ذكاء اصطناعي يقلّل نزاعات مطالبات التأمين البحري

تخيّل ملف مطالبة واحد يمتد عبر أربع سنوات وثلاث شركات تأمين، وكل طرف ينتظر من الآخر “قرارًا واضحًا”. هذا ليس سيناريو افتراضيًا؛ هذا بالضبط ما كشفته دعوى قضائية رُفعت في 11/12/2025 في سياتل بين شركة بحرية (Foss Maritime) وعدة مؤمّنين حول مطالبات أضرار في قاطرات بحرية، مع إنفاق مُعلن يتجاوز 2.5 مليون دولار على الإصلاحات دون حسم تغطية نهائي لسنوات.

في سلسلة “الذكاء الاصطناعي في التأمين وإدارة المخاطر”، أحب أن أتعامل مع القضايا القانونية لا كأخبار “نزاع”، بل كـ تشريح عملي لما يحدث عندما تكون إدارة المطالبات أبطأ من إيقاع التشغيل، وعندما لا توجد آلية مشتركة وشفافة لتحديد: ما الذي تلف؟ لماذا تلف؟ وعلى أي سنة وثيقة يقع؟ ومن يدفع؟

هذه القضية البحرية تُظهر شيئًا واحدًا بوضوح: النزاعات لا تبدأ في المحكمة… بل تبدأ في الملف عندما تتراكم البيانات غير المحسومة. وهنا تحديدًا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقلّل فرص التصعيد القضائي عبر تسريع القرار، وتوحيد الأدلة، ورفع جودة التقييم.

ما الذي تكشفه قضية القاطرات عن فجوات إدارة المطالبات؟

الرسالة الأساسية من القضية: عندما تتوزع المطالبة عبر سنوات وثائق متعددة، ومع أعطال متكررة وتفسيرات فنية متباينة، تصبح إدارة المطالبة نفسها “مخاطر تشغيلية” قد تنتهي بتقاضٍ.

الدعوى تتعلق بتغطية الهيكل والآلات (Hull & Machinery) لأربع قاطرات، ضمن حزم سنوية متتابعة (ذكرت الأوراق أعوامًا من 2020 إلى 2024). الضرر—بحسب ما ورد—تمحور حول وحدات دفع (thrusters) ومكونات داخلية مثل الحلقات والمحامل و”O-rings”، إضافة إلى إجهاد وتعب في نقاط تثبيت هذه الوحدات في الهيكل.

لماذا تتعقد مثل هذه المطالبات بسرعة؟

في مطالبات “آلات/هيكل” البحرية، هناك ثلاث طبقات من التعقيد تظهر كثيرًا:

• تحديد السبب الجذري: هل المشكلة خطأ تركيب؟ عيب تصميم خفي؟ إهمال تشغيلي؟ أم تآكل تدريجي؟
• توزيع الضرر زمنيًا: متى بدأت الأعراض؟ ومتى حدث “الحدث المؤمن” فعليًا؟
• تفسير الاستثناءات والبنود: مثل الاستثناء المرتبط بالتآكل التدريجي أو العيب التصميمي، مقابل بنود “أخطاء الحكم” و”العيوب الخفية”.

إذا لم تُحسم هذه الأسئلة مبكرًا، تتوسع الفجوة بين المؤمن له والمؤمّن. والنتيجة غالبًا: ملف متضخم، مراسلات طويلة، تقارير متعارضة، ثم نزاع.

5 نقاط ألم في معالجة مطالبات الأضرار البحرية (كما تظهر في القضية)

الجواب المباشر: نقاط الألم ليست “قانونية” بقدر ما هي بيانية وإجرائية. هذه خمس مشكلات تتكرر في مطالبات الأضرار البحرية الكبيرة.

1) قرارات تغطية بطيئة بسبب ضبابية الأدلة

الدعوى تزعم أن الإخطار بالمطالبات تم منذ 25/01/2021 لثلاث قاطرات ومنذ 28/07/2022 للرابعة، مع ادعاء استمرار غياب قبول/رفض واضح حتى 04/03/2025. أيًا كانت تفاصيل الدفاع، هذه فجوة زمنية ضخمة تكفي لتوليد احتكاك شديد.

المشكلة العملية: عندما تتأخر “نقطة القرار” (Coverage Position)، تتحول كل فاتورة إصلاح لاحقة إلى عنصر نزاع جديد.

2) تعدد سنوات الوثيقة = نزاع “على من يقع الضرر؟”

حتى مع وجود قائد اكتتاب (Lead Underwriter)، تظل مسألة أي سنة وثيقة تغطي أي جزء من الضرر سببًا شائعًا للتأخير—خصوصًا عندما تكون الأعطال متكررة وممتدة.

