دکتر وحید نوبهار، عضو رسمی انجمن بین المللی بیمهگران مهندسی دکتر محسن امیری، عضو هیات علمی دانشگاه فرآیند رسیدگی به خسارت که در ادبیات تخصصی بیمه به آنclaims handling  گفته می‌شود، یکی از حیاتی‌ترین وپیچیده‌ترین اجزای چرخه خدمات بیمه‌ای به شمار می‌رود. اینفرآیند نقطه تماس اصلی و اغلب تعیین‌کننده میان بیمه گر وبیمه‌گذار است که در آن تعهدات قراردادی شرکت بیمه گر درعمل به منصه ظهور می‌رسد. به‌بیان دقیق‌تر، فرآیند رسیدگی بهخسارت نه‌تنها آزمونی برای کارآمدی داخلی شرکت بیمه گراست، بلکه معیاری عینی برای ارزیابی میزان پایبندی آن بهاصول مشتری‌مداری، عدالت در پرداخت خسارت و شفافیت درعملیات نیز محسوب می‌شود. فرآیند رسیدگی به خسارت به‌طورمعمول شامل مراحل مختلفی چون اعلام اولیه خسارت، جمع‌آوری اسناد و مدارک، ارزیابی فنی و مالی خسارت، اتخاذتصمیم برای پذیرش یا رد خسارت و در پایان تسویه مالی است. در هر یک از این مراحل چالش‌هایی نظیر زمان‌بر بودنرسیدگی، احتمال بروز خطای انسانی، هزینه‌های عملیاتی بالا، ناهماهنگی میان واحدهای درون‌سازمانی و حتی وقوع تقلبمی‌تواند کارایی کل سیستم را تضعیف کرده و منجر به کاهشاعتماد بیمه‌گذاران شود. در شرایطی که رقابت در صنعت بیمهافزایش یافته و انتظارات مشتریان نسبت به خدمات سریع، دقیق و شفاف بالا رفته است، بیمه گران ناگزیرند به‌سوینوسازی زیرساخت‌های عملیاتی خود گام بردارند. یکی ازمهم‌ترین مسیرهای این نوسازی، بهره‌گیری از فناوری‌های نوینبه‌ویژه در حوزه هوش مصنوعی است. ظهور و توسعه فناوری‌هایی نظیر یادگیری ماشین(Machine Learning)، کاوش کلان داده ها (Big Data Analytics)، پردازش زبان طبیعی (Natural LanguageProcessing)، و بینایی ماشین (Computer Vision)، امکان بازطراحی فرآیندهای رسیدگی به خسارت را به‌گونه‌ایفراهم کرده‌اند که بخش قابل‌توجهی از وظایف انسانی بتواند بادقت، سرعت و شفافیت بالاتری به‌صورت خودکار انجام شود. به‌عنوان مثال، استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی درتشخیص الگوهای مشکوک در پرونده‌های خسارت می‌تواند بهکاهش تقلب کمک کرده و هم‌زمان سرعت رسیدگی به پرونده‌هایعادی را افزایش دهد.  مفاهیم پایه فرآیند مدیریت خسارت در صنعت بیمه، از منظر عملیاتی بهچهار مرحله اصلی قابل تفکیک است که هوش مصنوعی (AI) می‌تواند در هر یک از آن‌ها نقش تسهیل‌گر، تسریع‌کننده وبهینه‌ساز ایفا کند. این مراحل شامل اعلام اولیه خسارت، ارزیابی، تصمیم‌گیری درباره پرداخت و تسویه خسارت است. نخستین مرحله، که با عنوان «اعلام اولیه خسارت» یا FNOL(First Notification of Loss) شناخته می‌شود، لحظه‌ای‌ستکه بیمه‌گذار حادثه را به بیمه گر گزارش می‌دهد. در بسیاری ازموارد این مرحله به‌طور سنتی از طریق تماس تلفنی یا مراجعهحضوری انجام می‌شود که ضمن زمان‌بر بودن، مستعد بروزخطا و سوءبرداشت نیز هست. در این مرحله هوش مصنوعی ازطریق پیاده‌سازی ربات گفتگوی هوشمند و فناوری‌های پردازشزبان طبیعی می‌تواند فرآیند جمع‌آوری داده‌ها را خودکارسازیکرده، ارتباط اولیه با مشتری را ساده‌ و سریع‌تر کند و اطلاعاترا در قالبی ساختاریافته برای مراحل بعدی آماده سازد. در گام دوم شرکت بیمه گر به تحلیل مدارک، مستندات، تصاویرو سایر شواهد ارسال‌شده از سوی بیمه‌گذار می‌پردازد. اینمرحله که «ارزیابی خسارت» نام دارد، با استفاده از ابزارهایبینایی ماشین و استخراج خودکار داده (Automated DataExtraction) می‌تواند دقت تحلیل را افزایش داده و نیاز بهبازبینی دستی را کاهش دهد. برای نمونه تحلیل خودکارتصاویر تصادف یا رسیدهای پزشکی می‌تواند به ارزیابی فوریمیزان خسارت منجر شود. سومین مرحله تصمیم‌گیری درباره پذیرش یا رد ادعای خسارتاست. در این بخش الگوی یادگیری ماشین به‌ویژه یادگیرینظارت‌شده (Supervised Learning) می‌توانند با تکیه برداده‌های تاریخی و الگوریتم‌های پیش‌بینی‌کننده، احتمال تقلبرا شناسایی کرده و تصمیم‌گیری را با سرعت و دقت بیشتریانجام دهند. این مرحله از حساس‌ترین بخش‌های فرآیندرسیدگی به خسارت به‌شمار می‌رود، زیرا ناعادلانه بودن آنمی‌تواند منجر به نارضایتی شدید مشتری و آسیب به اعتبارشرکت شود. در مرحله چهارم که به «تسویه خسارت» مربوط است، بیمه گراقدام به پرداخت مبلغ مورد تأیید به بیمه‌گذار می‌نماید. در اینمرحله هوش مصنوعی با بهره‌گیری از موتورهای قوانین (Rule-Based Engines) و سامانه‌های اتوماسیون می‌تواند پرداخترا به‌صورت خودکار و با حداقل دخالت انسانی اجرا کند. اینسطح از خودکارسازی فرآیند نه‌تنها بهره‌وری را افزایشمی‌دهد، بلکه خطاهای انسانی و تاخیرهای اداری را نیزبه‌حداقل می‌رساند. لذا یکپارچه‌سازی این فناوری‌ها در فرآیندمدیریت خسارت، شرکت‌های بیمه گر را قادر می‌سازد تاخدماتی سریع‌تر، دقیق‌تر و قابل اعتمادتر ارائه دهند. افزون برآن این تحول فناورانه زمینه‌ساز شکل‌گیری الگوهای نوین درتجربه مشتری، کاهش تقلب، و بازطراحی مدل‌های عملیاتیصنعت بیمه خواهد بود. نمونه‌های بین المللی امروزه تحول دیجیتال در فرآیند مدیریت خسارت با بهره‌گیری ازهوش مصنوعی در برخی از کشورهای جهان به شکل‌هایمتنوعی اجرا شده است. تجربه شرکت‌های پیشرو در این حوزهنشان می‌دهد که پیاده‌سازی هوشمند فناوری‌های نوین، می‌تواند بهره‌وری، دقت و رضایت مشتریان را به‌طور چشم‌گیریافزایش دهد که در ادامه به برخی از آنها اشاره می شود. ایالات متحده شرکت Progressive به‌عنوان یکی از نوآورترین شرکت‌هایبیمه‌ گر در آمریکای شمالی توانسته است با بهره‌گیری از ربات‌های گفتگوی هوشمند مبتنی بر فناوری پردازش زبان طبیعی وسامانه‌های بینایی ماشین  فرآیند ثبت و ارزیابی خسارت درحوزه بیمه خودرو را به‌صورت نیمه‌خودکار سازمان‌دهی کند. دراین الگو  مشتریان می‌توانند به‌جای مراجعه حضوری یا ارسالمستندات به‌صورت سنتی، با بارگذاری تصاویر حادثه و گزارشآن از طریق تلفن همراه مراحل اعلام خسارت را آغاز کنند. سپس سامانه مبتنی بر هوش مصنوعی با تحلیل خودکارتصاویر و تطابق آن‌ها با بانک اطلاعاتی خسارات پیشین، برآورد اولیه‌ای از میزان خسارت ارائه می‌دهد. این نوآوری باعثشده تا زمان متوسط رسیدگی به پرونده‌های خسارت از حدود دوهفته به کمتر از یک روز کاهش یابد.  