أخلاقيات استخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة التأمين

أصبح 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.

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.

تتناول هذه النشرة الأبعاد الأخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة التأمين، وتستكشف المخاطر والتحديات،  وتقترح مجموعة من المبادئ والتوصيات الأخلاقية لتوجيه التبني المسؤول للذكاء الاصطناعي.

الدور المتنامي للذكاء الاصطناعي في قطاع التأمين

تشهد تطبيقات الذكاء الاصطناعي توسعًا متزايدًا عبر سلسلة قيمة التأمين، مدفوعةً بالحاجة إلى الأتمتة، وخفض التكاليف، وتحسين تجربة العملاء.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في قطاع التأمين

الاكتتاب الآلي
تُحلل نماذج تعلم الآلة مجموعات البيانات الضخمة لتسعير المخاطر بدقة أكبر، مما يُقلل من العمل اليدوي ويُحسّن الاتساق.

تقييم وتسوية المطالبات
تُسرّع أدوات الذكاء الاصطناعي عملية معالجة المطالبات من خلال التعرّف على الصور، والتحليلات التنبؤية، واتخاذ القرارات تلقائيًا.

كشف الاحتيال
تكشف نماذج الذكاء الاصطناعي عن السلوكيات والأنماط المشبوهة التي قد تُشير إلى نشاط احتيالي.

إدارة علاقات العملاء
تُقدّم روبوتات الدردشة والمساعدون الافتراضيون دعمًا على مدار الساعة، وتوصيات مُخصّصة، وتفاعلات سلسة.

منع المخاطر والنمذجة التنبؤية
يساعد الذكاء الاصطناعي على التنبؤ بأحداث مثل الحوادث، وتدهور الصحة، أو أضرار الممتلكات، مما يُتيح تقديم المشورة الوقائية والتدخل في الوقت المناسب.

ورغم أن هذه التطبيقات نحقق فوائد كبيرة، إلا أنها في الوقت نفسه تفتح الباب أمام تحديات أخلاقية تتطلب تقييمًا منهجيًا.

التحديات الأخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة التأمين

 

‌أ.  التحيّز الخوارزمي والتمييز
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.

‌ب.  الشفافية وإمكانية التفسير
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.

ج‌. 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.

 

ح‌. 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.

خ‌. 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.

د‌. 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.

المبادئ التوجيهية للأخلاقيات الخاصة بالذكاء الاصطناعي الموثوق الصادرة عن منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية (OECD)
تطرح المبادئ التوجيهية مجموعة من سبعة متطلبات أساسية ينبغي أن تستوفيها أنظمة الذكاء الاصطناعي حتى تُعد جديرة بالثقة:

1. الوكالة البشرية والإشراف البشري
يجب أن تمكّن أنظمة الذكاء الاصطناعي البشر، وأن تساعدهم على اتخاذ قرارات واعية، وأن تعزز حقوقهم الأساسية. وفي الوقت نفسه، يجب ضمان وجود آليات إشراف مناسبة.

2. المتانة التقنية والسلامة
ينبغي أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي قوية وآمنة. يجب أن تكون قادرة على العمل بشكل آمن مع وجود خطط بديلة في حال حدوث خلل، إضافةً إلى كونها دقيقة وموثوقة وقابلة لإعادة الإنتاج. فهذه الخصائص ضرورية للحد من الضرر غير المقصود ومنعه.

3. الخصوصية وحوكمة البيانات
إلى جانب ضمان الاحترام الكامل للخصوصية وحماية البيانات، ينبغي أيضاً توفير آليات فعّالة لحوكمة البيانات، مع مراعاة جودة البيانات وسلامتها، وضمان الوصول المشروع للبيانات.

4. الشفافية
يجب أن تكون البيانات والنظام ونماذج الأعمال المبنية على الذكاء الاصطناعي شفافة. ويمكن لآليات التتبع أن تساعد في تحقيق ذلك. كما يجب شرح أنظمة الذكاء الاصطناعي وقراراتها بطريقة تتناسب مع الأطراف المعنية.
ويجب أن يكون البشر على علم بأنهم يتعاملون مع نظام ذكاء اصطناعي، وأن يتم إبلاغهم بقدرات النظام وحدوده.

