تسعير التأمين التجاري يتباطأ: كيف يمنحك الذكاء الاصطناعي أفضلية؟

قبل أسابيع من إقفال ميزانيات 2025 وتجهيز خطط 2026، هناك رقم واحد يستحق أن يتوقف عنده أي مدير مخاطر أو مسؤول اكتتاب: متوسط أسعار التأمين التجاري في الولايات المتحدة ارتفع 3.8% على أساس سنوي في الربع الثالث 2025—وهو نفس رقم الربع الثاني، وأقل من 5.3% في الربع الأول 2025، وأقل بكثير من 6.1% في الربع الثالث 2024. هذه ليست “أرقام سوق” فقط. إنها إشارة واضحة أن السوق يعيد معايرة نفسه… لكن ليس بالتساوي.

اللافت أكثر أن عدة خطوط رئيسية تحولت إلى المنطقة السالبة (انخفاضات سعرية)، مثل تعويضات العمال، مسؤولية المدراء والمسؤولين (D&O)، التأمين السيبراني، وممتلكات تجارية. بينما خطوط أخرى—وأبرزها التأمين على المركبات التجارية—ما تزال تحت ضغط ارتفاعات قوية بسبب شدة المطالبات وتكاليف الإصلاح والنزاعات القانونية.

هنا تظهر الفكرة التي غالباً تُفهم خطأ: عندما تتباطأ الأسعار، لا يصبح التسعير أسهل—بل يصبح أصعب. لأن المنافسة تشتد، وهوامش الخطأ تضيق، وأي قرار تسعيري مبني على متوسطات عامة قد يكلّفك الربحية أو الحصة السوقية. لهذا السبب أرى أن الذكاء الاصطناعي في التأمين وإدارة المخاطر لم يعد “مشروع تطوير” لطيف؛ بل صار أداة تشغيلية لحماية الهامش وبناء ميزة تنافسية.

لماذا تباطؤ الأسعار ليس خبراً مريحاً للجميع؟

الجواب المباشر: لأن التباطؤ يعني أن السوق انتقل من “تصحيح عام للأسعار” إلى “اختلافات دقيقة حسب الخط، والقطاع، وحجم الحساب، وجودة المخاطر”. هذا يرفع احتمال التسعير الخاطئ.

تقرير التسعير (CLIPS) يشير إلى أن التغيرات أصبحت أكثر اعتدالاً على مستوى المتوسط الكلي، لكن التفاصيل تكشف سوقاً مجزأً:

• خطوط معيّنة تسجل انخفاضات (مثل تعويضات العمال، D&O، السيبراني، الممتلكات التجارية)
• وخطوط أخرى تواصل ارتفاعات (خصوصاً المركبات التجارية، وفائض/مظلة المسؤولية وإن كانت بوتيرة أبطأ)
• كما أن الفروقات تظهر حسب حجم الحساب: الحسابات الصغيرة والمتوسطة شهدت زيادات أكثر تواضعاً، بينما الكبيرة ما تزال ترتفع لكن بوتيرة أقل

هذا التذبذب يعني أن الاعتماد على “نسبة زيادة ثابتة” في التجديد أو التسعير لن ينجح. السوق يعاقب التعميم.

أين تقع المخاطرة الحقيقية؟

المخاطرة ليست فقط أن تخسر عميلك بسبب سعر أعلى من المنافسين. المخاطرة أيضاً أن تربح عميلًا بسعر منخفض… ثم تدفع الثمن في نسبة الخسائر بعد 6–12 شهراً.

في نهاية سنة مالية (نحن في 21/12/2025)، كثير من الشركات تضغط على التكاليف، وتفاوض بقوة على الأقساط. ومع وجود خطوط سالبة، يصبح من السهل اتخاذ قرار “خفض السعر” لكسب التجديد. لكن بدون فهم دقيق لمؤشرات الخطر، قد يتحول “خصم صغير” إلى خسارة اكتتابية مستمرة.

ما الذي تقوله الأرقام فعلاً عن اتجاهات المخاطر؟

الجواب المباشر: السوق لا يقول إن المخاطر اختفت؛ السوق يقول إن بعض الخطوط أصبحت أكثر قدرة على المنافسة، بينما أخرى ما زالت تنزف بسبب شدة المطالبات وتضخم التكاليف.