آلمان شرکت بیمه گر Allianz تمرکز ویژه‌ای بر بهره‌گیری از مدل‌هاییادگیری نظارت‌شده برای رفتارکاوی بیمه‌گذاران در فرآیند اعلامخسارت دارد. در این رویکرد مجموعه وسیعی از داده‌هایتاریخی شامل نوع خسارت، نحوه ثبت آن، اسناد ارائه‌شده وسابقه بیمه‌گذار در الگوهای تحلیلی بارگذاری می‌شود. اینالگو‌ها قادرند رفتارهای مشکوک (Anomalies) را شناساییکرده و هشدارهای لازم را به کارشناسان بررسی خسارتارسال نمایند. افزایش دقت در کشف تقلب و کاهش مواردپرداخت غیرواقعی از جمله مهم‌ترین دستاوردهای این سیستماست. استفاده از ابزارهای تحلیل الگو و انطباق آماری، سطحاعتماد به داده‌ها و تصمیم‌گیری را در این شرکت ارتقاء داده وهزینه‌های ناشی از تقلب را به‌صورت محسوسی کاهش دادهاست. چین شرکت Ping An نمونه‌ای ممتاز از یک الگوی هوشمند وخودکار در مدیریت خسارت ارائه داده است. این شرکت باطراحی و پیاده‌سازی سامانه‌ای جامع، تمامی مراحل ثبت، ارزیابی، تصمیم‌گیری و پرداخت خسارت را بدون دخالتمستقیم نیروی انسانی مدیریت می‌کند. در این سامانه، ازفناوری‌های پیشرفته‌ای همچون شناسایی نوری نویسه‌ها(Optical Character Recognition – OCR)، پردازش صوت(Speech Recognition) و الگوریتم‌های یادگیری عمیق(Deep Learning) استفاده شده است. یکی از نقاط قوت اینسیستم، توانایی تحلیل سریع و دقیق محتوای متنی و تصویریدر عرض چند ثانیه است. لذا تسویه بسیاری از خسارات خرددر این شرکت در مدت‌زمانی کمتر از ۵ دقیقه انجام می‌شود. این سطح از خودکارسازی نمونه بارز از تحقق اکوسیستمرسیدگی کامل هوشمند در فرآیند خسارت صنعت بیمه مدرناست. هند در کشور هند شرکت Digit Insurance به‌عنوان یک بازیگرنوظهور در حوزه اینشورتک موفق به پیاده‌سازی الگو‌هایی برایاولویت‌بندی هوشمند پرونده‌های خسارت شده است. هدف اینشرکت استفاده از هوش مصنوعی برای طبقه‌بندی پرونده‌ها براساس سطح ریسک و تخصیص منابع انسانی به مواردپیچیده‌تر است. در این ساختار پرونده‌هایی که از سویالگوریتم‌های یادگیری ماشین به‌عنوان کم‌ریسک و کم‌پیچیدگیتشخیص داده می‌شوند، به‌صورت خودکار رسیدگی و تسویهمی‌شوند. این اقدام، باعث آزادسازی ظرفیت کارشناسانانسانی برای رسیدگی دقیق‌تر به پرونده‌های مشکوک یاپرریسک شده است. لذا بهره‌وری عملیاتی افزایش یافته و سطحرضایت بیمه‌گذاران نیز بهبود یافته است. فرصت‌ها و مزایای کلیدی با نگاهی به صنعت بیمهکشور هوش مصنوعی به‌عنوان یکی از پیشران‌های اصلی تحولهوشمند در صنعت بیمه ظرفیت بالقوه‌ای برای ارتقای کارایی وکیفیت خدمات در بازار ایران نیز دارد. هرچند چالش‌هایزیرساختی، حقوقی و فرهنگی قابل توجهی در مسیر پیاده‌سازیاین فناوری‌ها در کشور وجود دارد، اما بررسی مزایای عملیاتیو راهبردی آن می‌تواند به‌عنوان مبنایی برای سیاست‌گذاری وسرمایه‌گذاری آینده‌نگر در صنعت بیمه کشور قرار گیرد.  کاهش چشمگیر زمان رسیدگی به خسارت یکی از مهم‌ترین مزایای پیاده‌سازی راهکارهای هوشمند، تسریع فرآیند بررسی و تسویه خسارت است. در ساختار سنتیبیمه گری کشور فاصله زمانی میان اعلام خسارت تا دریافتوجه پرداختی ممکن است چندین روز یا حتی هفته به‌طولانجامد. اما با بهره‌گیری از فناوری‌هایی نظیر خودکارسازیتصمیم‌گیری، استخراج هوشمند اطلاعات و ثبت هوشمنددرخواست‌ها این بازه زمانی می‌تواند به چند ساعت یا حتی چنددقیقه کاهش یابد. این دستاورد، نقشی کلیدی در افزایشرضایت بیمه‌گذاران و بهبود تجربه مشتری ایفا خواهد کرد. ارتقای دقت تصمیم‌گیری و کاهش خطای انسانی یکی از مشکلات رایج در نظام مدیریت خسارت در صنعت بیمهکشور وابستگی بالا به ارزیابی‌های انسانی و احتمال بروزاشتباهات غیرعمدی در بررسی مدارک و اسناد است. الگوهایمبتنی بر داده و یادگیری ماشین این قابلیت را دارند که باتحلیل انبوهی از داده‌های گذشته و فعلی تصمیمات دقیق‌ترینسبت به پذیرش یا رد خسارت ارائه دهند. کاهش خطایانسانی، نه‌تنها موجب ارتقای عدالت در پرداخت خساراتمی‌شود، بلکه ریسک شکایات حقوقی را نیز کاهش می‌دهد. صرفه‌جویی در هزینه‌های عملیاتی فرآیندهای دستی و تکراری مانند ورود اطلاعات، بررسی اولیهمستندات یا مکاتبات متعدد با بیمه‌گذار، سهم قابل توجهی ازمنابع انسانی و مالی شرکت‌های بیمه را مصرف می‌کنند. بهره‌گیری از الگوریتم‌های اتوماسیون فرآیندهای سازمانی اینامکان را فراهم می‌کند که بسیاری از این مراحل بدون دخالتمستقیم نیروی انسانی انجام شوند. نتیجه این تحول، کاهشهزینه‌های ثابت عملیاتی، آزادسازی ظرفیت نیروی انسانی برایفعالیت‌های ارزش‌آفرین‌تر و افزایش بهره‌وری در سطح کلاناست. افزایش کشف تقلب در پرونده‌های خسارت یکی از آسیب‌پذیرترین نقاط در چرخه بیمه‌ای امکانسوءاستفاده یا جعل مدارک در فرآیند دریافت خسارت است. بسیاری از شرکت‌های بیمه گر فاقد سازوکارهای تحلیلیمنسجم برای شناسایی الگوهای غیرعادی و کشف تقلب هستند. استفاده از مدل‌های تشخیص ناهنجاری مبتنی بر یادگیریماشین این امکان را فراهم می‌کند که با تحلیل الگوهای رفتاریبیمه‌گذاران، موارد مشکوک شناسایی شده و مورد بررسیدقیق‌تری قرار گیرند. این رویکرد نه‌تنها به بهبود عدالت درپرداخت خسارت کمک می‌کند، بلکه از اتلاف منابع مالی نیزجلوگیری می‌نماید. توسعه خدمات شخصی‌سازی‌شده برای بیمه‌گذاران فناوری هوش مصنوعی این ظرفیت را دارد که با تحلیل دقیقویژگی‌های فردی و الگوهای رفتاری هر بیمه‌گذار، پیشنهادهایسفارشی در زمینه مدیریت خسارت و انتخاب بسته‌های پوششیارائه