5. التنوع وعدم التمييز والعدالة
يجب تجنب التحيّز غير العادل لما قد يترتب عليه من آثار سلبية، مثل تهميش الفئات الضعيفة أو تعزيز الأحكام المسبقة والتمييز. ومن خلال تعزيز التنوع، ينبغي أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي متاحة للجميع بغض النظر عن الإعاقة، وأن تشمل إشراك أصحاب المصلحة في جميع مراحل دورة حياتها.

6.  الرفاه المجتمعي والبيئي
يجب أن تحقق أنظمة الذكاء الاصطناعي فوائد لجميع البشر، بمن فيهم الأجيال القادمة. لذلك، ينبغي التأكد من أنها مستدامة وصديقة للبيئة. كما يجب مراعاة أثرها على البيئة، بما في ذلك الكائنات الأخرى، وأن يتم أخذ أثرها الاجتماعي والمجتمعي في الاعتبار بشكل دقيق.

7. المساءلة
يجب وضع آليات تضمن المسؤولية والمساءلة عن أنظمة الذكاء الاصطناعي ونتائجها. وتُعد القدرة على التدقيق — الذي يسمح بتقييم الخوارزميات والبيانات وعمليات التصميم — عنصراً محورياً، خاصة في التطبيقات الحرجة. كما يجب ضمان توفير آليات إنصاف فعّالة وسهلة الوصول إليها.

تشكل هذه المبادئ مرجعاً عالمياً، رغم أن بعض الدول لم تعتمدها بالكامل.

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.

يؤكد الاتحاد أن تبنّي تقنيات الذكاء الاصطناعي في صناعة التأمين يمثل خطوة استراتيجية نحو تطوير السوق، وتعزيز قدرته التنافسية، ورفع كفاءة العمليات التشغيلية في مختلف فروع التأمين. ومع ذلك، فإن هذا التطور يتطلب التزاماً راسخاً بأعلى معايير الأخلاقيات والحوكمة لضمان حماية حقوق العملاء، والحفاظ على استقرار وسمعة السوق التأميني المصري.

 

وانطلاقاً من دوره في دعم التطوير المستدام للقطاع، يوضح الاتحاد رؤيته في النقاط التالية:

 

1. الالتزام بالمعايير الأخلاقية في دورة حياة نماذج الذكاء الاصطناعي
يشدد الاتحاد على ضرورة أن تلتزم شركات التأمين بمعايير أخلاقية واضحة في كافة مراحل تطوير وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، بداية من جمع البيانات، مروراً بمرحلة التدريب والاختبار، وصولاً إلى التطبيق الفعلي. ويُعد دمج مبادئ العدالة، والشفافية، وقابلية الشرح جزءاً أساسياً من مسؤوليات الشركات تجاه العملاء.

2. مكافحة التحيّز والتمييز
يرى الاتحاد أن معالجة مشكلة التحيّز في البيانات ونتائج النماذج تُعدّ أولوية قصوى، خاصة في المنتجات التي تؤثر بشكل مباشر على الأفراد مثل تأمينات الحياة والتأمين الطبي. ويوصي بضرورة إجراء اختبارات دورية لاكتشاف أي ممارسات قد تؤدي إلى تمييز غير مبرر، وضمان أن تكون القرارات التأمينية مبنية على أسس مهنية وموضوعية فقط.

3. حماية البيانات وخصوصية العملاء
يشدد الاتحاد على ضرورة التزام الشركات بالقوانين المنظمة لحماية البيانات الشخصية، واعتماد أفضل الممارسات المتعلقة بحوكمة البيانات، واستخدامها وفق شروط واضحة ومعلنة. ويؤكد الاتحاد أن حماية بيانات العملاء ليست مجرد التزام قانوني، بل عنصر رئيسي في بناء الثقة وتعزيز العلاقة بين شركات التأمين والمؤمَّنين.

4. تعزيز الشفافية وقابلية الشرح
يدعو الاتحاد شركات التأمين لتبني آليات واضحة لتفسير القرارات الصادرة عن الأنظمة الآلية، خصوصاً تلك المتعلقة بقبول التأمين أو تسعير المنتجات أو تسوية المطالبات. كما يؤكد ضرورة تمكين العملاء من الاعتراض وطلب مراجعة بشرية لأي قرار آلي يؤثر على حقوقهم المالية.

