چکیده
تحولات فناورانه ناشی از ظهور هوش مصنوعی در دهه اخیر، صنعت بیمه را با چالشی بیسابقه در حوزه حکمرانی و مدیریت تغییر مواجه ساخته است. گذار از ساختارهای سنتی به سامانههای دادهمحور، نیازمند نگاهی آیندهپژوهانه و تصمیمگیری مبتنی بر سناریوهای تحول است. پژوهش حاضر با هدف ترسیم چشمانداز آینده حکمرانی صنعت بیمه در عصر هوش مصنوعی انجام شده و تلاش دارد تا با بهرهگیری از رویکرد آیندهپژوهی سناریویی، الگوهای ممکن حکمرانی تحول را شناسایی و تحلیل کند. تمرکز پژوهش بر بررسی پیوند میان مدیریت تغییر، نظارت هوشمند و مشارکت ذینفعان در مسیر گذار به حکمرانی دیجیتال است. روش پژوهش مبتنی بر تحلیل نظری و اسنادی بوده و با تکیه بر مدلهای بینالمللی آیندهپژوهی و تجربیات کشورهای پیشرو در بیمه هوشمند انجام شده است. یافتهها نشان میدهد که آینده مطلوب صنعت بیمه زمانی تحقق مییابد که حکمرانی هوش مصنوعی، مشارکتپذیر، یادگیرنده و مبتنی بر اعتماد فناورانه باشد. این مقاله ضمن تحلیل سناریوهای تحول، پیشنهادهایی برای سیاستگذاران و مدیران بیمهای جهت ارتقای ظرفیتهای آیندهنگری و نوآوری ارائه میدهد.
واژگان کلیدی:
آیندهپژوهی، صنعت بیمه، حکمرانی هوشمند، مدیریت تغییر، هوش مصنوعی
۱- مقدمه
شرح مساله
در دههی اخیر، هوش مصنوعی بهعنوان یکی از نیروهای محرک اصلی تحول در صنعت خدمات مالی و بیمه شناخته شده است (OECD, 2020). الگوریتمهای یادگیری ماشین، تحلیل دادههای رفتاری و مدلهای پیشبینی ریسک، چهرهی صنعت بیمه را بهطور بنیادین دگرگون کردهاند (Eling & Lehmann, 2018). این تحولات نهتنها شیوهی ارزیابی ریسک و قیمتگذاری بیمه را تغییر دادهاند، بلکه بنیانهای حکمرانی و ساختار تصمیمگیری را نیز متحول کردهاند.
در چنین بستری، مسئلهی اصلی این پژوهش، بررسی این پرسش است که حکمرانی آینده در صنعت بیمه ایران در عصر هوش مصنوعی چه ویژگیهایی خواهد داشت و چه الگوی مدیریتی میتواند زمینهساز تحول هوشمند و پایدار باشد؟
صنعت بیمه در ایران، با وجود رشد دیجیتالی در سالهای اخیر، هنوز با چالشهای متعددی در زمینهی چابکی مدیریتی، نوآوری فناورانه و مشارکت ذینفعان روبهروست (محمدی و غفاری، ۱۴۰۲). ساختارهای تصمیمگیری متمرکز و فرآیندهای کند اجرایی، امکان بهرهگیری مؤثر از هوش مصنوعی را محدود کردهاند. از این رو، نیاز به مدلی نوین از حکمرانی که همزمان پاسخگو، انعطافپذیر و آیندهنگر باشد، بهشدت احساس میشود.
در واقع، ورود هوش مصنوعی، صرفاً یک تغییر فناورانه نیست؛ بلکه تحولی ساختاری در نظام حکمرانی صنعت بیمه است. این تحول بر محور داده، الگوریتم و تعاملات چندذینفعی شکل میگیرد. به همین دلیل، مدیریت تغییر در چنین محیطی باید نهتنها به اصلاح فرآیندها، بلکه به بازتعریف نقش انسان، نهاد و فناوری بپردازد (Bryson et al., 2015).
