الذكاء الاصطناعي يغيّر تسعير مخاطر المناخ في التأمين

في النصف الأول من 2025، كانت حرائق كاليفورنيا والعواصف الرعدية الشديدة من بين الأسباب التي جعلت الخسائر المؤمن عليها تصل إلى مستويات قياسية عالميًا—بل كانت الفترة ثاني أكثر نصف عام كلفةً بحسب تقديرات جهات إعادة التأمين الكبرى. هذا النوع من الأخبار لم يعد “موسميًا”. صار نمطًا.

ومع هذا النمط، تظهر مشكلة محرجة لقطاع التأمين: نماذج المخاطر التي تعتمد على التاريخ وحده لا ترى الحاضر كما يجب. عندما يتغيّر المناخ أسرع من تحديثات الجداول الاكتوارية، يصبح التسعير أبطأ من الواقع، وتصبح قرارات الاكتتاب أشبه بقيادة سيارة معتمدة على مرآة الرؤية الخلفية.

ضمن سلسلة “الذكاء الاصطناعي في التأمين وإدارة المخاطر”، هذا المقال يشرح لماذا يتراجع التأمين عالميًا أمام تقلبات المناخ، وما الذي تغيّره البيانات اللحظية والذكاء الاصطناعي والتحليلات الجيوفضائية، وكيف يمكن لشركات التأمين في الإمارات تحويل هذا الضغط إلى ميزة تنافسية—ليس بالشعارات، بل بخطوات تشغيلية واضحة.

لماذا النماذج التقليدية تخسر أمام تقلبات المناخ؟

الجواب المباشر: لأنها صُمّمت لعالمٍ كانت فيه “الاستثناءات” قليلة. النماذج التقليدية تعتمد على تكرارات تاريخية طويلة (20–50 سنة) وافتراض أن المستقبل يشبه الماضي ضمن هامش انحراف معقول. لكن الواقع المناخي اليوم يغيّر “المتوسط” نفسه، لا الهامش فقط.

ثلاث نقاط تجعل الاعتماد على التاريخ وحده مكلفًا:

1. تغيّر تواتر الأحداث وحدّتها: عواصف أقوى، أمطار مركّزة خلال ساعات، حرائق تمتد أسرع، وموجات حر أطول.
2. تبدّل الجغرافيا: مناطق كانت “معتدلة المخاطر” تتحوّل تدريجيًا إلى مناطق ذات تعرض مزمن (Chronic Exposure) مثل الإجهاد الحراري وارتفاع منسوب البحر.
3. سلوك السوق يتغير: مع ارتفاع الخسائر، تتراجع شهية إعادة التأمين لبعض الأسواق عالية المخاطر، فيرتفع الضغط على المحافظ الأساسية (Primary Insurers) لتعديل التسعير والشروط بسرعة.

جملة قابلة للاقتباس: عندما يتحول المناخ من “اتجاه” إلى “مفاجآت متكررة”، تصبح البيانات اللحظية شرطًا للاكتتاب الدقيق، لا إضافة لطيفة.

ما الذي يعنيه هذا لشركات التأمين في الإمارات؟

الإمارات ليست معزولة عن مخاطر المناخ، لكنها تعيش مزيجًا مختلفًا: حرارة ورطوبة مرتفعة، أحداث مطرية قصيرة وشديدة، ضغط على البنية التحتية، وتوسع عمراني سريع. هذا يعني أن شركات التأمين المحلية تحتاج إلى نماذج تجمع بين:

• المخاطر الحادة (مثل السيول المفاجئة والأمطار الشديدة)
• المخاطر المزمنة (الإجهاد الحراري على الأصول والأفراد، وتدهور المواد، وتأثيره على المطالبات)

البيانات اللحظية والذكاء الاصطناعي: من “تقييم” الخطر إلى “مراقبته”

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي يحوّل إدارة مخاطر المناخ من تقرير سنوي إلى لوحة تحكم يومية. الفكرة ليست أن نستبدل الخبير الاكتواري، بل أن نزوّده بمصدر حقيقة متجدد.

بدلاً من الاعتماد على متوسطات تاريخية عامة، نستخدم مزيجًا من:

• تحليلات جيوفضائية (Geospatial Analytics): خرائط ارتفاعات، قرب الأصول من مجاري السيول، كثافة عمران، نوعية التربة.
• بيانات ديناميكية للمناخ: مؤشرات رطوبة وحرارة، توقعات قصيرة المدى، تغيرات موسمية غير معتادة.
• تعلّم آلي (Machine Learning): يلتقط أنماطًا غير واضحة بين شدة الحدث، نوع البناء، الصيانة، وسلوك المطالبات.