5. دعم التحول الرقمي المسؤول
يؤكد الاتحاد دعمه الكامل للتحول الرقمي في قطاع التأمين، بما في ذلك إدماج الذكاء الاصطناعي في الاكتتاب، وإدارة المطالبات، وخدمة العملاء، ومكافحة الاحتيال. لكنه يشدد على أن هذا التحول يجب أن يكون قائماً على أسس مسؤولية مهنية، وشفافية، وعدالة، بما يضمن تحقيق التوازن بين التطور التقني وحماية المستهلك.

6. تنمية القدرات البشرية وتطوير الكفاءات
ينبه الاتحاد إلى أهمية الاستثمار في تدريب وتأهيل العاملين في القطاع لاكتساب المهارات الرقمية الجديدة، وفهم آليات عمل الذكاء الاصطناعي، والقدرة على إدارة مخاطره. ويؤكد أن التحول الرقمي الناجح يقوم على تكامل التكنولوجيا مع العنصر البشري وليس استبداله.

7. تعزيز التعاون بين شركات التأمين والجهات الرقابية
يدعو الاتحاد إلى استمرار التعاون بين شركات التأمين والهيئة العامة للرقابة المالية لضمان وضع إطار تنظيمي واضح لاستخدام الذكاء الاصطناعي في القطاع. 

ويشدد على أهمية إعداد أدلة تنظيمية وإرشادات فنية تضمن الاستخدام المسؤول لتقنيات AI، بما يتوافق مع أفضل الممارسات الدولية.
8. الابتكار مع الحفاظ على ثقة المجتمع
يعتبر الاتحاد أن بناء الثقة هو المحور الأهم في رحلة التحول الرقمي. ولذلك يدعو إلى تبني الابتكار في تصميم المنتجات التأمينية وتحسين تجربة العملاء، مع مراعاة أن تكون جميع التطبيقات التقنية مفهومة، عادلة، ومسؤولة، وبعيدة عن أي مخاطر قد تؤثر على السمعة السوقية للقطاع. 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.

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.

تتناول هذه النشرة الأبعاد الأخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة التأمين، وتستكشف المخاطر والتحديات،  وتقترح مجموعة من المبادئ والتوصيات الأخلاقية لتوجيه التبني المسؤول للذكاء الاصطناعي.

الدور المتنامي للذكاء الاصطناعي في قطاع التأمين

تشهد تطبيقات الذكاء الاصطناعي توسعًا متزايدًا عبر سلسلة قيمة التأمين، مدفوعةً بالحاجة إلى الأتمتة، وخفض التكاليف، وتحسين تجربة العملاء.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في قطاع التأمين

الاكتتاب الآلي
تُحلل نماذج تعلم الآلة مجموعات البيانات الضخمة لتسعير المخاطر بدقة أكبر، مما يُقلل من العمل اليدوي ويُحسّن الاتساق.

تقييم وتسوية المطالبات
تُسرّع أدوات الذكاء الاصطناعي عملية معالجة المطالبات من خلال التعرّف على الصور، والتحليلات التنبؤية، واتخاذ القرارات تلقائيًا.

كشف الاحتيال
تكشف نماذج الذكاء الاصطناعي عن السلوكيات والأنماط المشبوهة التي قد تُشير إلى نشاط احتيالي.

إدارة علاقات العملاء
تُقدّم روبوتات الدردشة والمساعدون الافتراضيون دعمًا على مدار الساعة، وتوصيات مُخصّصة، وتفاعلات سلسة.

منع المخاطر والنمذجة التنبؤية
يساعد الذكاء الاصطناعي على التنبؤ بأحداث مثل الحوادث، وتدهور الصحة، أو أضرار الممتلكات، مما يُتيح تقديم المشورة الوقائية والتدخل في الوقت المناسب.

ورغم أن هذه التطبيقات نحقق فوائد كبيرة، إلا أنها في الوقت نفسه تفتح الباب أمام تحديات أخلاقية تتطلب تقييمًا منهجيًا.

التحديات الأخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة التأمين

 

‌أ.  التحيّز الخوارزمي والتمييز
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.