دهد. به عنوان نمونه بیمه شدگان دارای سوابق خسارتاندک می‌توانند از اولویت رسیدگی سریع‌تر یا نرخ‌های تخفیفیبهره‌مند شوند. این سطح از شخصی‌سازی موجب ارتقای حستعلق مشتری به شرکت بیمه، افزایش وفاداری و تقویت برند دربازار رقابتی خواهد شد. چالش‌ها و ملاحظات پیاده‌سازی هوش مصنوعی درصنعت بیمه کشور با وجود ظرفیت‌ها و فرصت‌های بی‌شمار هوش مصنوعی (AI) در بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت خسارت، صنعت بیمه کشوربا مجموعه‌ای از چالش‌ها و محدودیت‌های خاص مواجه است کهلازم است پیش از هرگونه سرمایه‌گذاری گسترده و اجرایی شدنپروژه‌های فناورانه به دقت مورد توجه قرار گیرند. این چالش‌هادر سه حوزه کلیدی شامل زیرساخت های داده‌ای، چارچوب‌هایقانونی و مسائل فرهنگی و سازمانی قابل دسته‌بندی هستند. محدودیت زیرساخت های داده‌ای و کیفیت داده‌ها یکی از مهم‌ترین پیش‌نیازهای بهره‌برداری موفق از هوشمصنوعی، دسترسی به داده‌های کامل، صحیح، به‌روز وساختاریافته است. در صنعت بیمه کشور به دلیل پراکندگیداده‌ها در سیستم‌های مختلف، فقدان استانداردهای یکپارچه وکیفیت پایین داده‌های ثبت‌شده، اجرای مدل‌های پیشرفتهیادگیری ماشین با چالش مواجه است. داده‌های ناقص یاناهماهنگ منجر به ایجاد الگوهای نادرست یا با دقت پایین شدهو اعتماد کاربران به سامانه‌های هوشمند را کاهش می‌دهد. بنابراین توسعه یک راهبرد داده‌محور و ایجاد بسترهای فناوریاطلاعات همگر از ضرورت‌های اصلی است که باید با رویکردیملی و بین‌بخشی دنبال شود. چالش‌های حقوقی و چارچوب‌های نظارتی در حوزه بیمه علاوه بر الزامات فنی، چارچوب قانونی و نظارتینقش تعیین‌کننده‌ای در موفقیت یا شکست پروژه‌های مبتنی برهوش مصنوعی ایفا می‌کند. محدودیت قوانین شفاف و به‌روز درزمینه حفاظت از داده‌های شخصی، مسوولیت‌پذیریالگوریتم‌ها، شفافیت تصمیمات مبتنی بر AI و مسائل حریمخصوصی از جمله موانع کلیدی در مسیر توسعه هوشمندسازیدر صنعت بیمه کشور است. علاوه بر این فقداندستورالعمل‌های مشخص در خصوص نحوه رسیدگی بهاعتراضات مشتریان نسبت به تصمیمات گرفته شده توسطسامانه‌های هوشمند، می‌تواند منجر به بروز مشکلات حقوقی وکاهش اعتماد عمومی شود. لذا لازم است نهادهای نظارتی وقانون‌گذار با همکاری فعالان صنعت، چارچوب‌های قانونی وسیاست‌گذاری‌های منسجمی تدوین کنند. مقاومت سازمانی و فرهنگی هوشمندسازی و ورود فناوری‌های نوین به فرایندهای سنتی، نیازمند تغییرات بنیادین در ساختارهای سازمانی، فرهنگ کاریو نگرش نیروی انسانی است. در صنعت بیمه ایران، مقاومت‌های داخلی به دلیل ترس از جایگزینی نیروی انسانی، نگرانی از شفافیت بیش از حد عملیات و فقدان آموزش‌هایتخصصی، از جمله موانع فرهنگی جدی محسوب می‌شوند. برای غلبه بر این چالش، ضروری است برنامه‌های آموزشی وتوانمندسازی کارکنان با محوریت فناوری‌های هوش مصنوعی ومزایای آن تدوین شود و همزمان فرهنگ سازمانی به سمتپذیرش نوآوری و یادگیری مستمر هدایت گردد. پیچیدگی‌های فنی و چالش‌های پیاده‌سازی پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی در حوزه مدیریت خسارتمستلزم هماهنگی مقتضی میان سیستم‌های قدیمی، داده‌هایمتنوع و فناوری‌های جدید است. محدودیت در دسترسی بهنیروهای متخصص با تجربه در زمینه AI و همچنین کمبودزیرساخت‌های فناوری اطلاعات بروز باعث کندی روند توسعه وافزایش هزینه‌های پروژه می‌شود. از سوی دیگر پیچیدگیالگوریتم‌های یادگیری عمیق و عدم شفافیت کافی در منطقتصمیم‌گیری آنها می‌تواند منجر به چالش‌های اعتماد و پذیرشاین سیستم‌ها توسط کاربران نهایی گردد. پیشنهادهای راهبردی و سخن پایانی تحول فناوری در صنعت بیمه به ویژه به‌کارگیری هوش مصنوعی(AI) در مدیریت خسارت توانسته است چشم‌اندازی نوین برایارتقای کیفیت خدمات، کاهش هزینه‌ها و بهبود رضایت بیمه‌گذارانایجاد کند. بررسی چارچوب مفهومی و تجارب بین المللی نشانمی‌دهد که فناوری‌های نوین مانند یادگیری ماشین، پردازش زبانطبیعی و بینایی ماشین ظرفیت قابل‌توجهی در بهینه‌سازیفرآیندهای رسیدگی به خسارت دارند و این موضوع فرصتیطلایی برای صنعت بیمه کشور محسوب می‌شود. لذا با توجه بهوضعیت موجود و موانع ساختاری، حقوقی، فرهنگی و فنیپیشنهادهای راهبردی زیر جهت تسریع روند بهره‌برداری اثربخشاز هوش مصنوعی در مدیریت خسارت صنعت بیمه کشور ارائه میگردد: ۱. توسعه زیرساخت‌های داده‌ای منسجم وباکیفیت: ایجاد بانک‌های داده ساختاریافته واستانداردسازی فرآیندهای جمع‌آوری، ذخیره و پردازشداده‌ها زیربنای پیاده‌سازی موفق الگوهای هوشمصنوعی است. ۲. تدوین و ارتقای چارچوب‌های قانونی و نظارتی: تنظیم قوانین شفاف در زمینه حفاظت داده‌هایشخصی، شفافیت الگوریتمی و مسوولیت‌پذیریسیستم‌های مبتنی بر AIموجب افزایش اعتماد عمومیو تضمین حقوق بیمه‌گذاران خواهد شد. ۳. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی: سرمایه‌گذاری در آموزش تخصصی کارکنان بیمه درحوزه فناوری‌های نوین و فرهنگ‌سازی جهت پذیرشنوآوری از ارکان کلیدی موفقیت تحول دیجیتال است. ۴. ترویج همکاری‌های بین‌بخشی و مشارکت بااستارتاپ‌ها:  ایجاد اکوسیستم نوآوری با همکاریمیان شرکت‌های بیمه گر، پژوهشکده ها، دانشگاه‌ها وشرکت‌های فنآورمحور می‌تواند به تسریع توسعه وپیاده‌سازی راهکارهای هوشمند کمک کند. ۵. اجرای پروژه‌های آزمایشی و ارزیابی مستمر: پیاده‌سازی پروژه‌های آزمایشی در مقیاس کوچک، پایش نتایج و اصلاحات مستمر، راهکاری موثر برایکاهش ریسک و بهبود مستمر راهبرد‌ها است. کلام آخر اینکه هوش مصنوعی نه یک هدف مستقل بلکه ابزاریراهبردی در خدمت ارتقای کارایی، شفافیت و عدالت در صنعتبیمه کشور است. بهره‌برداری هوشمندانه و مبتنی بر برنامه‌ریزیدقیق از این فناوری می‌تواند زمینه‌ساز تحولی بنیادین در الگوهایعملیاتی، تجربه مشتری و ساختار رقابتی بازار بیمه کشور باشد.

