستیار اضافی. من دیدم که این ایجنت‌ها در عرض یک هفته شروع به کار می‌کنند و فوراً تاثیر می‌گذارند بدون هیچ اختلال عمده‌ای.افسانه 4: هوش مصنوعی تمام شغل‌های بیمه‌ای رو خواهد گرفتواقعیت:بله، هوش مصنوعی کارهای تکراری مثل وارد کردن داده‌ها یا دسته‌بندی خسارت‌ها رو انجام می‌ دهد، اما جایگزین انسان‌ها نمی‌شود. از انچه که من دیدم، این امکان رو می‌دهد که عوامل بیمه‌ای به مسائل پیچیده‌تر پرداخته و زمان بیشتری را با مشتری‌ها بگذرانند. نکته اینجاست که باید به همه کمک کنیم تا مهارت‌های جدیدی یاد بگیرند و تطبیق پیدا کنند.افسانه 5: هوش مصنوعی فقط حرف می‌زند ، نتیجه‌ای نمی‌دهدواقعیت:اصلاً اینطور نیست. من دیدم که هوش مصنوعی هزینه‌های خسارت‌ها را تا 10% کاهش داده و فرایندها رو 50% بهبود داده است. این واقعیاتی است که باعث صرفه‌جویی و بهبود واقعی می شود، نه فقط وعده‌ها.نتیجه‌گیریهوش مصنوعی یک چیز دور از دسترس یا طاقت‌فرسا برای صنعت بیمه نیست. اینجا است، قابل مدیریت است و هم‌اکنون در حال کمک کردن است گام به گام.منبع: ریسک نیوز#اینشورتک_ایران@Insurtech_Iranاینشورتک ایراناینشورتک ایرانThu, 11 Jun 2026 00:29:33 +0330