ضرورت انجام پژوهش
ضرورت این پژوهش در دو سطح نظری و کاربردی قابل تبیین است. در سطح نظری، پژوهش حاضر در پی پیوند دادن ادبیات آیندهپژوهی با حوزه حکمرانی تحول در صنعت بیمه است. تاکنون مطالعات محدودی در ایران به بررسی همزمان ابعاد آیندهپژوهی، هوش مصنوعی و مشارکت ذینفعان در صنعت بیمه پرداختهاند. ازاینرو، این مقاله میکوشد خلأ نظری موجود را پر کند و مدلی مفهومی برای تحلیل آیندههای ممکن ارائه دهد.
در سطح کاربردی نیز، مدیران صنعت بیمه با چالش تصمیمگیری در شرایط عدم قطعیت، پیچیدگی فناوری و فشارهای مقرراتی روبهرو هستند. بهرهگیری از رویکرد آیندهپژوهی میتواند به آنها کمک کند تا بهجای واکنش به تغییرات، آنها را پیشبینی و هدایت کنند. چنین رویکردی، بستر طراحی سیاستهای تطبیقی و یادگیرنده را فراهم میآورد که لازمهی حکمرانی هوشمند است (Habegger, 2010).
نوآوری پژوهش
نوآوری اصلی این تحقیق در ترکیب سه حوزه مفهومی کلیدی است:
- آیندهپژوهی و سناریونویسی،
- حکمرانی هوشمند و مشارکت ذینفعان،
- مدیریت تغییر در بستر هوش مصنوعی.
در حالیکه اغلب مطالعات پیشین، این سه حوزه را بهصورت مجزا بررسی کردهاند، این مقاله با نگرشی تلفیقی، چارچوبی ارائه میدهد که بر مبنای آن، آیندهی حکمرانی صنعت بیمه بهصورت چندمسیره و منعطف ترسیم میشود. بدینترتیب، این پژوهش از سطح تحلیل وضع موجود فراتر رفته و به سمت تصویرسازی از آیندههای بدیل و مطلوب حرکت میکند (Voros, 2017).
همچنین، این مقاله یکی از معدود مطالعاتی است که در فضای ملی ایران، موضوع «اعتماد فناورانه» و نقش آن در حکمرانی هوشمند بیمه را مطرح میکند.
اهداف پژوهش
اهداف اصلی پژوهش عبارتاند از:
- شناسایی روندهای کلیدی و نیروهای پیشران تأثیرگذار بر حکمرانی آیندهی صنعت بیمه در عصر هوش مصنوعی.
- تحلیل سناریوهای ممکن برای تحول ساختار مدیریتی و نظارتی در صنعت بیمه ایران.
- ارائه چارچوب پیشنهادی برای حکمرانی هوشمند و مشارکتی مبتنی بر آیندهپژوهی.
در مجموع، این پژوهش میکوشد پلی نظری میان آیندهپژوهی، فناوریهای نو و مدیریت تحول در صنعت بیمه ایجاد کند و از رهگذر آن، تصویری از آیندههای ممکن حکمرانی بیمه ایران ترسیم نماید.
- مبانی نظری پژوهش
حکمرانی هوشمند (Smart Governance)
حکمرانی هوشمند به استفاده از داده، فناوریهای دیجیتال و سازوکارهای مشارکتی برای بهبود شفافیت، پاسخگویی و اثربخشی سیاستگذاری گفته میشود (Kuhlmann & Rip, 2018).
ارتباط با موضوع: در صنعت بیمهِ متکی بر هوش مصنوعی، حکمرانی هوشمند به معنای طراحی چارچوبهایی است که هم توسعه و نوآوری را تسهیل کنند و هم از مخاطرات الگوریتمی، نقض حریم خصوصی و تبعیض جلوگیری نمایند. بدون چنین حکمرانیای، بهکارگیری ابزارهای تحلیل داده و یادگیری ماشینی میتواند منجر به تصمیمات غیرقابلتوضیح و فقدان اعتماد عمومی گردد (OECD, 2020).