دکتر وحید نوبهار، عضو انجمن بین المللی بیمه گران مهندسی  دکتر محسن امیری، عضو هیات علمی دانشگاه ساختار مالی جمهوری اسلامی ایران طی دو دهه اخیر، دستخوش تحولات بنیادین و چندلایه‌ای شده که بخش عمده‌ای از آن ناشی از تغییرات در سیاست‌گذاری‌های کلان اقتصادی، الزامات تنظیم‌گری جدید و ظهور فناوری‌های نوین مالی بوده است. در این […]

دکتر وحید نوبهار، عضو انجمن بین المللی بیمه گرانمهندسی دکتر محسن امیری، عضو هیات علمی دانشگاه اقتصاد جهانی به‌سوی فنآورانگی ساختاری در حال حرکت استو وابستگی روزافزون نهادهای اقتصادی، حاکمیتی و خدماتعمومی به زیرساخت‌های فناوری‌محور، منجر به افزایش چشمگیرسطح آسیب‌پذیری کشورها در برابر مخاطرات سایبری شده است. این مخاطرات، دیگر نه تنها به‌عنوان تهدیدات فنآوری درنظر گرفتهنمی‌شوند، بلکه به‌واسطه اثرگذاری گسترده بر ثبات اقتصادی، پایداری اجتماعی و مشروعیت ساختاری در زمره ریسک‌هایژئوپلیتیکی طبقه‌بندی می‌شوند. به‌ویژه حملات سایبریسازمان‌یافته علیه زیرساخت‌های حیاتی از جمله سامانه‌هایبانکداری، شبکه‌های مخابراتی، صنعت انرژی، خدمات درمانی وزیرساخت‌های حمل‌ونقل، الگوی جدیدی از جنگ‌های نامتقارن وفشارهای زیرپوستی را شکل داده‌اند. در این میان رخدادهایاخیر مرتبط با نفوذ و اختلال در شبکه‌ی برخی از بانک‌های کشور، زنگ خطر جدی برای تاب‌آوری امنیتی و فناورانه نظام مالی کشورتلقی می‌شود. این رخدادها نشان داد که تهدید سایبری تنها یک«ریسک محتمل» نیست، بلکه یک واقعیت جاری با قابلیت ایجادبحران است. در چنین فضایی، بیمه سایبری (CyberInsurance) به‌عنوان یکی از ابزارهای نوین و مکمل در معماریتاب‌آوری دیجیتال، اهمیت مضاعف می‌یابد. این ابزار، باسازوکار انتقال ریسک به نهادهای بیمه‌گر، ایجاد سازوکارهایانگیزشی برای ارتقاء استانداردهای امنیت اطلاعات، وفراهم‌سازی پشتوانه مالی برای جبران خسارات مستقیم وغیرمستقیم ناشی از رخدادهای سایبری، می‌تواند نقش مهمی درتثبیت و مقاوم‌سازی اقتصاد دیجیتال ایفا کند. با وجود این صنعتبیمه کشور تاکنون نتوانسته است حضور حداکثری مؤثر در اینعرصه داشته باشد. فقدان بسترهای حقوقی، آماری و فنی لازم ازیک سو، و تجربه محدود نهادهای بیمه‌گر در ارزیابی، قیمت‌گذاریو مدیریت ریسک‌های فناورانه از سوی دیگر، موجب شده است تاظرفیت بیمه سایبری در کشور به‌طور چشمگیری مغفول بماند.   بیمه سایبری به بیمه‌نامه‌هایی اطلاق می‌شود که خسارات وهزینه‌های ناشی از رویدادهای مخرب سایبری مانند نقض امنیتاطلاعات، باج‌افزارها، حملات اختلالی (DoS)، سرقت هویتدیجیتال، آسیب به داده‌ها و اختلال در تداوم کسب‌وکار دیجیتال راپوشش می‌دهند. بیمه سایبری از دو دیدگاه فنی(Technological) شامل انواع تهدیدات سایبری، مدل‌هایارزیابی آسیب‌پذیری، و پیش‌بینی وقوع حملات واقتصادی–حقوقی   (Economic-Legal)  شامل تعیین نرخحق‌بیمه، پوشش‌ها، استثناها، ارزیابی خسارت، و چارچوبتعهدات بیمه‌گر قابل تجزیه و تحلیل است. ماهیت خاص ریسکسایبری همانند شدت پایین و فراوانی بالا، مخاطرات انباشته(Accumulated Risks)، ریسک‌های سیستمی و ابهام درانتساب(Attribution Ambiguity)، باعث می‌شود توسعه بیمه‌ سایبری نیازمند نهادسازی تخصصی و مقررات‌گذاری چندلایهباشد. تبیین وضعیت موجود بیمه سایبری کشور با گذر از دوران سنتی مدیریت ریسک و ورود به عصر پیچیدهمخاطرات دیجیتال ضرورت پوشش‌دهی حرفه‌ای ریسک‌هایسایبری در قالب نظام بیمه‌ای امری انکارناپذیر است. با این حال، تحلیل وضعیت موجود نشان می‌دهد که صنعت بیمه کشور تاکنوننتوانسته است به‌صورت ساختاریافته، فناورانه و تجاری بهموضوع بیمه سایبری ورود مؤثری داشته باشد. این ضعف درحالی رخ می‌دهد که در سال‌های اخیر، حملات سایبری هدفمندیعلیه نهادهای کلیدی کشور از جمله برخی شرکت های بیمه گر، زیرساخت‌های بانکی، مراکز درمانی، شرکت‌های زیرساختاینترنتی، سکو‌های خدماتی و سامانه‌های دولتی صورت گرفته وابعاد برخی از این رخدادها در سطح ملی بازتاب یافته است. فقدان محصولات استاندارد بیمه سایبری در سبدشرکت‌های بیمه گر در حال حاضر، هیچ‌یک از شرکت‌های بیمه‌گر فعال در ایرانمحصولی با عنوان بیمه‌نامه تخصصی سایبری (DedicatedCyber Insurance Policy) که دارای مفاد فنی، پوشش‌هایصریح، شرایط عمومی و خصوصی، و فرآیند مشخص ارزیابی وپرداخت خسارت باشد، ارائه نمی‌کنند. آنچه گاه به‌صورت پراکندهدر قالب الحاقیه‌های غیرفنی یا پوشش‌های عمومی مطرح می‌شود، نه از نظر فنی قابلیت پاسخ‌دهی به ماهیت خاص ریسک سایبریرا دارد و نه از منظر حقوقی قابلیت پیاده‌سازی در پرونده‌هایخسارتی پیچیده را داراست. نبود سازوکارهای نرخ‌گذاری علمی متناسب باواقعیت‌های بومی سایبری  از آنجا که ریسک‌های سایبری به شدت به بافت فنآوری، مدلحکمرانی دیجیتال، میزان تهدیدات خارجی، سطح امنیتزیرساخت‌ها و رفتار کاربران وابسته‌اند، نرخ‌گذاری بیمه‌نامه‌هایسایبری نیازمند الگوریتم‌های پیشرفته، داده‌کاوی حملات سایبریو تحلیل‌های اکتشافی است. در شرایط فعلی سازوکار استانداردنرخ‌گذاری یا مدل ارزیابی خسارت مبتنی بر داده‌های سایبریداخلی از سوی نهاد ناظر یا شرکت‌های بیمه‌گر توسعه نیافته واین خلأ موجب بلاتکلیفی نهادهای بیمه‌گر در مواجهه با تقاضاهایاحتمالی برای پوشش سایبری شده است. فقدان پایگاه داده ملی حملات سایبری به‌منظور تحلیلخسارت و پیش‌بینی ریسک  یکی از ارکان اصلی در توسعه بیمه‌های مدرن، وجود پایگاه دادهمعتبر، طبقه‌بندی‌شده و به‌روز از رخدادهای خسارتی است. درحوزه بیمه سایبری این پایگاه می‌تواند شامل اطلاعات مربوط بهنوع حملات، میزان خسارت مالی، منشأ تهدید، روش نفوذ، مدتزمان از کارافتادگی سامانه‌ها و هزینه‌های بازیابی باشد.  