مثال عملي: الاكتتاب الدقيق على مستوى العقار

التحول الحقيقي يظهر عندما يصبح القرار على مستوى “العقار” لا “المنطقة”. بعض مزوّدي الحلول عالميًا يقدّمون تقييمات على مستوى عنوان محدد لتحديد:

• قابلية التأمين (Eligibility)
• السعر العادل (Pricing)
• شروط الوقاية المطلوبة قبل إصدار الوثيقة (Mitigation Requirements)

وهذا الاتجاه يزداد عبر شراكات بين شركات إعادة التأمين ومزوّدي نماذج الفيضانات المتقدمة—فكرة بسيطة: بدلاً من بناء كل شيء داخليًا، اجلب خبرة علمية متخصصة (هيدرولوجيا، نمذجة فيضانات) وادمجها داخل منصتك.

من “التعويض بعد الكارثة” إلى “الوقاية قبل الخسارة”

القطاع التأميني تاريخيًا مبني على التعويض. لكن الواقع المناخي يدفعنا إلى الوقاية لأنها الأرخص.

إذا أردت جملة تشغيلية واضحة: كل درهم يُنفق على تقليل التعرض قبل الموسم، يخفض المطالبات أكثر من أي تعديل سعر متأخر.

في سياق الإمارات، الوقاية قد تعني:

• اشتراطات فنية للمباني في مناطق تعرض أعلى (صرف، عزل، رفع معدات كهربائية)
• فحص المخاطر عبر صور الأقمار الصناعية/الدرون عند الإصدار والتجديد
• تنبيهات مبكرة للعميل قبل الأمطار الشديدة مع “قائمة إجراءات” بسيطة

شهية المخاطر وإعادة التأمين: لماذا أصبحت التقنية جزءًا من قرار رأس المال؟

الجواب المباشر: إعادة التأمين لم تعد تشتري “قصة سوق”، بل تشتري “شفافية بيانات”. كلما كانت الشركة قادرة على وصف الخطر بدقة—وبالوقت الحقيقي—تحسنت قدرتها على التفاوض على الشروط والسعات.

عندما يتراجع معيدو التأمين عن مناطق عالية المخاطر، تبدأ الشركات الأساسية بإعادة ترتيب محافظها:

• تقليص التعرضات المتراكمة في جيوب جغرافية محددة
• إعادة تسعير أسرع من دورة التجديد السنوية
• تصميم منتجات مشروطة بإجراءات وقاية

شراكات القطاع العام والخاص: درس قابل للنقل

في تجارب دولية حديثة، شهدنا مبادرات تمنح ملاك المنازل بيانات مخاطر مناخية على مستوى العقار ضمن شراكة بين جهة تنظيمية ومزود بيانات. الفكرة ليست “نشر الخوف”، بل رفع الشفافية حتى يصبح القرار اقتصاديًا:

• المالك يعرف سبب السعر
• المالك يعرف كيف يخفض تعرضه
• السوق يقلل “المفاجآت” في المطالبات

في الإمارات، هذا النموذج قابل للتطبيق عبر تعاون بين شركات التأمين، البلديات، الجهات التنظيمية، ومشغلي البنية التحتية (تصريف، كهرباء، طرق). لأن مخاطر المناخ لا تخص صناعة واحدة.

فجوة بيانات المناخ: ماذا يحدث عندما تتأخر المصادر الأساسية؟

الجواب المباشر: أي انقطاع أو تقليص في البيانات المناخية الأساسية يضرب دقة النماذج في الصميم. كثير من النماذج العالمية تعتمد على بيانات مرجعية من جهات رصد وطنية. وعندما تتأخر التحديثات أو تُسحب مجموعات بيانات، يتضرر:

• تدريب النماذج (Model Training)
• معايرة المخاطر (Calibration)
• التنبؤات القصيرة والمتوسطة

ما العمل؟ من خبرتي في مشاريع البيانات، الحل الواقعي ليس الاعتماد على مصدر واحد:

1. استراتيجية تعدد المصادر: دمج مصادر حكومية، تجارية، واستشعار عن بعد.
2. حوكمة بيانات صارمة: تعريف “مصدر الحقيقة”، جودة البيانات، وتتبّع النسخ (Data Lineage).
3. عقود مستوى خدمة للبيانات: زمن التحديث، التوفر، وآليات بديلة عند الانقطاع.