مدیریت تغییر (Change Management)
مدیریت تغییر مجموعهای از فرایندها، ابزارها و رویکردها برای هدایت سازمان از وضعیت فعلی به وضعیت مطلوب است؛ شامل آمادهسازی افراد، بازطراحی فرآیندها و تثبیت تغییرات (Kotter, 1996).
ارتباط با موضوع: پیادهسازی سامانههای مبتنی بر هوش مصنوعی در بیمه، نه تنها نیازمند فناوری است بلکه مستلزم تغییر نقشها، ساختارها و فرهنگ سازمانی است. موفقیت فازهای فنی وابسته به توانایی سازمان در مدیریت مقاومت، ارتقای مهارتها و ایجاد انگیزه برای یادگیری مداوم است (Kotter, 1996; Eling & Lehmann, 2018).
آیندهپژوهی و سناریونویسی (Foresight & Scenario Planning)
آیندهپژوهی فرآیندی نظاممند برای شناسایی روندها، عدمقطعیتها و طراحی سناریوهای بدیل است؛ سناریونویسی به شکلدهی روایتهای محتمل، ممکن و مطلوب از آینده میپردازد (Schwartz, 1991; Bradfield et al., 2005).
ارتباط با موضوع: در محیط پرشتاب فناوری، تصمیمگیری حکمرانی مبتنی بر سناریو به سیاستگذاران بیمه امکان میدهد تا برای چند مسیر محتمل آماده شوند و چارچوبهای تنظیمی انعطافپذیری طراحی کنند. استفاده از سناریوها کمک میکند تا اثرات بلندمدت هوش مصنوعی بر بازار، ریسکها و ساختارهای نهادی پیشفرض بررسی شود (Voros, 2017).
مشارکت ذینفعان (Stakeholder Engagement)
مشارکت ذینفعان فرایندی است که طی آن بازیگران مؤثر (بیمهگران، نهاد ناظر، مشتریان، تأمینکنندگان فناوری و جامعه مدنی) در طراحی و اجرای سیاستها دخیل میشوند (Provan & Kenis, 2008).
ارتباط با موضوع: حکمرانی هوشمند بیمه در عصر AI نیازمند مشارکت شبکهای است؛ ذینفعان نه تنها منابع و دادهها را فراهم میکنند بلکه در تعیین ضوابط اخلاقی، استانداردهای فنی و مکانیسمهای پاسخگویی نقش دارند. مشارکت مؤثر، مشروعیت و پذیرش اجتماعی سیاستها را افزایش میدهد و امکان کشف زودهنگام ریسکها را فراهم میآورد.
نظارت هوشمند (Smart Supervision / SupTech)
نظارت هوشمند به کاربرد ابزارهای فناوری (از جمله یادگیری ماشین و تحلیل بلادرنگ) در فرآیندهای نظارتی گفته میشود تا ریسکها سریعتر و دقیقتر شناسایی شوند (World Bank, 2023).
ارتباط با موضوع: برای نهاد ناظر بیمه، نظارت هوشمند به معنی حرکت از بازرسی دورهای به پایش بلادرنگ عملکرد الگوریتمها، مدلهای ریسک و انطباق با مقررات است. ترکیب SupTech با رویکردهای آیندهپژوهی باعث میشود نظارت نه تنها واکنشی، بلکه پیشبینانه و تطبیقی باشد.
اعتماد فناورانه و شفافیت الگوریتمی (Technological Trust & Algorithmic Transparency)
اعتماد فناورانه به میزان اتکای ذینفعان به نتایج فناوری و تعامل با سامانههای خودکار اشاره دارد؛ شفافیت الگوریتمی یعنی توان توضیح تصمیمات مدلهای هوش مصنوعی (Jobin, Ienca, & Vayena, 2019).
ارتباط با موضوع: در بیمه، کاهش ابهام در عملکرد مدلها و تضمین پاسخگویی برای ایجاد اعتماد مشتریان و ناظران الزامی است. سیاستهای حکمرانی باید شامل الزامات توضیحپذیری، ممیزی الگوریتمی و مکانیزمهای جبران خسارت احتمالی باشند.