ما نراه غالبًا: ملفات تفتقد “خطًا زمنيًا موحدًا” يربط الأعراض، والإصلاحات، وفترات التغطية، والقرارات الفنية.

3) تضارب التقارير الفنية وصعوبة توحيد اللغة

الضرر هنا فني: محامل، حلقات، نقاط تثبيت، إجهاد معدني… هذه تفاصيل لا يتحدثها فريق المطالبات بالضرورة بنفس دقة المهندس البحري.

النتيجة: تقرير يقول “عيب تصميم”، وآخر يقول “تركيب غير مطابق”، وثالث يقول “إجهاد تشغيل”. وكل توصيف قد يغيّر مسار التغطية.

4) التداخل بين المطالبة والتقاضي/التحكيم ضد الموردين

القضية تشير إلى تحكيمات منفصلة ضد البنّاء والمصنّع بدأت في 03/2024 و06/2024. هذا النوع من الملفات يخلق حساسية إضافية لأن حقوق الحلول (Subrogation) تدخل على الخط.

المعضلة: كيف تدفع الشركة المؤمِّنة بسرعة دون أن تضعف موقف الاسترداد من الأطراف المتسببة؟ وكيف يموّل المؤمن له الإصلاحات دون وضوح التغطية؟

5) تكلفة النزاع ترتفع حتى قبل صدور حكم

ليست المشكلة فقط “2.5 مليون دولار إصلاحات”. هناك أيضًا:

• أتعاب خبراء فنيين
• تكاليف محامين
• وقت إدارة وتشغيل
• تعطّل الجدولة البحرية

الملف هنا يصبح مشروعًا كاملًا، لا مطالبة واحدة.

أين يدخل الذكاء الاصطناعي؟ ثلاث أدوات تغيّر شكل الملف من البداية

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي لا “يقرر بدل المؤمّن”، لكنه يضغط الزمن، ويرفع جودة الأدلة، ويقلل مساحة الخلاف. وهذا وحده يقلّل احتمالات التقاضي.

1) رؤية حاسوبية لتقييم الأضرار: صور وفيديو تتحول إلى أدلة قابلة للمقارنة

في المطالبات البحرية، الصورة غالبًا موجودة لكنها غير مستثمرة: صور فنيين، لقطات ورش، فيديوهات اختبار… الذكاء الاصطناعي يستطيع تنظيمها وتحويلها إلى سجل ضرر عبر الزمن.

كيف يفيد ذلك عمليًا؟

• تصنيف الصور حسب القاطرة/المكوّن/تاريخ الالتقاط
• اكتشاف نمط تكرار (مثل تدهور نقاط تثبيت محددة)
• مقارنة “قبل/بعد الإصلاح” لإثبات نطاق الضرر

الهدف ليس إبهار تقني؛ الهدف أن يصبح النقاش أقل عاطفية وأكثر اعتمادًا على أدلة متسقة.

2) نماذج سبب-نتيجة لتحديد السبب الجذري بسرعة (Root Cause Assist)

القضية تدور حول: هل السبب تركيب غير مطابق للمواصفات؟ أم عيب تصميم خفي؟ أم كلاهما؟

الذكاء الاصطناعي هنا يعمل كمساعد تحليلي يجمع:

• تقارير المسح البحري
• سجلات الصيانة
• ساعات تشغيل المعدات
• نتائج التحاليل المعدنية (إن وجدت)
• توصيفات الأعطال المتكررة

ثم ينتج “خريطة احتمالات” قابلة للنقاش. لا تعطي حكمًا نهائيًا، لكنها تمنح فريق المطالبات نقطة بداية قوية بدل البدء من الصفر في كل سنة وثيقة.

3) أتمتة قراءة الوثائق وبناء ملف تغطية قابل للتدقيق

الجزء الأكثر استنزافًا في المطالبات متعددة السنوات هو “الورق”: وثائق، ملاحق، بنود، مراسلات، تحفظات، تقارير.

باستخدام Document AI يمكن:

• استخراج البنود ذات الصلة (مثل بنود الأخطاء البشرية/العيوب الخفية/الاستثناءات)
• تلخيص المراسلات زمنيًا وإظهار نقاط التعارض
• بناء “Timeline” يربط الحدث بفترة الوثيقة وبالمستند الداعم

هذا النوع من التنظيم يقلل احتمال أن يقول أي طرف لاحقًا: “لم نرَ هذا المستند” أو “لم نفهم القصة كاملة”.