محدودیت مشارکت بیمه‌گران اتکایی داخلی و بین‌المللیدر پذیرش ریسک‌های سایبری ماهیت پرریسک، پرتکرار و گاه فاجعه‌بار رخدادهای سایبری، موجب می‌شود بسیاری از بیمه‌گران برای پوشش آن، بهقراردادهای اتکایی توسل جویند. با این حال، درکشور به دلایلمتعدد همانند تحریم‌های بین‌المللی، نبود نهادهای تخصصیاتکایی داخلی در این حوزه، و ضعف ارتباط با بازار جهانی بیمهسایبری ظرفیت اتکایی رسمی برای پشتیبانی از بیمه‌نامه‌هایسایبری وجود ندارد. این خلأ، توان‌پذیری ریسک در سطح بیمهگران داخلی را به‌شدت محدود کرده است. کمبود دانش تخصصی در ارزیابی فنی ریسک‌هایفناوری‌محور درک و تحلیل ریسک سایبری مستلزم تلفیقی از دانش‌هایمیان‌رشته‌ای شامل امنیت شبکه، رمزنگاری، مهندسی نرم‌افزار، حقوق داده، تحلیل اقتصاد دیجیتال و اصول بیمه‌گری است. اینترکیب دانش در صنعت بیمه کشور هنوز شکل نگرفته و فاصلهقابل توجهی میان تحلیل‌گران فنی امنیت اطلاعات و کارشناسانارزیابی ریسک در شرکت‌های بیمه گر وجود دارد. در نتیجه، ارزیابی ریسک سایبری نه‌تنها نادقیق بلکه در بسیاری مواردناممکن است. چالش های ساختاری توسعه بیمه سایبری در کشور در فرآیند توسعه بیمه سایبری کشور چالش‌های ساختاری ونهادی متعددی وجود دارد که مانع از استقرار یک نظام کارآمد واثربخش در مدیریت ریسک‌های سایبری از طریق ابزارهای بیمه‌ایشده‌اند. این چالش‌ها، نه‌تنها به زیرساخت‌های صنعت بیمه مربوطمی‌شوند، بلکه به سطوح بالاتر حکمرانی سایبری، مقررات‌گذاریبین‌بخشی، ظرفیت‌سازی نهادی و تعاملات بین‌المللی نیز گرهخورده‌اند. یکی از موانع مهم ابهام در تعریف مفهومی و عملیاتیریسک سایبری است. برخلاف ریسک‌های سنتی مانند آتش‌سوزییا حوادث فیزیکی، منشأ، ماهیت، زمان و دامنه تأثیر ریسک‌هایسایبری چندلایه و مبهم است. ببه عنوان نمونه در بسیاری ازرخدادهای سایبری نمی‌توان با اطمینان تعیین کرد که حمله ازسوی یک بازیگر داخلی، خارجی، دولتی یا غیرحکومتی صورتگرفته است یا آنکه آیا این حمله در چارچوب “جنگ سایبری” طبقه‌بندی می‌شود یا فقط یک جرم رایانه‌ای است. این ابهام نه‌تنهافرآیند انتساب مسؤولیت را پیچیده می‌کند،بلکه بر دامنه تعهداتبیمه‌گر و ماهیت پوشش‌های بیمه‌نامه اثر مستقیم دارد. از سوی دیگر نبود چارچوب‌های مقرراتی تخصصی برای بیمهسایبری، به‌عنوان یکی از خلأهای اصلی سیاست‌گذاری تلقیمی‌شود. در حال حاضر نیاز به سند بالادستی مشترک نهادهایناظر، آیین‌نامه تخصصی یا پروتکل اجرایی مشخص درخصوصنرخ‌گذاری، ارزیابی خسارت، تعیین دامنه پوشش‌ها، مدیریتداده‌ها و رسیدگی به اختلافات بیمه‌ای در حوزه سایبری احساسمی شود. فقدان این بسترهای حقوقی و تنظیم‌گری موجببلاتکلیفی شرکت‌های بیمه‌گر در طراحی محصول، ناتوانی درپذیرش ریسک و عدم شفافیت در فرآیند جبران خسارت می‌شود. افزون بر آن کمبود شدید ظرفیت تخصصی انسانی در صنعتبیمه چالش دیگری است که فرآیند توسعه بیمه سایبری را بااختلال مواجه کرده است. اغلب متخصصان حوزه بیمه در مواجههبا ریسک‌های فیزیکی یا مالی کلاسیک آموزش دیده‌اند و فاقدمهارت‌های لازم برای درک و تحلیل تهدیدات دیجیتال، شاخص‌هایامنیت سایبری، تکنیک‌های ارزیابی آسیب‌پذیری و مدل‌هایپیش‌بینی رخدادهای سایبری هستند. به‌علاوه، متخصصان امنیتسایبری نیز اغلب با اصول بیمه‌گری، محاسبات اکچوئری، نرخ‌گذاری ریسک و ساختار حقوقی قراردادهای بیمه آشنانیستند. این شکاف دانشی میان دو حوزه، مانع از شکل‌گیریتیم‌های بین‌رشته‌ای در ارزیابی ریسک سایبری و طراحی محصولشده است. در بُعد حقوقی، فقدان ساز و کارهای حقوقی بیمه‌پذیریریسک‌های سایبری  و فرآیندهای حقوقی مشخص باعث افزایشریسک حقوقی قراردادها، کند شدن فرآیند رسیدگی به خسارت ودر نهایت بی‌اعتمادی به قابلیت اجرایی بیمه‌نامه‌ها می‌شود. بُعد بین‌المللی توسعه بیمه سایبری نیز به‌شدت تحت تأثیرتحریم‌های ظالمانه علیه کشور قرار دارد. بخش عمده‌ای ازظرفیت‌های پوشش‌دهی ریسک‌های سایبری در سطح جهانیتوسط شرکت‌های بین المللی بیمه اتکایی تخصصی مدیریتمی‌شود. این شرکت‌ها از طریق مدل‌های آماری پیشرفته، پایگاه‌های مشترک داده و خدمات بازیابی خسارت، توانپشتیبانی از بیمه‌گران اولیه را فراهم می‌کنند. اما محدودیت‌هایناشی از تحریم، مانع از تعامل مؤثر بیمه‌گران کشور با این شبکهجهانی شده و لذا توان ریسک‌پذیری شرکت‌های داخلی در پوششریسک‌های گسترده، سیستماتیک و با منشأ بین‌المللی بسیارمحدود باقی مانده است.  تجارب بین‌المللی توسعه بیمه سایبری تجارب بین‌المللی در توسعه بیمه سایبری نشان می‌دهد کهکشورهای پیشرو با اتخاذ رویکردی چندلایه و هماهنگ میاننهادهای دولتی، تنظیم‌گران بیمه‌ای، شرکت‌های بیمه‌گر و مراکزتخصصی امنیت سایبری توانسته‌اند زمینه رشد و نهادینه‌سازیاین نوع از پوشش‌های بیمه‌ای را فراهم سازند. این تجربه‌ها حاکیاز آن است که موفقیت در توسعه بیمه سایبری تنها به طراحیمحصولات بیمه‌ای محدود نیست، بلکه مستلزم تنظیم‌گری دقیق، استانداردسازی فنی، تولید داده قابل اعتماد و ایجاد تعاملساختاریافته میان حوزه‌های بیمه و امنیت اطلاعات است. در آلمان، اتحادیه بیمه‌گران این کشور (GDV) در تعامل نزدیک با نهادهایدولتی اقدام به تدوین استانداردهای امنیت سایبری پایه‌ برایبنگاه‌های کوچک و متوسط کرده است. این استانداردها نه‌تنهابه‌عنوان معیارهای فنی مورد پذیرش در بازار بیمه قرار گرفته‌اند، بلکه شرکت‌های بیمه نیز ملزم شده‌اند فقط به بنگاه‌هایی خدماتبیمه‌ای سایبری ارائه دهند که با این الزامات هم‌راستا باشند. اینرویکرد موجب ایجاد پیوند میان ایمنی دیجیتال و قابلیت بیمه‌پذیریشده و نوعی هم‌افزایی میان ارتقای امنیت و توسعه بیمه را رقم زدهاست. در ژاپن، وزارت اقتصاد، تجارت و صنعت (METI) با همکارینهادهای نیمه‌دولتی بستری را برای توسعه بیمه سایبری فراهمکرده است که در آن اطلاعات مربوط به رخدادهای سایبریبه‌صورت سیستماتیک گردآوری، تحلیل و در اختیار شرکت‌هایبیمه و نهادهای ناظر قرار می‌گیرد. این داده‌ها به شرکت‌های بیمهگر کمک می‌کند تا در فرآیند نرخ‌گذاری، طراحی محصولات وپیش‌بینی ریسک از الگوهای مبتنی بر شواهد واقعی استفادهکنند. نهاد مذکور همچنین نقش تسهیل‌گر تعامل میان شرکت‌هایبیمه، ارائه‌دهندگان خدمات امنیت سایبری و سازمان‌هایمتقاضی بیمه را ایفا می‌کند. در بریتانیا، مرکز ملی امنیت سایبری (NCSC) به‌عنوان بازویتخصصی دولت در حوزه امنیت اطلاعات با مشارکت شرکت‌هایبیمه، یک سکوی مشترک برای تبادل داده و تحلیل تهدیداتسایبری ایجاد کرده است. این سکو به بیمه‌گران این امکان رامی‌دهد که در زمان واقعی از وضعیت تهدیدات نوظهور مطلعشوند، تجربه‌های بیمه‌ای خود را با دیگران به اشتراک گذارند و درصورت بروز حملات گسترده، به‌طور هماهنگ نسبت به تحلیلخسارت، پاسخ‌دهی سریع و مدیریت پیامدها اقدام کنند. این تجارب نشانگر اینست که توسعه