حکمرانی تطبیقی و یادگیری نهادی (Adaptive Governance & Organizational Learning)
حکمرانی تطبیقی فرآیندی پویا برای اصلاح سیاستها و سازوکارها در پاسخ به بازخوردها و شواهد جدید است؛ یادگیری نهادی توان سازمان برای جذب، تطبیق و تولید دانش جدید است (Kuhlmann & Rip, 2018).
ارتباط با موضوع: در محیطی که فناوری و ریسکها سریع تغییر میکنند، ساختارهای حکمرانی باید ظرفیت بازخورد سریع، آزمایش سیاستها (regulatory sandboxes) و یادگیری مستمر را داشته باشند تا تصمیمها کارآمد و بهروز بمانند.
پیوند مفهومی میان مبانی و چارچوب پژوهش
ترکیب این مفاهیم نشان میدهد که حکمرانی آیندهنگر در صنعت بیمه مستلزم چارچوبی چندبعدی است:
- فناوری(هوش مصنوعی و ابزارهای SupTech) ابزار عمل؛
- مدیریت تغییر و یادگیری سازمانی موتور اجرایی؛
- مشارکت ذینفعان و شفافیت الگوریتمی منشأ مشروعیت و اعتماد؛
- و آیندهپژوهی/سناریونویسی بستر طراحی راهبردهای انعطافپذیر.
این پیوند مفهومی، پایهای نظری برای تحلیل سناریویی پژوهش فراهم میآورد؛ بهطوریکه هر سناریو باید هم بُعد فناورانه و هم جنبههای حکمرانی، اجتماعی و نهادی را در بر گیرد تا پیشنهادات سیاستی قابلیت اجرا و مقبولیت پیدا کنند (Bradfield et al., 2005; Voros, 2017).
- مروری بر پیشینه پژوهش
پیشینه ایرانی
محمدی و غفاری (۱۴۰۲)، در مقالهای تحت عنوان «تحلیل تأثیر هوش مصنوعی بر عملکرد شرکتهای بیمه در ایران» به بررسی کاربرد هوش مصنوعی در بیمه ایران پرداختند و نتیجه گرفتند که استقرار سیستمهای هوشمند موجب افزایش دقت در محاسبه حق بیمه، کاهش خطا و بهبود رضایت مشتریان شده است.
عباسی و قنبری (۱۴۰۱)، در مقالهای تحت عنوان «آیندهپژوهی در صنعت بیمه ایران با رویکرد سناریونویسی» به تحلیل آینده صنعت بیمه ایران پرداختند و نتیجه گرفتند که استفاده از سناریونویسی و مدلهای آیندهنگر به مدیران کمک میکند تا تصمیمات استراتژیک بهتری اتخاذ کنند و آمادگی سازمانی را افزایش دهند.
حسینی و رضایی (۱۴۰۰)، در مقالهای تحت عنوان «نقش ذینفعان در تحول دیجیتال شرکتهای بیمه» به بررسی اهمیت مشارکت ذینفعان در پروژههای دیجیتال پرداختند و نشان دادند که مشارکت فعال ذینفعان موجب بهبود پذیرش فناوری و افزایش کارایی اجرایی پروژهها میشود.
کریمی و جعفری (۱۳۹۹)، در مقالهای تحت عنوان «مدیریت تغییر و تحول دیجیتال در شرکتهای بیمه ایران» به بررسی فرآیندهای مدیریت تغییر پرداختند و نتیجه گرفتند که برنامهریزی دقیق، آموزش کارکنان و مدیریت مقاومت در برابر تغییر، از عوامل کلیدی موفقیت تحول دیجیتال است.
پیشینه خارجی
Aithal & Aithal (2020)، در مقالهای تحت عنوان Innovation in the Insurance Sector Using Artificial Intelligence به بررسی نوآوریهای مبتنی بر هوش مصنوعی در صنعت بیمه پرداختند و نتیجه گرفتند که بهرهگیری از الگوریتمهای هوش مصنوعی موجب افزایش دقت ارزیابی ریسک و کاهش هزینههای عملیاتی میشود.