جملة قابلة للاقتباس: كل يوم تأخير في قرار التغطية يحوّل مطالبة فنية إلى نزاع قانوني. الذكاء الاصطناعي يقلّل التأخير لأنه يجعل الأدلة أسرع وأوضح.

إطار عملي لشركات التأمين والوسطاء: كيف نمنع التصعيد قبل المحكمة؟

الجواب المباشر: ضعوا إدارة المطالبة على مسار يشبه “إدارة مشروع” مع نقاط قرار واضحة، وادعموه بأدوات ذكاء اصطناعي للبيانات والصور والوثائق.

إليك إطارًا من 6 خطوات أستخدمه كمرجع عند تصميم عمليات مطالبات معقدة (بحرية أو صناعية):

1. تثبيت خط زمني موحّد خلال 72 ساعة من الإخطار: متى ظهرت الأعراض؟ ما الإصلاحات؟ ما التوقفات؟
2. توحد معجم الضرر: قائمة مكونات، أكواد أعطال، وتسمية موحدة للصور والتقارير.
3. مصفوفة تغطية حسب سنوات الوثيقة: ما الذي يُحتمل أن يقع على أي سنة؟ وما الثغرات؟
4. نقطة قرار أولية خلال 14 يومًا: حتى لو كانت “قرارًا مشروطًا” مع طلب معلومات محدد.
5. لوحة متابعة مشتركة (للمؤمّن/المؤمن له/الخبير) تُظهر ما تم استلامه وما ينقص.
6. مسار حلول واسترداد مبكر: فصل “الدفع للمؤمن له” عن “الاسترداد من الطرف المتسبب” مع وثائق تحفظ الحقوق.

هذه الخطوات ليست مثالية دائمًا، لكنها تقلل مساحة سوء الفهم. ومع الذكاء الاصطناعي، تصبح أقل تكلفة وأسهل تطبيقًا.

أسئلة يطرحها التنفيذيون عادة (وإجابات قصيرة وصريحة)

هل يقبل المنظمون والقضاء أدلة مولدة بالذكاء الاصطناعي؟

نقطة مهمة: المطلوب غالبًا ليس “مخرجات مولدة”، بل أدلة أصلية (صور، سجلات، تقارير) مع طبقة ذكاء اصطناعي لتنظيمها وتحليلها. الأفضل أن يكون هناك سجل تدقيق: من أين جاءت البيانات؟ من لمسها؟ ما الذي تغير؟

هل سيزيد الذكاء الاصطناعي النزاعات لأن كل طرف سيأتي بنموذج مختلف؟

إذا استُخدم بدون حوكمة، نعم ممكن. لكن عند وضع معايير مشتركة للبيانات والتفسير (Data Standards) يصبح الذكاء الاصطناعي وسيلة لتقليص الاختلاف، لا لتوسيعه.

ما أسرع مكسب يمكن تحقيقه في 60 يومًا؟

أسرع مكسب عادة هو: أتمتة قراءة الوثائق وبناء Timeline للمطالبة. هذا وحده يقلل زمن “التحول من مستندات إلى قرار”.

خطوة عملية لفرق التأمين في الإمارات: ماذا نفعل في 2026؟

نهاية ديسمبر عادة وقت مراجعة الخطط والميزانيات. إذا تعمل في شركة تأمين، وسيط، أو مدير مخاطر في الإمارات، فهذه خطوة واضحة لبداية 2026:

• اختر 10 مطالبات معقدة من 2025 (بحرية، ممتلكات صناعية، هندسية).
• طبّق عليها نموذج “ملف موحد” مدعوم بـ Document AI + تنظيم صور/تقارير.
• قِس 3 مؤشرات فقط:
  1. زمن الوصول لأول قرار تغطية (بالأيام)
  2. عدد مرات طلب معلومات مكررة
  3. نسبة الملفات التي انتقلت لنزاع رسمي

إذا انخفض المؤشر الأول والثاني، غالبًا سينخفض الثالث تلقائيًا.

الملفات البحرية تُظهر التعقيد بأوضح شكل، لكنها ليست حالة استثنائية. الواقع أن كل مطالبة كبيرة هي معركة على البيانات قبل أن تكون معركة على البنود. الذكاء الاصطناعي في التأمين وإدارة المخاطر ليس رفاهية تقنية؛ هو طريقة عملية لتقليل تكلفة الخلاف، ورفع عدالة القرار، وتسريع التعويض.

إذا كنت تبني أو تطوّر قسم المطالبات في 2026: ما الذي ستفضّله—فريق يطارد المستندات في البريد، أم نظام يجعل القصة كاملة أمامك خلال دقائق؟