من أبرز الإشارات التي تظهر من اتجاهات الربع الثالث 2025:

1) المركبات التجارية: مشكلة شدة مطالبات أكثر من تواتر

الارتفاعات القوية في المركبات التجارية مرتبطة عادةً بـ:

• شدة المطالبات (حادث واحد قد يكلّف أضعاف السابق)
• ارتفاع تكاليف الإصلاح وقطع الغيار
• نشاط قانوني أعلى (تعويضات أكبر وتسويات أغلى)

وهذا النوع من المخاطر لا يُدار بالخبرة الحدسية وحدها. يحتاج نماذج تربط بيانات السائقين، طبيعة المسارات، أوقات الذروة، صيانة الأسطول، وحتى سلوكيات التوريد والتحميل.

2) خطوط بدأت تنخفض: ليست دعوة لتخفيضات عشوائية

انخفاضات تعويضات العمال، D&O، السيبراني، والممتلكات التجارية تُقرأ بطريقتين:

• هناك منافسة أكبر أو تحسن نسبي في النتائج لبعض المحافظ
• وهناك أيضاً فرصة لإعادة ضبط محفظتك: من تستحق مخاطرهم تخفيضاً؟ ومن لا؟

المشكلة أن “المتوسط السلبي” لا يعني أن كل عميل يستحق سعراً أقل. وهنا تحديداً يدخل الذكاء الاصطناعي.

كيف يساعد الذكاء الاصطناعي شركات التأمين على التسعير عندما يهدأ السوق؟

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي يجعل التسعير أكثر “فردية” وأقل اعتماداً على المتوسطات، عبر نمذجة الخطر على مستوى العميل/الموقع/السلوك، وليس على مستوى الشريحة العامة.

ضمن سلسلة الذكاء الاصطناعي في التأمين وإدارة المخاطر، هذه واحدة من أكثر نقاط التحول تأثيراً: من تسعير قائم على الجداول… إلى تسعير قائم على الإشارات (Signals).

1) التحليلات التنبؤية لتحديد من يستحق التخفيض فعلاً

بدلاً من تطبيق خصم عام على كل التجديدات لأن “السوق نزل”، يمكن لنماذج Predictive Analytics أن:

• تتوقع احتمال المطالبة خلال فترة الوثيقة
• تقدّر شدة المطالبة المتوقعة
• تقيس أثر المتغيرات التشغيلية (مثل دوران الموظفين في منشأة، أو تغيّر الموردين، أو تمدد جغرافي سريع)

والنتيجة: تخفيضات تُمنح لمن لديهم تحسن فعلي في مؤشرات الخطر، لا لمن يفاوض بصوت أعلى.

2) نماذج “الحساسية” لتفادي خسارة التجديدات

في سوق يتباطأ، يصبح السؤال العملي: كم يمكنني أن أزيد قبل أن أخسر الحساب؟

الذكاء الاصطناعي قادر على بناء نماذج حساسية سعرية تربط بين:

• تاريخ العلاقة (Retention)
• خصائص الحساب
• سلوك الوسطاء
• أسعار المنافسين (عبر بيانات داخلية ومؤشرات السوق)

هذا لا يعني “التسعير على هوا السوق”، بل يعني تسعير واعٍ: تحمي هامشك دون أن تقتل احتمالية الاحتفاظ.

3) ذكاء اصطناعي للكشف المبكر عن الاحتيال في بيئة أسعار مضغوطة

عندما تنخفض الأسعار في بعض الخطوط، يصبح هناك ميل لتعويض الهامش عبر إجراءات أخرى. واحدة من أسرع العوائد عادة هي تقليل تسرب الخسائر بسبب الاحتيال.

استخدام نماذج كشف الاحتيال يساعد على:

• اكتشاف أنماط غير طبيعية في المطالبات (التوقيت، التكرار، المستندات)
• الربط بين الأطراف (شبكات مقدمي خدمات/مطالبات متكررة)
• إعطاء درجة مخاطرة للمطالبة قبل الدفع

القاعدة العملية: كل 1% تحسن في كشف الاحتيال ينعكس مباشرة على الربحية أكثر من “رفع سعر صغير” في سوق تنافسي.

4) إدارة مخاطر السيبراني: تسعير يعتمد على “وضعية الأمن” وليس الاستبيان

السيبراني من الخطوط التي سجلت انخفاضات. لكن المخاطر السيبرانية لا تهدأ موسميًا لمجرد أن السعر هبط. ما يتغير هو المنافسة.

هنا أفضل ما يقدمه الذكاء الاصطناعي هو تحويل التسعير من:

• استبيانات طويلة وتصريحات عامة

إلى:

• مؤشرات رقمية عن الوضعية الأمنية (مثل جودة إدارة الهويات، تكرار التحديثات، أثر الثغرات)

وبذلك تميز بين عميل “يبدو جيداً على الورق” وعميل “جيد فعلاً تقنياً”.