Bennett & Lemoine (2019)، در مقالهای تحت عنوان What VUCA Really Means for You به تحلیل چالشهای محیطهای متغیر، پیچیده و نامطمئن (VUCA) در سازمانها پرداختند و نتیجه گرفتند که سازمانها برای موفقیت نیازمند حکمرانی منعطف، تصمیمگیری پیشبینانه و توانمندی آیندهنگر هستند.
Bryson, Crosby & Bloomberg (2015)، در مقالهای تحت عنوان Public Value Governance: Moving Beyond Traditional Public Administration به بررسی حکمرانی ارزش عمومی در سازمانهای خدماتی پرداختند و نتیجه گرفتند که حکمرانی مشارکتی و یادگیرنده میتواند کیفیت تصمیمگیری و کارایی سازمانی را بهبود دهد.
Eling & Lehmann (2018)، در مقالهای تحت عنوان The Impact of Digitalization on the Insurance Value Chain and the Insurability of Risks به اثر دیجیتالیشدن بر زنجیره ارزش بیمه پرداختند و نشان دادند که هوش مصنوعی و تحلیل داده موجب افزایش قابلیت پیشبینی ریسک و بهبود خدمات بیمهای میشود.
Habegger (2010)، در مقالهای تحت عنوان Strategic Foresight in Public Policy به بررسی کاربرد آیندهپژوهی در سیاستگذاری عمومی پرداخت و نتیجه گرفت که سناریونویسی و تحلیل روندها ابزارهایی کلیدی برای تصمیمگیری در شرایط عدم قطعیت هستند.
- روششناسی پژوهش
پژوهش حاضر با هدف بررسی چشمانداز آینده حکمرانی صنعت بیمه در عصر هوش مصنوعی و تحلیل سناریویی از مدیریت تغییر و مشارکت ذینفعان طراحی شده است. این تحقیق از نوع تحقیقات نظری-تحلیلی و کیفی با رویکرد آیندهپژوهانه محسوب میشود. لذا روششناسی پژوهش، ترکیبی از تحلیل اسنادی، مصاحبههای خبره و طراحی سناریو است که امکان ترسیم چشماندازهای ممکن حکمرانی آینده صنعت بیمه را فراهم میکند. این رویکرد، تصمیمگیری استراتژیک مبتنی بر آیندهپژوهی و آمادهسازی سازمانها برای مواجهه با تحولات فناورانه را تقویت میکند.
نوع پژوهش و رویکرد
با توجه به ماهیت موضوع که ترکیبی از فناوری، مدیریت و حکمرانی است، رویکرد پژوهش کیفی و آیندهپژوهانه انتخاب شد. این رویکرد امکان میدهد تا روندهای تحولی، نیروهای محرک و عدم قطعیتهای کلیدی شناسایی شده و سناریوهای بدیل برای آینده حکمرانی بیمه طراحی شود (Schwartz, 1991).
جامعه و نمونه پژوهش
جامعه آماری پژوهش شامل:
- مدیران ارشد شرکتهای بیمه،
- کارشناسان فناوری و هوش مصنوعی در صنعت بیمه،
- نهادهای نظارتی و سیاستگذاران.
با توجه به ماهیت کیفی پژوهش، نمونهگیری هدفمند و از نوع خبره محور انجام شد تا افراد دارای تجربه و دانش مرتبط، اطلاعات ارزشمند و عمیق ارائه دهند (Patton, 2015).
ابزارهای جمعآوری دادهها
تحلیل اسنادی و منابع ثانویه: شامل مقالات علمی، گزارشهای بینالمللی و ملی، مستندات شرکتهای بیمه و منابع مرتبط با آیندهپژوهی و هوش مصنوعی.
مصاحبههای نیمهساختاریافته با خبرگان: این مصاحبهها با هدف شناسایی روندها، چالشها، فرصتها و دیدگاههای مدیریتی انجام شد.
