كتب حسام الشقويرى

أصبح الذكاء الاصطناعي أحد أهم القوى التحويلية التي تُشكل صناعة التأمين العالمية. بدءًا من الاكتتاب وإدارة المطالبات، وصولًا إلى كشف الاحتيال وخدمة العملاء، تُحقق الأدوات والخوارزميات المُدارة بالذكاء الاصطناعي كفاءةً ودقةً وابتكارًا غير مسبوقين، ومع ذلك، فإن دمج الذكاء الاصطناعي يُثير أيضًا مخاوف أخلاقية مُلحة تتعلق بالعدالة والشفافية والمساءلة والخصوصية، واحتمال اتساع فجوة التفاوت الاجتماعي والاقتصادي.

وبحسب ما جاء فى نشرة اتحاد شركات التأمين يُعتبر قطاع التأمين حساسًا بشكل خاص للمخاطر الأخلاقية نظرًا لاعتماده على البيانات وتقييم المخاطر واتخاذ القرارات، مما يؤثر بشكل مباشر على الاستقرار المالي للأفراد وحصولهم على الحماية.

وعلى عكس القطاعات الأخرى التي قد تُسبب فيها الأخطاء المتعلقة بالذكاء الاصطناعي إزعاجًا، يُمكن أن تؤدي هذه الأخطاء في قطاع التأمين إلى تسعير غير عادل، أو رفض المطالبات، أو التمييز في الحصول على التغطية الأساسية. لذلك، فإن الحوكمة الأخلاقية للذكاء الاصطناعي ليست مجرد متطلب تنظيمي، بل هي حجر الزاوية في بناء الثقة بين شركات التأمين وحاملي الوثائق.

التحديات الأخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة التأمين

قد تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل غير مقصود بتعزيز التحيّزات الموجودة في البيانات المستخدمة لتدريبها. فإذا كانت البيانات التاريخية تعكس أشكالاً من التمييز — سواء كانت مرتبطة بالنوع الاجتماعي أو العمر أو الموقع الجغرافي أو الوضع الاجتماعي والاقتصادي — فإن نموذج الذكاء الاصطناعي قد يعيد إنتاج هذه الأنماط أو حتى يزيد من حدّتها.

وتشمل الأمثلة:
فرض أقساط أعلى على فئات سكانية معينة. رفض التغطية التأمينية بناءً على نماذج تقييم مخاطر متحيّزة. تفضيل العملاء القادمين من “شرائح غنية بالبيانات”.

وفي مجال التأمين، تُعد العدالة مبدأً أساسياً. لذلك فإن النماذج المتحيّزة قد تهدد مبدأ تكافؤ فرص الحصول على الحماية التأمينية.

تُعد العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي — وخاصة خوارزميات التعلم العميق — “صناديق سوداء”، حيث يصعب تفسير الكيفية التي تتخذ بها قراراتها.

ويثير ذلك أسئلة مهمة من قبيل: كيف يمكن لشركات التأمين تبرير أسعار الأقساط التي يولدها الذكاء الاصطناعي؟ كيف يمكن للعميل الاعتراض على قرار مطالبة صادر عن خوارزمية غامضة؟

يؤدي غياب الشفافية إلى تقليل مستوى الثقة، وقد يتعارض مع المتطلبات القانونية الخاصة بإمكانية تفسير القرارات في بعض الدول.

. الخصوصية، الموافقة، وحماية البيانات

تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على كميات كبيرة من البيانات الشخصية، بما في ذلك البيانات السلوكية والبيومترية والمالية. وتظهر إشكاليات أخلاقية عند:  جمع البيانات دون موافقة واضحة من العميل.  جهل العملاء بكيفية استخدام بياناتهم.
مشاركة معلومات حساسة مع أطراف ثالثة.

كما أن استخدام مصادر بيانات غير تقليدية — مثل وسائل التواصل الاجتماعي، التطبيقات المحمولة، والأجهزة القابلة للارتداء — يثير تساؤلات حول مدى العدالة ومدى التدخل في خصوصية الأفراد.

- التشغيل الآلي مقابل الإشراف البشري

قد يؤدي التشغيل الآلي القائم على الذكاء الاصطناعي إلى تقليل دور الحُكم البشري، مما قد ينتج عنه: فقدان عنصر التعاطف عند معالجة المطالبات.
عدم القدرة على التدخل في القرارات غير العادلة.
غياب المساءلة عند حدوث أخطاء.
وتتطلب القرارات التأمينية غالباً قدراً من الحس الإنساني والفهم الدقيق — وهي عناصر لا تستطيع الأنظمة الآلية محاكاتها بالكامل.

-الأمن السيبراني ونقاط الضعف التقنية

قد تتعرض نماذج الذكاء الاصطناعي لاختراق البيانات، أو التلاعب في البيانات التي يتم تدريب الذكاء الاصطناعي عليها أو الهجمات الخبيثة التي تستهدف آليات عملية اتخاذ القرار.

ونظراً لحساسية بيانات التأمين، فإن أي خرق أمني يمكن أن يؤثر بشكل خطير على ثقة العملاء وسلامتهم.

- الاستخدام الأخلاقي للتحليلات التنبؤية
يثير توقع المخاطر قبل حدوثها أسئلة صعبة، من بينها:
هل ينبغي لشركات التأمين تسعير الوثائق للأفراد بناءً على سلوك متوقع مستقبلاً؟
هل يمكن للتحليلات التنبؤية أن تخلق مستقبلاً يصبح فيه الأفراد ذوو المخاطر العالية غير قابلين للتأمين؟

إن الموازنة بين التسعير القائم على المخاطر وبين العدالة المجتمعية تمثل أحد أهم التحديات الأخلاقية.

فوائد الذكاء الاصطناعي الأخلاقي لشركات التأمين

الذكاء الاصطناعي الأخلاقي ليس عبئًا تنظيميًا، بل هو ميزة تنافسية، فالشركات التي تتبنى ممارسات مسؤولة للذكاء الاصطناعي تحقق:
• مستوى أعلى من ثقة العملاء.
• سمعة قوية للعلامة التجارية.
• انخفاض المخاطر التنظيمية والقانونية.
• نماذج ذكاء اصطناعي أفضل جودة.
• أسواق تأمينية أكثر شمولًا واستدامة.
كما تدعم الأطر الأخلاقية الابتكار من خلال وضع حدود واضحة يمكن للذكاء الاصطناعي العمل في إطارها بأمان.