پایدار بیمه سایبری مستلزمپیوند راهبردی میان سه حوزه کلیدی تنظیم‌گری بیمه‌ای، سیاست‌گذاری امنیت سایبری و تولید و اشتراک‌گذاری داده است. کشورهای موفق در این حوزه با ایجاد نهادهای بین‌بخشی، تدویناستانداردهای فنی، حمایت از بازار بیمه‌ای سایبری و هدایتبنگاه‌ها به‌سوی انطباق با الزامات امنیتی توانسته‌اند یکاکوسیستم باثبات، شفاف و پشتیبان در حوزه بیمه سایبری بنانهند. این رویکرد می‌تواند الگویی مناسب برای کشورمان باشد کهدر آغاز مسیر شکل‌دهی به بازار بیمه سایبری قرار دارند. نقشه راه پیشنهادی توسعه بیمه سایبری در ایران طراحی نقشه راه برای توسعه بیمه سایبری در ایران مستلزمرویکردی چندمرحله‌ای، تدریجی و مبتنی بر اولویت‌بندی اقداماتاجرایی و تنظیم‌گری است. از آنجا که بازار بیمه سایبری درکشور هنوز در مرحله آغازین قرار دارد، نخست باید بسترهایفنی، حقوقی و علمی شکل گیرد و سپس ظرفیت‌سازی نهادی وورود به تعاملات بین‌المللی انجام شود. این مسیر در سه افق زمانیکوتاه‌مدت، میان‌مدت و بلندمدت قابل تدوین است. مرحله اول: زیرساخت‌سازی اطلاعاتی و نهادی(کوتاه‌مدت) نخستین گام در توسعه بیمه سایبری، ایجاد زیرساخت‌هایاطلاعاتی و حقوقی برای شناخت و سنجش دقیق ریسک‌هایسایبری در کشور است. تا زمانی که داده‌ای در دست نباشد، امکان نرخ‌گذاری علمی، طراحی محصول، یا پیش‌بینی خسارتفراهم نمی‌شود. در این مرحله، راه‌اندازی سامانه ملی ثبترخدادهای سایبری (Cyber   Incident Registry) باهمکاری نهادهایی همچون مرکز مدیریت راهبردی افتا، پلیس فتا، مرکز ماهر و بیمه مرکزی جمهوری اسلامی ایران یک ضرورتبنیادین محسوب می‌شود. این سامانه باید به‌صورت منظمداده‌های طبقه‌بندی‌شده مربوط به حملات سایبری در کشور راجمع‌آوری، تحلیل و در اختیار شرکت‌های بیمه‌گر، نهادهای ناظر ومراکز پژوهشی قرار دهد. داده‌های این سامانه شامل نوع حمله، حوزه هدف، روش نفوذ، میزان خسارت، مدت زمان از کارافتادگی، و پروفایل تهدید خواهد بود. اقدام مکمل دیگر در این مرحله، تدوینآیین‌نامه رسمی نرخ‌گذاری و ارزیابی ریسک سایبریتوسط شورای‌عالی بیمه است. این آیین‌نامه باید متناسب با شرایطبومی، استانداردهای بین‌المللی و ظرفیت تحلیل داده‌های دردسترس تنظیم شود. در غیاب چنین آیین‌نامه‌ای، نرخ‌گذاریبه‌صورت حدسی، ناپایدار و مبتنی بر برآوردهای غیرفنی باقیمی‌ماند. همزمان با این اقدامات، طراحی و انتشار یک نمونهبیمه‌نامه سایبری پایه ویژه بنگاه‌های کوچک و متوسط(SMEs) باید در دستور کار قرار گیرد. این نمونه بیمه‌نامهمی‌تواند الگویی برای تعریف پوشش‌های پایه، فرمول‌بندی حدودمسؤولیت‌ها، شرایط عمومی و استثنائات باشد و به‌عنوان گام اولدر معرفی این نوع بیمه به بازار هدف عمل کند. مرحله دوم: نهادسازی تخصصی و تربیت نیرویانسانی (میان‌مدت) پس از تثبیت پایه‌های داده‌ای و مقرراتی، گام بعدی توسعه درسطح نهادی و منابع انسانی شکل می‌گیرد. در این مرحله، ایجادواحد تخصصی بیمه سایبری در ساختار سازمانی بیمه مرکزی بامأموریت سیاست‌گذاری، تدوین دستورالعمل، نظارت بر کیفیتمحصولات بیمه‌ای و تحلیل آمار حملات سایبری ضروری است. این واحد می‌تواند به‌صورت مشترک با نهادهایی نظیر سازمانپدافند غیرعامل و مرکز ملی فضای مجازی اداره شود و به‌عنوانپل ارتباطی میان صنعت بیمه و نهادهای حاکمیتی عمل کند. تربیتنیروی انسانی متخصص نیز در این مرحله اهمیت حیاتی دارد. راه‌اندازی دوره‌های مشترک آموزشی یا دانشگاهی میانپژوهشکده بیمه و یا دانشکده‌های مرتبط با علوم بیمه ودانشکده‌های امنیت سایبری، فناوری اطلاعات، حقوق فناوری وعلوم داده، می‌تواند منجر به شکل‌گیری نسل جدیدی ازکارشناسان بین‌رشته‌ای شود که قادر به تحلیل ریسک‌های دیجیتالبا زبان بیمه‌گری باشند. همچنین دوره‌های آموزش ضمن خدمتبرای کارشناسان فنی صنعت بیمه در حوزه‌هایی چون مدیریتآسیب‌پذیری سایبری، ارزیابی تهدید، و تحلیل خسارت دیجیتالباید اجرا شود. در کنار اقدامات فوق، تدوین چارچوب‌هایحل‌وفصل اختلافات بیمه‌ای سایبری نیز اهمیت دارد. به دلیلپیچیدگی فنی دعاوی ناشی از حملات سایبری، وجود داوری‌هایتخصصی، کمیته‌های فنی بیمه‌ای و چارچوب‌های شبه‌قضاییبرای رسیدگی به اختلافات میان بیمه‌گر و بیمه‌گذار از حیث تعیینمنشأ حمله، دامنه خسارت، یا شمول پوشش، موجب افزایشاطمینان بازار به قابلیت اجرایی بیمه‌نامه‌های سایبری خواهد شد. مرحله سوم: هم‌گرایی بین‌المللی و توسعه ظرفیت اتکایی(بلندمدت) مرحله نهایی توسعه بیمه سایبری کشور هم‌گرایی با شبکه‌هایجهانی تحلیل ریسک، انتقال دانش بین‌المللی و افزایش ظرفیتاتکایی برای پوشش ریسک‌های کلان است. در این مرحله، ضرورتدارد با همکاری کشورهای منطقه صندوق اتکایی سایبریمنطقه‌ای ایجاد کند. این صندوق می‌تواند ریسک‌های سایبریفراتر از ظرفیت شرکت‌های بیمه گر داخلی را در قالب ساختاریمشارکتی مدیریت کند و امکان هم‌پوشانی منابع را برای مواجههبا تهدیدات هم‌زمان فراهم سازد. از سوی دیگر عضویت ایران درشبکه‌های بین‌المللی تحلیل تهدیدات سایبری بیمه‌پذیرمانند CyberAcuView، Lloyd’s Cyber Risk Consortiumیا سکوهای داده ای مشترک به صنعت بیمه کشور اجازه می‌دهدتا از داده‌ها، الگوریتم‌ها و روش‌شناسی‌های پیشرفته برایسنجش و پیش‌بینی تهدیدات دیجیتال استفاده کند. سخن پایانی این نقشه راه  اگر به‌صورت مرحله‌ای، واقع‌گرایانه و در هماهنگیمیان نهادهای ذی‌ربط پیاده‌سازی شود، می‌تواند زیربنایشکل‌گیری یک بازار پایدار، قابل اعتماد و کارآمد در حوزه بیمهسایبری در ایران را فراهم سازد و به‌عنوان بخشی از معماری ملیتاب‌آوری دیجیتال ایفای نقش کند. بیمه سایبری در کشور نه‌تنهایک ابزار مالی بلکه یک مؤلفه امنیتی در تداوم عملکردزیرساخت‌های فنآوری اطلاعات حیاتی در شرایط ناپایداراست. در شرایطی که تهدیدات سایبری به‌صورت روزافزون در حالگسترش است، فقدان یک سیستم بیمه‌ای منسجم در این حوزهمی‌تواند هزینه‌های جبران‌ناپذیری به کشور تحمیل کند. نقشه راهتوسعه بیمه سایبری نیازمند نگرش میان‌رشته‌ای، همکاری نهادیمیان بیمه، فناوری اطلاعات، دستگاه‌های امنیتی و نهادهایقضایی و بهره‌گیری از تجارب بین‌المللی است. این فرآیند اگربه‌درستی طراحی و اجرا شود، می‌تواند کشور را به یک بازیگرایمن و پایدار در اقتصاد دیجیتال منطقه تبدیل کند.