جملة قابلة للاقتباس: أكبر مخاطرة في نمذجة المناخ ليست الخوارزمية… بل البيانات التي لا تأتي في وقتها.

إطار عملي لشركات التأمين في الإمارات: 90 يومًا لبداية جدّية

الجواب المباشر: لا تحتاج مشروعًا ضخمًا لمدة سنتين لتبدأ. تحتاج “حالة استخدام” واضحة وبيانات قابلة للعمل. إليك خارطة طريق عملية خلال 90 يومًا:

1) اختر حالة استخدام واحدة عالية الأثر

أقترح واحدة من هذه (حسب محفظتك):

• تسعير مخاطر الفيضانات للعقارات التجارية
• نمذجة الإجهاد الحراري وتأثيره على مطالبات المعدات/التوقف عن العمل
• كشف الاحتيال في مطالبات الكوارث عبر صور ما قبل/بعد الحدث

2) ابنِ طبقة بيانات جيوفضائية بسيطة

مكوّنات البداية:

• عنوان/إحداثيات العقار
• طبقات ارتفاعات وتصريف
• سجل المطالبات لآخر 3–5 سنوات (حتى لو كان محدودًا)
• مؤشرات طقس/مناخ حديثة (يومية/أسبوعية)

3) ضع قواعد اكتتاب قابلة للشرح قبل بناء نموذج معقد

قبل ML الكامل، ابدأ بـ “قواعد ذكية” قابلة للتدقيق:

• إذا كان العقار ضمن نطاق تعرّض أعلى + تاريخ مطالبات متكرر → شرط وقاية أو خصم التغطية
• إذا التزم العميل بإجراء وقاية موثق → خصم أو تحمل أقل

4) طبّق حلقة تعلّم مستمرة

• راقب انحراف الخسائر (Loss Ratio Drift) شهريًا
• حدّث معايير التسعير وفق مؤشرات التعرض الفعلية
• اجعل فريق المطالبات جزءًا من تحسين النموذج (Feedback Loop)

أسئلة شائعة يطرحها التنفيذيون (وإجابات واضحة)

هل الذكاء الاصطناعي سيجعل التسعير “أكثر قسوة” على العملاء؟

سيجعل التسعير أكثر عدلاً إذا طُبق بشكل صحيح. من يدفع أكثر سيكون من يملك تعرّضًا أعلى أو لم يطبق وقاية. ومن يخفف المخاطر يجب أن يرى ذلك في السعر.

ما الخط الأحمر تنظيميًا؟

الخط الأحمر هو “قرار غير قابل للتفسير”. يجب أن تكون هناك قابلية لتفسير عوامل القرار: لماذا رُفع السعر؟ لماذا رُفضت التغطية؟ وما الذي يمكن تغييره؟

هل نحتاج فريق بيانات كبير؟

لا. البداية تحتاج مالك منتج + محلل بيانات + خبير اكتتاب + شريك تقني. التوسع يأتي لاحقًا.

أين يتجه السوق في 2026؟ التأمين الوقائي يصبح معيارًا

الجواب المباشر: التأمين سيتحوّل تدريجيًا إلى عقد يربط السعر بسلوك الوقاية، لا فقط بتاريخ المطالبات. هذا التحول منطقي اقتصاديًا: عندما ترتفع الخسائر، يصبح تمويل الوقاية أرخص من دفع التعويضات.

بالنسبة لشركات التأمين في الإمارات، هذه لحظة مناسبة للتحرك: السوق ناضج رقميًا، وتبنّي التحليلات التنبؤية والبيانات اللحظية قابل للتنفيذ بسرعة مقارنة بأسواق أقدم.

إذا كانت هذه المقالة جزءًا من سلسلة “الذكاء الاصطناعي في التأمين وإدارة المخاطر”، فهذه الحلقة تحديدًا تحمل رسالة واحدة: النموذج الذي لا يتحدث مع بيانات اليوم سيخسر أمام مناخ الغد.

الخطوة التالية بسيطة: اختر حالة استخدام واحدة هذا الشهر، وابنِ حولها طبقة بيانات واضحة، ثم ابدأ بقياس أثرها على التسعير والخسائر. السؤال الذي يستحق أن يُطرح داخل كل شركة تأمين الآن: هل نريد أن نفهم المخاطر أسرع… أم أن نكتفي بشرح الخسائر بعد وقوعها؟