هوش مصنوعی در صنعت بیمه برای ارزیابی خسارت خودرو

در صنعت بیمه خودرو، ارزیابی خسارت به طور سنتی توسط کارشناسان انسانی انجام می‌شود که فرآیندی زمان‌بر، پرهزینه و مستعد خطاهای ذهنی است. این روش نیازمند اعزام بازرسان به محل، بررسی فیزیکی خودرو و تحلیل دستی تصاویر است که در موارد پیچیده مانند خسارت‌های هم‌پوشان، نور نامناسب یا زوایای نامطلوب، دقت را کاهش می‌دهد. هوش مصنوعی (AI)، به ویژه شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks – CNN)، جایگزین مؤثری ارائه می‌دهد که فرآیند را خودکار، سریع و عینی می‌سازد. بر اساس بررسی سیستماتیک ادبیات (SLR) منتشرشده در سال ۲۰۲۵، CNN پتانسیل بالایی در تشخیص، طبقه‌بندی و ارزیابی شدت خسارت‌های خارجی خودرو (مانند خراش، فرورفتگی، ترک و زنگ‌زدگی) از تصاویر آپلودشده توسط بیمه‌گزاران دارد، بدون نیاز به حضور فیزیکی کارشناس.

 مزایای کلیدی جایگزینی کارشناسان انسانی با CNN

1. سرعت و مقیاس‌پذیری: CNN می‌تواند هزاران تصویر را در ثانیه تحلیل کند، در حالی که کارشناسان انسانی ممکن است ساعات یا روزها زمان صرف کنند. این امر مدیریت ادعاهای بیمه را ۲۴ ساعته و در حجم بالا امکان‌پذیر می‌سازد، به ویژه در اپلیکیشن‌های موبایل که بیمه‌گزاران عکس‌ها را مستقیماً آپلود می‌کنند.

2. دقت عینی و کاهش خطا: کارشناسان انسانی تحت تأثیر عوامل ذهنی مانند خستگی یا تجربه محدود قرار می‌گیرند، اما CNN با استخراج ویژگی‌های محلی (لبه‌ها، بافت‌ها و الگوها) از لایه‌های کانولوشنی، ارزیابی‌های تکرارپذیر و مبتنی بر داده ارائه می‌دهد. مدل‌هایی مانند Faster R-CNN یا YOLO (مبتنی بر CNN) خسارت‌ها را با دقت بالا (اغلب بالای ۹۰ درصد در معیار mAP) مکان‌یابی و طبقه‌بندی می‌کنند.

3. کاهش هزینه‌ها: حذف نیاز به سفر بازرسان، استخدام نیروی انسانی اضافی و فرآیندهای دستی، هزینه‌های عملیاتی بیمه‌گران را تا ۵۰ درصد یا بیشتر کاهش می‌دهد. همچنین، تخمین دقیق هزینه تعمیر بر اساس شدت خسارت (جزئی، متوسط یا عمده) از طریق تقسیم‌بندی (segmentation) با مدل‌هایی مانند Mask R-CNN، از اختلافات حقوقی جلوگیری می‌کند.

4. مدیریت شرایط چالش‌برانگیز: تصاویر واقعی اغلب با مشکلات کیفی (نور کم، بازتاب، فشرده‌سازی یا زوایای نامناسب) همراه هستند. CNN با تکنیک‌های افزایش داده (data augmentation) و انتقال یادگیری (transfer learning از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده مانند ResNet)، robustness بالایی در برابر این چالش‌ها نشان می‌دهد، که برتر از قضاوت انسانی است.

 فرآیند عملیاتی CNN در ارزیابی بیمه‌ای

– طبقه‌بندی (Classification): CNN تصویر را به دسته‌های خسارت (scratch, dent, crack) تخصیص می‌دهد و نوع خسارت را برای پردازش سریع ادعا تعیین می‌کند.

– تشخیص (Detection): مدل‌های object detection مبتنی بر CNN نواحی خسارت‌دیده را در تصویر شناسایی و کادربندی می‌کنند، حتی در موارد هم‌پوشان.

– تقسیم‌بندی و ارزیابی شدت (Segmentation & Severity Assessment): لایه‌های پیشرفته CNN مناطق خسارت را پیکسل به پیکسل جدا کرده و شدت را بر اساس اندازه، عمق و تأثیر بر ایمنی خودرو طبقه‌بندی می‌کنند (minor, moderate, major).

– ادغام با سیستم‌های بیمه: خروجی CNN (گزارش خودکار با تصاویر ثبت شده، تخمین هزینه و توصیه تعمیر) مستقیماً به پلتفرم‌های بیمه متصل می‌شود، که تصمیم‌گیری را تسریع می‌کند.

 شواهد از بررسی ادبیات

تحلیل ۵۵ مقاله منتخب (۲۰۱۴–۲۰۲۴) نشان می‌دهد که CNN و مشتقات آن (مانند CTL یا S-CNN) غالب‌ترین تکنیک‌ها در کاربردهای بیمه‌ای هستند. اوج پژوهش در سال‌های ۲۰۲۱ و ۲۰۲۳ با تمرکز بر “deep learning” و “insurance” مشاهده شده است. چالش‌های باقی‌مانده شامل نیاز به داده‌های متنوع و مدل‌های سبک برای دستگاه‌های موبایل است، اما پیشرفت‌ها (مانند ادغام با GAN برای تولید داده مصنوعی) این موانع را برطرف می‌کنند.

جایگزینی کارشناسان انسانی با CNN در ارزیابی خسارت بیمه خودرو، نه تنها کارایی عملیاتی را افزایش می‌دهد، بلکه تجربه مشتری را بهبود می‌بخشد و ریسک تقلب را کاهش می‌دهد. بیمه‌گران می‌توانند با سرمایه‌گذاری در مدل‌های CNN robust، به سمت سیستم‌های کاملاً دیجیتال حرکت کنند و استانداردهای صنعت را دگرگون سازند. این رویکرد، بر اساس یافته‌های SLR، پایه‌ای محکم برای پیاده‌سازی عملی فراهم می‌آورد.