‌ب.  الشفافية وإمكانية التفسير
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.

ج‌. 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.

 

ح‌. 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.

خ‌. 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.

د‌. 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.

المبادئ التوجيهية للأخلاقيات الخاصة بالذكاء الاصطناعي الموثوق الصادرة عن منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية (OECD)
تطرح المبادئ التوجيهية مجموعة من سبعة متطلبات أساسية ينبغي أن تستوفيها أنظمة الذكاء الاصطناعي حتى تُعد جديرة بالثقة:

1. الوكالة البشرية والإشراف البشري
يجب أن تمكّن أنظمة الذكاء الاصطناعي البشر، وأن تساعدهم على اتخاذ قرارات واعية، وأن تعزز حقوقهم الأساسية. وفي الوقت نفسه، يجب ضمان وجود آليات إشراف مناسبة.

2. المتانة التقنية والسلامة
ينبغي أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي قوية وآمنة. يجب أن تكون قادرة على العمل بشكل آمن مع وجود خطط بديلة في حال حدوث خلل، إضافةً إلى كونها دقيقة وموثوقة وقابلة لإعادة الإنتاج. فهذه الخصائص ضرورية للحد من الضرر غير المقصود ومنعه.

3. الخصوصية وحوكمة البيانات
إلى جانب ضمان الاحترام الكامل للخصوصية وحماية البيانات، ينبغي أيضاً توفير آليات فعّالة لحوكمة البيانات، مع مراعاة جودة البيانات وسلامتها، وضمان الوصول المشروع للبيانات.

4. الشفافية
يجب أن تكون البيانات والنظام ونماذج الأعمال المبنية على الذكاء الاصطناعي شفافة. ويمكن لآليات التتبع أن تساعد في تحقيق ذلك. كما يجب شرح أنظمة الذكاء الاصطناعي وقراراتها بطريقة تتناسب مع الأطراف المعنية.
ويجب أن يكون البشر على علم بأنهم يتعاملون مع نظام ذكاء اصطناعي، وأن يتم إبلاغهم بقدرات النظام وحدوده.

5. التنوع وعدم التمييز والعدالة
يجب تجنب التحيّز غير العادل لما قد يترتب عليه من آثار سلبية، مثل تهميش الفئات الضعيفة أو تعزيز الأحكام المسبقة والتمييز. ومن خلال تعزيز التنوع، ينبغي أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي متاحة للجميع بغض النظر عن الإعاقة، وأن تشمل إشراك أصحاب المصلحة في جميع مراحل دورة حياتها.

6.  الرفاه المجتمعي والبيئي
يجب أن تحقق أنظمة الذكاء الاصطناعي فوائد لجميع البشر، بمن فيهم الأجيال القادمة. لذلك، ينبغي التأكد من أنها مستدامة وصديقة للبيئة. كما يجب مراعاة أثرها على البيئة، بما في ذلك الكائنات الأخرى، وأن يتم أخذ أثرها الاجتماعي والمجتمعي في الاعتبار بشكل دقيق.

7. المساءلة
يجب وضع آليات تضمن المسؤولية والمساءلة عن أنظمة الذكاء الاصطناعي ونتائجها. وتُعد القدرة على التدقيق — الذي يسمح بتقييم الخوارزميات والبيانات وعمليات التصميم — عنصراً محورياً، خاصة في التطبيقات الحرجة. كما يجب ضمان توفير آليات إنصاف فعّالة وسهلة الوصول إليها.

تشكل هذه المبادئ مرجعاً عالمياً، رغم أن بعض الدول لم تعتمدها بالكامل.

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.

يؤكد الاتحاد أن تبنّي تقنيات الذكاء الاصطناعي في صناعة التأمين يمثل خطوة استراتيجية نحو تطوير السوق، وتعزيز قدرته التنافسية، ورفع كفاءة العمليات التشغيلية في مختلف فروع التأمين. ومع ذلك، فإن هذا التطور يتطلب التزاماً راسخاً بأعلى معايير الأخلاقيات والحوكمة لضمان حماية حقوق العملاء، والحفاظ على استقرار وسمعة السوق التأميني المصري.