روش تحلیل دادهها
برای تحلیل دادهها از روش تحلیل محتوا و ترکیب با سناریونویسی استفاده شد:
- مرحله اول: استخراج روندها، نیروهای محرک و عدم قطعیتها از منابع و مصاحبهها.
- مرحله دوم: دستهبندی یافتهها بر اساس ابعاد حکمرانی، مدیریت تغییر، مشارکت ذینفعان و فناوری.
- مرحله سوم: طراحی سناریوهای آینده با استفاده از ماتریس تأثیر-عدم قطعیت و تکنیکهای تحلیل سناریویی (Bradfield et al., 2005).
اعتبار و روایی پژوهش
اعتبار پژوهش با استفاده از تکنیک triangulation حاصل شد، به این معنا که دادهها از منابع مختلف (مقالات، مستندات و مصاحبه با خبرگان) تلفیق شدند تا اعتبار مفهومی و علمی یافتهها افزایش یابد. همچنین، برای اطمینان از صحت دادهها، نتایج تحلیل اولیه با برخی از خبرگان مورد تأیید قرار گرفت (Lincoln & Guba, 1985).
محدودیتهای روششناسی
- محدودیت زمانی و دسترسی به برخی دادههای اختصاصی شرکتهای بیمه.
- ماهیت کیفی پژوهش، امکان تعمیم یافتهها به کل صنعت بیمه را محدود میکند، هرچند تحلیل سناریویی تصویری استراتژیک و مفهومی ارائه میدهد.
- یافتههای پژوهش
پژوهش حاضر با ترکیب تحلیل اسنادی، مصاحبه با خبرگان و سناریونویسی، یافتههای خود را در چهار بعد اصلی ارائه میدهد:
روندها و نیروهای محرک حکمرانی آینده
تحلیل دادهها نشان داد که حکمرانی صنعت بیمه در آینده تحت تأثیر چندین روند کلیدی قرار دارد:
- دیجیتالی شدن خدمات بیمه: استفاده گسترده از سامانههای دادهمحور و هوش مصنوعی، موجب افزایش سرعت پردازش و دقت در ارزیابی ریسک میشود.
- تغییرات رفتار مشتریان: افزایش تقاضای خدمات آنلاین و شخصیسازی شده، فشار بر شرکتها برای ارائه محصولات انعطافپذیر و فناوریمحور را تشدید کرده است.
- توسعه مقررات و استانداردهای هوش مصنوعی: الزامات قانونی و استانداردسازی فناوری، تأثیر مستقیم بر طراحی مدلهای حکمرانی دارد.
- فشار رقابتی و نوآوری در صنعت: ظهور استارتاپهای بیمهای و رقابت با شرکتهای سنتی، سازمانها را به سمت نوآوری و مدیریت تحول سوق داده است.
چالشهای مدیریت تغییر
مدیریت تغییر در صنعت بیمه با چالشهای متعددی همراه است:
- مقاومت سازمانی: برخی کارکنان و مدیران نسبت به تغییرات فناورانه و استفاده از هوش مصنوعی مقاومت نشان میدهند.
- کمبود مهارتهای دیجیتال: ناتوانی در استفاده مؤثر از فناوریهای نوین، مانعی برای پیادهسازی موفقیتآمیز است.
- عدم تطابق فرآیندهای سنتی با فناوریهای جدید: فرآیندهای طولانی و سلسلهمراتبی، سرعت نوآوری را کاهش میدهند.
نقش مشارکت ذینفعان
تحلیل مصاحبهها و اسناد نشان داد که مشارکت فعال ذینفعان، کلید موفقیت تحول دیجیتال در بیمه است:
- همکاری با نهادهای نظارتی، امکان تطابق سیاستها با الزامات قانونی را فراهم میکند.
- تعامل با مشتریان و کاربران نهایی، به طراحی محصولات منعطف و رضایتبخش کمک میکند.
- مشارکت با شرکای فناورانه و استارتاپها، مسیر نوآوری و توسعه ابزارهای هوشمند را هموار میسازد.
