تهدف الدورة إلى تطوير خبرات مؤسسية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي داخل عمليات إعادة التأمين. يتعلم المشاركون تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة الاكتتاب، تقييم التعرض للكوارث، كفاءة المطالبات، وتحسين إدارة المحافظ. كما يكتسبون القدرة على استخدام أنظمة تقييم مخاطر المعيدين وتحليل المخاطر التنبؤية، وتطبيق الذكاء الاصطناعي للمطالبات لتحسين الأتمتة وكشف الاحتيال.

تزود الدورة المشاركين بالأطر اللازمة لدمج الذكاء الاصطناعي في الاتفاقيات والعقود الفردية، مما يحسن كفاءة العمليات وتوافق الاستراتيجيات. يكتسب الحاضرون مهارات لضمان أن تدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي معايير الامتثال، وتحسن القدرة التنبؤية، وتمكن اتخاذ قرارات قائمة على البيانات عبر سلسلة قيمة إعادة التأمين. الهدف هو خلق كوادر مؤسسية جاهزة لاستخدام الذكاء الاصطناعي للنمو المستدام وإدارة المخاطر.

الفئة المستهدفة

تستهدف الدورة المحترفين والتنفيذيين في صناعة إعادة التأمين المسؤولين عن إدارة المخاطر، الاكتتاب، معالجة المطالبات، استراتيجية المحافظ، والتحول الرقمي. تشمل الدورة المعيدين، محللي المخاطر، خبراء نمذجة الكوارث، مدراء المطالبات، فرق الاكتتاب، المتخصصين الإكتواريين، وقادة الابتكار الذين يسعون لدمج التحليلات الذكية في عمليات الاتفاقيات والعقود الفردية.

كما تستهدف المؤسسات التي ترغب في تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي لإعادة التأمين لأتمتة سير العمل، تعزيز القدرة التنبؤية، إدارة المخاطر الكارثية، وتقوية اتخاذ القرارات على مستوى المحافظ. الفرق المسؤولة عن الامتثال التنظيمي، أتمتة المطالبات، وكفاءة العمليات ستستفيد من البرنامج.

الوحدة الأولى: أساسيات الذكاء الاصطناعي في إعادة التأمين

تقدم هذه الوحدة أهمية الذكاء الاصطناعي على المستوى المؤسسي في مجال إعادة التأمين. يستكشف المشاركون دور الذكاء الاصطناعي في تحسين إدارة المحافظ، مراقبة المخاطر، وزيادة كفاءة العمليات عبر الاتفاقيات والعقود الفردية. كما تناقش الوحدة القيمة الاستراتيجية لتطبيق التدريب على الذكاء الاصطناعي في إعادة التأمين لتعزيز الأداء التشغيلي واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.

الوحدة الثانية: نماذج الذكاء الاصطناعي لإعادة التأمين

يكتسب المشاركون خبرة عملية في استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لإعادة التأمين. تتضمن الوحدة تطبيق النماذج التنبؤية لتحسين الاكتتاب، التسعير، وإدارة المحافظ. كما تركز على دمج البيانات، التحقق من صحة النماذج، ومراقبة أداء الأنظمة لضمان دقة المخرجات وفاعلية اتخاذ القرارات.

الوحدة الثالثة: نمذجة الكوارث بالذكاء الاصطناعي لإعادة التأمين

تركز هذه الوحدة على استخدام الذكاء الاصطناعي لنمذجة الكوارث الطبيعية والبشرية. يتعلم المشاركون كيفية محاكاة التأثير المالي للأحداث الكبرى، تقييم التعرض للمخاطر، وقياس الأثر على رأس المال. تساعد الوحدة في اتخاذ قرارات استراتيجية لنقل المخاطر وتحسين توزيع رأس المال والتخطيط للطوارئ.

الوحدة الرابعة: دمج الذكاء الاصطناعي في الاتفاقيات والعقود الفردية

يتعلم المشاركون كيفية دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في عمليات الاتفاقيات الجماعية والعقود الفردية. تشمل الوحدة تحسين تقييم المخاطر، أتمتة تدفق العمل، وتعزيز كفاءة اتخاذ القرارات المؤسسية. كما تركز على تصميم أدوات استراتيجية لتسهيل هيكلة إعادة التأمين وتحقيق أفضل نتائج للمحافظ.

الوحدة الخامسة: تقييم مخاطر المعيدين بالذكاء الاصطناعي

تتضمن هذه الوحدة تدريب المشاركين على استخدام الذكاء الاصطناعي لتقييم مخاطر المعيدين. يتم التركيز على المراقبة التنبؤية، تحليل المحافظ، والتخطيط بناءً على السيناريوهات المختلفة. تساعد هذه الأدوات في تحسين دقة اتخاذ القرار، تعزيز الكفاءة التشغيلية، وتقييم المخاطر بشكل مستدام.

الوحدة السادسة: الذكاء الاصطناعي للمطالبات في إعادة التأمين

يكتسب المشاركون مهارات استخدام الذكاء الاصطناعي في أتمتة معالجة المطالبات، اكتشاف الاحتيال، وتحسين سرعة تسوية المطالبات. تركز الوحدة على تقليل تكاليف العمليات، تعزيز الكفاءة، وضمان الامتثال التنظيمي في جميع إجراءات معالجة المطالبات.

الوحدة السابعة: الحوكمة، الامتثال، واستراتيجية الذكاء الاصطناعي في إعادة التأمين

تركز هذه الوحدة على الحوكمة الاستراتيجية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي داخل مؤسسات إعادة التأمين. يتعلم المشاركون كيفية مواءمة الأنظمة الذكية مع المتطلبات التنظيمية، السياسات المؤسسية، واستراتيجيات الأعمال طويلة الأجل. تهدف الوحدة إلى ضمان أقصى درجات الأداء، الشفافية، والابتكار المستدام باستخدام الذكاء الاصطناعي.