 

وانطلاقاً من دوره في دعم التطوير المستدام للقطاع، يوضح الاتحاد رؤيته في النقاط التالية:

 

1. الالتزام بالمعايير الأخلاقية في دورة حياة نماذج الذكاء الاصطناعي
يشدد الاتحاد على ضرورة أن تلتزم شركات التأمين بمعايير أخلاقية واضحة في كافة مراحل تطوير وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، بداية من جمع البيانات، مروراً بمرحلة التدريب والاختبار، وصولاً إلى التطبيق الفعلي. ويُعد دمج مبادئ العدالة، والشفافية، وقابلية الشرح جزءاً أساسياً من مسؤوليات الشركات تجاه العملاء.

2. مكافحة التحيّز والتمييز
يرى الاتحاد أن معالجة مشكلة التحيّز في البيانات ونتائج النماذج تُعدّ أولوية قصوى، خاصة في المنتجات التي تؤثر بشكل مباشر على الأفراد مثل تأمينات الحياة والتأمين الطبي. ويوصي بضرورة إجراء اختبارات دورية لاكتشاف أي ممارسات قد تؤدي إلى تمييز غير مبرر، وضمان أن تكون القرارات التأمينية مبنية على أسس مهنية وموضوعية فقط.

3. حماية البيانات وخصوصية العملاء
يشدد الاتحاد على ضرورة التزام الشركات بالقوانين المنظمة لحماية البيانات الشخصية، واعتماد أفضل الممارسات المتعلقة بحوكمة البيانات، واستخدامها وفق شروط واضحة ومعلنة. ويؤكد الاتحاد أن حماية بيانات العملاء ليست مجرد التزام قانوني، بل عنصر رئيسي في بناء الثقة وتعزيز العلاقة بين شركات التأمين والمؤمَّنين.

4. تعزيز الشفافية وقابلية الشرح
يدعو الاتحاد شركات التأمين لتبني آليات واضحة لتفسير القرارات الصادرة عن الأنظمة الآلية، خصوصاً تلك المتعلقة بقبول التأمين أو تسعير المنتجات أو تسوية المطالبات. كما يؤكد ضرورة تمكين العملاء من الاعتراض وطلب مراجعة بشرية لأي قرار آلي يؤثر على حقوقهم المالية.

5. دعم التحول الرقمي المسؤول
يؤكد الاتحاد دعمه الكامل للتحول الرقمي في قطاع التأمين، بما في ذلك إدماج الذكاء الاصطناعي في الاكتتاب، وإدارة المطالبات، وخدمة العملاء، ومكافحة الاحتيال. لكنه يشدد على أن هذا التحول يجب أن يكون قائماً على أسس مسؤولية مهنية، وشفافية، وعدالة، بما يضمن تحقيق التوازن بين التطور التقني وحماية المستهلك.

6. تنمية القدرات البشرية وتطوير الكفاءات
ينبه الاتحاد إلى أهمية الاستثمار في تدريب وتأهيل العاملين في القطاع لاكتساب المهارات الرقمية الجديدة، وفهم آليات عمل الذكاء الاصطناعي، والقدرة على إدارة مخاطره. ويؤكد أن التحول الرقمي الناجح يقوم على تكامل التكنولوجيا مع العنصر البشري وليس استبداله.

7. تعزيز التعاون بين شركات التأمين والجهات الرقابية
يدعو الاتحاد إلى استمرار التعاون بين شركات التأمين والهيئة العامة للرقابة المالية لضمان وضع إطار تنظيمي واضح لاستخدام الذكاء الاصطناعي في القطاع. ويشدد على أهمية إعداد أدلة تنظيمية وإرشادات فنية تضمن الاستخدام المسؤول لتقنيات AI، بما يتوافق مع أفضل الممارسات الدولية.
8. الابتكار مع الحفاظ على ثقة المجتمع
يعتبر الاتحاد أن بناء الثقة هو المحور الأهم في رحلة التحول الرقمي. ولذلك يدعو إلى تبني الابتكار في تصميم المنتجات التأمينية وتحسين تجربة العملاء، مع مراعاة أن تكون جميع التطبيقات التقنية مفهومة، عادلة، ومسؤولة، وبعيدة عن أي مخاطر قد تؤثر على السمعة السوقية للقطاع.

المصدر: بوابة الوفد