دکتر وحید نوبهار، عضو رسمی انجمن بین المللی بیمه گران مهندسی دکتر محسن امیری، عضو هیات علمی دانشگاه گفتمان غالب بر توسعه خدمات مالی به‌ویژه در کشورهای در حال توسعه، بر ارتقای سطح دانش مالی مشتریان (Financial Literacy) به‌عنوان یکی از ارکان کلیدی توانمندسازی اقتصادی متمرکز شده است. این شاخص که ناظر بر ظرفیت فرد برای درک مفاهیم مالی، تحلیل ریسک‌های […]

جلال مهدی، وحید نوبهار  به گزارش بیمه۲۴، در دهه‌های اخیر، مفهوم تحول دیجیتال به یکی از مؤلفه‌هایبنیادین در راهبردهای کلان شرکت‌های بیمه‌ای تبدیل شده است؛ پدیده‌ای که نه‌تنها ماهیت فناوری‌های مورد استفاده را دگرگونکرده، بلکه ساختارهای سنتی فعالیت‌های بیمه‌ای را نیز تحت تأثیرقرار داده است. با ورود فناوری‌های نوظهوری همچون هوشمصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (Machine Learning)، کاوشکلان داده ها  (Big Data Analytics)، فناوری لاک‌چین(Blockchain)  و خودکارسازی رباتیک فرآیندها (RPA)، صنعتبیمه در حال گذار از چارچوب‌های سنتی به مدل‌هایهوشمندسازی‌شده است که در آن‌ها تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، شفافیت در عملکرد، سرعت در خدمت‌رسانی و سفارشی‌سازیخدمات برای مشتریان در اولویت قرار گرفته‌اند. این تغییراتفناورانه گرچه در ظاهر بیشتر بر بُعد فنی و عملیاتی متمرکزهستند، اما در واقع عمیق‌ترین و پایدارترین تأثیرات خود را برسرمایه انسانی، ساختارهای منابع انسانی و فرهنگ سازمانی برجای می‌گذارند؛ مؤلفه‌هایی که اغلب کمتر از سایر ابعاد موردتوجه قرار گرفته‌اند.  شکاف مهارتی و ناترازی شایستگی‌ها  یکی از برجسته‌ترین چالش‌های مرتبط با تحول هوشمند در صنعتبیمه، فاصله معنادار میان قابلیت‌های موجود کارکنان و مهارت‌هایمورد انتظار در محیط برخط و هوشمند است. این شکاف مهارتی، که اغلب در قالب “ناترازی شایستگی” مطرح می‌شود، نه‌تنها ازناکارآمدی سیستم‌های آموزشی گذشته ناشی می‌شود، بلکه نتیجهتطابق‌نیافتن فرایندهای توسعه منابع انسانی با تحولات روزفناوری نیز هست. به ویژه بسیاری از کارکنان فعلی شرکت‌هایبیمه گر، به‌ویژه در کشورهایی که زیرساخت‌های آموزش فناوریاطلاعات ضعیف‌تر هستند، با مفاهیمی مانند الگوریتم‌هاییادگیری ماشین، کاربردهای عملی هوش مصنوعی، شیوه‌هایکاوش کلان‌داده‌ها یا معماری سیستم‌های هوشمند و برخطبیگانه‌اند. این ناترازی، مانعی جدی برای موفقیت پروژه‌های تحولهوشمند محسوب می‌شود، زیرا کارکنانی که ابزارها و زبانفناورانه را نمی‌شناسند، قادر به مشارکت فعال در فرآیند تغییرنخواهند بود. بنابراین، بازآموزی و ارتقای مهارت‌های هوشمندنه‌فقط یک برنامه توسعه‌ای، بلکه ضرورتی راهبردی است که باید باسیاست‌گذاری‌های کلان سازمانی، منابع مالی پایدار و همکاریبا مراکز آموزشی پیشرو همراه باشد. مقاومت سازمانی در برابر تحول دیجیتال  تحول هوشمند به‌عنوان یک فرآیند تحول‌ساز، همواره با نوعیمقاومت درون‌سازمانی مواجه است. این مقاومت پدیده‌ای چندلایهاست که از عوامل روانی نظیر ترس از ناپایداری شغلی، اضطرابناشی از ناآشنایی با فناوری‌های نوین و همچنین از عواملفرهنگی همچون تمایل به حفظ وضعیت موجود یا بی‌اعتمادی بهنوآوری‌ها نشأت می‌گیرد. بسیاری از کارکنان در مواجهه باجایگزینی تدریجی فناوری به‌جای نیروی انسانی، احساس تهدیدمی‌کنند و به‌طور ناخودآگاه، در برابر پذیرش این تغییرات مقاومتمی‌ورزند. این مقاومت ممکن است در قالب افت عملکرد، کاهشانگیزه، نافرمانی پنهان یا حتی ترک شغل بروز یابد. برای غلبه براین مقاومت‌ها رویکردهای نوین مدیریت تغییر نظیر استفاده ازالگوهای رهبری تحول‌گرا، آموزش‌های مبتنی بر روایت‌سازیفرهنگی، مشارکت فعال کارکنان در فرآیند تصمیم‌گیری و تقویتحس مالکیت نسبت به پروژه‌های برخط و هوشمند، از جملهراهبرد‌های کلیدی هستند. منابع انسانی باید نقشی محوری درطراحی این راهبرد‌ها ایفا کرده و فرایند انتقال به وضعیت دیجیتالرا نه تحمیلی، بلکه تدریجی و تعاملی تعریف کند. تغییرات بنیادین در طراحی شغل و ساختارهایسازمانی  تحول هوشمند و برخط سازی تنها به ابزارها و فناوری‌ها محدودنمی‌شود، بلکه به طور مستقیم به ماهیت شغل‌ها و ساختارهایسازمانی نیز نفوذ می‌کند. در گذشته، بسیاری از وظایف اداری وتکراری در شرکت‌های بیمه به‌صورت دستی و با اتکای کامل بهنیروی انسانی انجام می‌شدند. امروزه این مشاغل به تدریج جایخود را به سیستم‌های خودکار و ربات‌های نرم‌افزاری داده‌اند. به‌موازات این دگرگونی تقاضا برای فرصت های شغلی با تمرکزبر تحلیل داده، امنیت سایبری، تجربه کاربری هوشمند، مدیریتمحصول فناورانه و نوآوری دیجیتال افزایش یافته است. این تغییرنیازمند بازطراحی مشاغل (Job Redesign)، بازنگری درمسیرهای شغلی و ایجاد ساختارهای ماتریسی و چابک است کهقابلیت انطباق سریع با تغییرات محیطی را داشته باشند. از سویدیگر نقش منابع انسانی نیز از مجری سیاست‌های اجرایی بهمعمار ساختارهای نوین سازمانی تغییر یافته است؛ نقشی کهمستلزم درک عمیق از مفاهیم طراحی سازمان هوشمند، مدیریتچابک پروژه‌ها و کار تیمی در محیط‌های فناورانه است. چالش‌های اخلاقی و نظارتی  استفاده روزافزون از فناوری در فرآیندهای منابع انسانی، ازجمله استخدام مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین، پایشعملکرد مبتنی بر داده‌های رفتاری و تحلیل احساسات با استفادهاز پردازش زبان طبیعی (NLP) پرسش‌های بنیادین اخلاقی وحقوقی را به‌همراه آورده است. تا چه اندازه می‌توان از داده‌هایشخصی برای ارزیابی عملکرد استفاده کرد؟ چگونه می‌توان ازتبعیض الگوریتمی در فرآیند استخدام جلوگیری نمود؟ آیاتصمیم‌گیری خودکار در مورد ارتقا یا اخراج کارکنان می‌تواندجایگزین قضاوت انسانی شود؟ این سؤالات نشان‌دهنده لزومتدوین چارچوب‌های اخلاقی، بازنگری در سیاست‌های حریمخصوصی و اصلاح مقررات کار هستند. هم‌چنین در بسیاری ازکشورها، قوانین کار هنوز با الزامات محیط برخط و هوشمندهم‌راستا نشده‌اند که می‌تواند ریسک‌های حقوقی سنگینی برایشرکت‌های بیمه گر به‌دنبال داشته باشد. منابع انسانی باید باهمکاری با متخصصان حقوقی، سیاست‌گذاران و کارشناسانفناوری، سازوکاری منسجم برای مدیریت این چالش‌ها طراحیکند. بازتعریف مدیریت عملکرد در عصر دیجیتال  در فضای دیجیتال، روش‌های سنتی ارزیابی عملکرد که بر اساسمشاهدات حضوری، فرم‌های سالانه یا گزارش‌های دستی عملمی‌کردند، کارایی خود را از دست داده‌اند. سازمان‌ها نیازمندابزارهایی هستند که بتوانند به‌صورت بلادرنگ و آنی  عملکردکارکنان را تحلیل کرده و بازخوردهای مستمر و سازنده ارائهدهند. استفاده از داشبوردهای مدیریت هوشمند، هوش تجاری، شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) متناسب با پروژه‌هایفناورانه، و تحلیل مشارکت در سکوهای برخط از جمله روش‌هاینوین در این حوزه است. افزون بر آن، مسئله انگیزش کارکنان نیزدر محیط‌های غیرحضوری و هوشمند‌محور نیازمند بازنگری درسیاست‌های پاداش، شناخت و مسیر شغلی است. منابع انسانیباید راهکارهایی برای حفظ مشارکت عاطفی کارکنان حتی درمحیط‌های مجازی، طراحی و اجرا کند. اهمیت روزافزون مهارت‌های نرم در کنار مهارت‌هایفناورانه  در حالی‌که تسلط بر فناوری‌های نوین یکی از ارکان کلیدیموفقیت در فضای دیجیتال محسوب می‌شود، اما توسعهمهارت‌های نرم همچون تفکر انتقادی، خلاقیت، هوش هیجانی، توانایی تصمیم‌گیری در شرایط پیچیده و مهارت‌های بین‌فردی نیزاهمیتی برابر دارند. کارکنان صنعت بیمه نه‌تنها باید قادر باشنداز ابزارهای برخط و هوشمند استفاده کنند، بلکه باید توان تفسیرانسانی داده‌ها، تعامل مؤثر با تیم‌های چندرشته‌ای و تطبیق‌پذیریبالا با تغییرات مستمر را نیز داشته باشند. منابع انسانی بایدبرنامه‌های آموزش و توسعه خود را به‌گونه‌ای طراحی کند کهترکیبی متوازن از مهارت‌های سخت (Hard Skills) و نرم (SoftSkills) را پوشش دهد و در نهایت به پرورش کارکنانیچندشایستگی (Multi-Competent) منجر شود. منابع انسانی به‌عنوان عامل پیشران تحول پرواضح است که تحول هوشمند و برخط سازی نه‌فقط ابزاریفناورانه، بلکه فرآیندی تحول‌آفرین در ساختارهای سازمانی، فرهنگی و انسانی صنعت بیمه است. برای بهره‌گیری بهینه ازفرصت‌های ناشی از این تحول، شرکت‌های بیمه باید رویکردیجامع‌نگر نسبت به منابع انسانی اتخاذ کنند. این شامل بازنگریدر سیاست‌های جذب، توسعه، ارزیابی و نگهداشت نیروی انسانیاست. سازمان‌هایی که بتوانند به‌صورت هدفمند و هوشمندانهمنابع انسانی خود را با شرایط نوین تطبیق دهند، خواهند توانستمزیت رقابتی پایداری در بازارهای آینده ایجاد کنند. در مقابل، غفلت از نقش محوری منابع انسانی در فرآیند دیجیتالی شدن، می‌تواند منجر به ناکامی پروژه‌های نوآورانه و از بین رفتنارزش‌های سازمانی شود. منابع: ۱. Bissola, Rita, and Barbara Imperatori. HRM 4.0 For Human-Centered Organizations: Strategies for Sustainable Transformation. Bingley, UK: Emerald Publishing, 2019. ۲. Deloitte. 2023 Global Human Capital Trends: New Fundamentals for a Boundaryless World. Deloitte Insights, 2023. […]

✍️بهمن لامعی  عضو سابق هیات مدیره و معاون وقت اتکایی و بین الملل بیمه ایران 🔸۱- احتمال دارد حلقه مفقوده  و دوره ای  صنعت بیمه در صدور  انواع بیمه نامه های اموال ، مهندسی ، مسئولیت ، حمل و نقل، آتش سوزی و… و نیز بیمه های اتکایی در بندر شهید رجایی و سایر نقاط […]

دکتر وحید نوبهار، عضو انجمن بین المللی بیمه گران مهندسی دکتر محسن امیری، مدرس دانشگاه الگوی بانک-بیمه(Bancassurance)که به معنای ارائه خدمات بیمه‌ایاز طریق شبکه‌های توزیع بانکی است، یکی از مدل‌های نوین در صنعت مالی و بیمه به شمار می‌آید. این الگو که ابتدا در کشورهای اروپایی توسعه یافت، به دلیل توانایی در افزایشدسترسی به بازار و کاهش هزینه‌های توزیع، به سرعت در سراسر جهان گسترش یافت. در ایران، با وجود پتانسیل‌های موجود، توسعه این الگو با چالش‌ها و فرصت‌های متعددی همراه بوده که […]

✍️دکتر وحید نوبهار-دکتر محسن امیری 🔸بیمه‌های عمر به عنوان یکی از پیچیده‌ترین ابزارهای مالی، دو نقشاساسی تأمین امنیت مالی (financial security) و تسهیل سرمایه‌گذاری (investment) را در نظام اقتصادی ایفا می‌کنند. این دوگانگی عملکرد، آنها را به ابزاری منحصر به فرد تبدیل کرده است که هم در برابر ریسک‌های ناگوار زندگی محافظت می‌کند و هم […]