سناریوهای آینده حکمرانی
با بهرهگیری از تحلیل سناریویی و ماتریس تأثیر-عدم قطعیت، سه سناریوی اصلی برای آینده حکمرانی صنعت بیمه ترسیم شد:
- سناریوی مطلوب (هوشمند، مشارکتی و منعطف):
- حکمرانی دادهمحور و مبتنی بر هوش مصنوعی.
- مشارکت فعال ذینفعان در طراحی و اجرا.
- تطبیق سریع با تغییرات فناوری و مقررات.
- سناریوی محتمل (محدود و تدریجی):
- استفاده محدود از فناوریهای هوشمند.
- مشارکت ذینفعان به صورت جزئی و غیررسمی.
- بهبود فرآیندها به شکل تدریجی و بدون تغییرات بنیادین.
- سناریوی نامطلوب (سنتی و ناکارآمد):
- مقاومت سازمانی بالا در برابر فناوریهای نوین.
- عدم تعامل مؤثر با ذینفعان.
- کاهش رقابتپذیری و آسیب به کیفیت خدمات.
پیامدهای یافتهها
تحلیل دادهها نشان داد که:
- آینده موفق صنعت بیمه وابسته به ترکیب حکمرانی هوشمند، مدیریت تغییر و مشارکت ذینفعان است.
- پیادهسازی هوش مصنوعی بدون برنامهریزی ساختاری و سیاستگذاری مبتنی بر سناریو، ریسک شکست پروژههای تحول دیجیتال را افزایش میدهد.
- طراحی سیاستها و برنامههای آموزشی برای ارتقای مهارتهای دیجیتال کارکنان و مدیران، ضرورت دارد.
- جمعبندی و پیشنهادهای پژوهش
جمعبندی
پژوهش حاضر با هدف بررسی چشمانداز آینده حکمرانی صنعت بیمه در عصر هوش مصنوعی و تحلیل سناریویی از مدیریت تغییر و مشارکت ذینفعان انجام شد. یافتهها نشان میدهد که حکمرانی هوشمند و دادهمحور، ستون اصلی موفقیت تحول در صنعت بیمه است و موجب بهبود کیفیت تصمیمگیری، افزایش شفافیت و ارتقای پاسخگویی سازمانها میشود. مدیریت تغییر ساختاری، با تمرکز بر کاهش مقاومت سازمانی، ارتقای مهارتهای دیجیتال و بازطراحی فرآیندها، بستر استقرار موفق فناوریهای هوشمند را فراهم میکند. همچنین، مشارکت فعال ذینفعان در تصمیمگیری و اجرا، نقش کلیدی در افزایش اعتماد فناورانه، پذیرش نوآوری و توسعه پایدار صنعت بیمه دارد.
تحلیل سناریویی پژوهش، سه مسیر اصلی برای آینده حکمرانی ترسیم کرد: سناریوی مطلوب (هوشمند و مشارکتی)، سناریوی محتمل (تدریجی و محدود) و سناریوی نامطلوب (سنتی و ناکارآمد). یافتهها نشان میدهد که ادغام حکمرانی هوشمند، مدیریت تغییر و مشارکت ذینفعان میتواند سازمانهای بیمه را در برابر عدم قطعیتهای فناورانه و بازار رقابتی مقاوم و پیشرو سازد. این پژوهش، راهنمایی عملی برای سیاستگذاران و مدیران صنعت بیمه در طراحی چارچوبهای آیندهنگر و پایدار ارائه میدهد.
محدودیتهای پژوهش
با وجود تلاش برای انجام یک تحلیل جامع و آیندهپژوهانه، این پژوهش دارای محدودیتهایی است که ذکر آنها به درک بهتر نتایج کمک میکند:
محدودیت زمانی و منابع: دسترسی به دادهها و اسناد داخلی برخی شرکتهای بیمه محدود بود و زمان پژوهش اجازه بررسی تمامی نمونهها را نمیداد.
ماهیت کیفی پژوهش: استفاده از مصاحبههای خبره و تحلیل اسنادی، باعث شد یافتهها بیشتر توصیفی و تحلیلی باشند و قابلیت تعمیم به کل صنعت بیمه محدود گردد.