تطبيق عملي: 6 خطوات لتجهيز 2026 بتسعير مدفوع بالذكاء الاصطناعي

الجواب المباشر: لا تحتاج أن تعيد بناء كل شيء. ابدأ بمشروع صغير يربط بين التسعير، المطالبات، والاحتفاظ—ثم وسّع.

هذه خطوات عملية نفعت مع فرق اكتتاب وتحليلات في أكثر من شركة:

1. حدد خطاً واحداً يعاني تذبذباً واضحاً (مثل المركبات التجارية أو الممتلكات التجارية).
2. اجمع بياناتك الداخلية الأساسية: أقساط، مطالبات، خصومات/تحميلات، خصائص العميل، نتائج التجديد.
3. ابنِ نموذجين بدل نموذج واحد:
   • نموذج توقع المطالبات (Frequency/Severity)
   • نموذج الاحتفاظ (Retention)
4. عرّف “نطاقات قرار” واضحة:
   • نطاق زيادة آمنة
   • نطاق تفاوض
   • نطاق رفض/إعادة هيكلة التغطية
5. أدخل إشارات خارجية تدريجياً (مؤشرات تكاليف إصلاح، مؤشرات تضخم، مخاطر مناخية على المواقع… حسب توفرها).
6. أنشئ لوحة متابعة أسبوعية تربط: السعر المقترح ↔ احتمال الاحتفاظ ↔ أثر الربحية.

جملة تصلح كقاعدة داخلية: السوق يتباطأ، لكن قرار التسعير يجب أن يصبح أسرع وأدق.

أسئلة شائعة يطرحها التنفيذيون الآن (وأجوبة مباشرة)

هل انخفاض بعض الخطوط يعني أن بإمكاني تقليص ميزانية إدارة المخاطر؟

لا. انخفاض السعر لا يساوي انخفاض الخطر. غالباً هو انعكاس منافسة أو تحسن نتائج فئة معينة، وليس “اختفاء” أسباب الخسائر.

ما أسرع حالة استخدام للذكاء الاصطناعي تعطي عائداً في 90 يوماً؟

عادةً: نماذج ترجيح التجديدات (من ستخسره ولماذا) أو تصفية المطالبات عالية الاشتباه في الاحتيال.

هل الذكاء الاصطناعي يلغي دور الخبير الاكتواري أو المكتتب؟

لا. الذي يحدث فعلاً هو انتقال الدور من “حساب يدوي” إلى “توجيه وقراءة نموذج”. الخبير يبقى المسؤول عن المنطق، القيود، والحاكمية.

أين تتجه السوق في 2026؟ ومن سيكون جاهزاً؟

التحول الأكبر الذي أتوقعه في 2026 ليس ارتفاعاً أو انخفاضاً عاماً. بل استمرار ما نراه الآن: تسعير متفاوت حسب الخط، وتفاوت داخل نفس الخط حسب جودة الخطر.

الشركات التي ستبدو “مستقرة” ليست تلك التي تخفض الأسعار أكثر، ولا تلك التي ترفعها بعناد. بل تلك التي تستطيع أن تقول بثقة:

• هذا العميل يستحق تخفيضاً لأن مؤشرات الخطر تحسنت فعلاً
• هذا العميل يحتاج إعادة تصميم تغطية لأن الشدة المتوقعة ارتفعت
• هذا الخط يحتاج قواعد اكتتاب جديدة لأن تكاليف الخسائر تغيّرت جذرياً

إذا كنت تعمل في التأمين أو إدارة المخاطر في الإمارات، ستلاحظ أن هذه الديناميكية ليست أمريكية فقط. هي نمط عالمي: تضخم التكاليف، مخاطر مناخية، ومخاطر سيبرانية، مع منافسة على الأقساط. الذكاء الاصطناعي في التأمين وإدارة المخاطر هو أسرع طريق لتحويل هذه الفوضى إلى قرارات قابلة للدفاع عنها أمام الإدارة، والجهات الرقابية، والعملاء.

الخطوة التالية التي أقترحها بسيطة: اختر خطاً واحداً، وابدأ بقياس الفرق بين قرار تسعير تقليدي وقرار مدعوم بنموذج تنبؤي—ثم اسأل فريقك: كم من قراراتنا اليوم مبني على بيانات، وكم منها مبني على العادة؟