تمرکز جغرافیایی و فرهنگی: پژوهش عمدتاً بر صنعت بیمه ایران متمرکز بود؛ بنابراین برخی ویژگیها و روندهای جهانی ممکن است بهطور کامل پوشش داده نشده باشند.
پویایی فناوری: هوش مصنوعی و ابزارهای دیجیتال به سرعت در حال تحول هستند و یافتهها ممکن است با تغییر فناوری و مقررات، نیازمند بازبینی شوند.
پیشنهادهای پژوهش
با توجه به محدودیتها و یافتههای پژوهش، پیشنهادهایی برای زیر برای سیاستگذاران، مدیران و پژوهشگران در مطالعات آینده ارائه میشود:
گسترش مطالعات کمی و ترکیبی: پژوهشهای آینده میتوانند با استفاده از دادههای کمی و تحلیل آماری، اعتبار نتایج کیفی را تقویت کنند.
تمرکز بر نمونههای بینالمللی: انجام مقایسههای بینالمللی برای شناسایی الگوهای موفق حکمرانی هوشمند در کشورهای پیشرو.
پیگیری طولی: بررسی تحولات صنعت بیمه در بازههای زمانی طولانیتر، برای تحلیل اثرات بلندمدت هوش مصنوعی و مدیریت تغییر.
تمرکز بر جنبههای اخلاقی و قانونی: پژوهشهای آتی میتوانند نقش اخلاق و قوانین حاکم بر هوش مصنوعی در بیمه را بررسی و چارچوبهای بهینه ارائه دهند.
استفاده از ابزارهای نوین آیندهپژوهی: بهرهگیری از شبیهسازی، مدلسازی پیشبینی و تکنیکهای پیشرفته تحلیل سناریویی برای ترسیم آینده دقیقتر و عملیاتیتر.
و با توجه به یافتههای پژوهش پیشنهادهایی ه سیاستگذاران، مدیران و پژوهشگران در مطالعات آینده در حوزههای ذیل، ارائه میشود:
طراحی چارچوب حکمرانی هوشمند:
- تدوین سیاستها و استانداردهای مبتنی بر داده و فناوری برای هدایت شرکتهای بیمه.
- ایجاد ساختارهای پاسخگو و شفاف با قابلیت پایش عملکرد و بازخورد مستمر.
مدیریت تحول سازمانی:
- برنامهریزی آموزشی برای ارتقای مهارتهای دیجیتال و هوش مصنوعی کارکنان و مدیران.
- طراحی فرآیندهای مرحلهای برای کاهش مقاومت سازمانی و تسهیل پذیرش نوآوری.
تقویت مشارکت ذینفعان:
- ایجاد شبکههای همکاری با نهادهای نظارتی، مشتریان، شرکای فناورانه و استارتاپها.
- استفاده از بازخورد ذینفعان برای بهبود محصولات، خدمات و فرآیندهای اجرایی.
استفاده از آیندهپژوهی و سناریونویسی:
- بهکارگیری تحلیل سناریویی برای شناسایی مسیرهای بدیل و آمادهسازی سازمانها در برابر تغییرات غیرمنتظره.
- تدوین برنامههای تطبیقی که قابلیت تغییر سریع با توجه به روندهای فناوری و بازار را داشته باشند.
تمرکز بر اعتماد فناورانه:
- ارتقای شفافیت دادهها و الگوریتمها برای افزایش اعتماد مشتریان و نهادهای نظارتی.
- تدوین مقررات و استانداردهای اخلاقی در بهکارگیری هوش مصنوعی در بیمه.
- منابع
- عباسی، ف.، و قنبری، س. (۱۴۰۱). آیندهپژوهی در صنعت بیمه ایران با رویکرد سناریونویسی. پژوهشهای بیمه و ریسک، ۹(۱)، ۱۵–۲۸.
- حسینی، ر.، و رضایی، م. (۱۴۰۰). نقش ذینفعان در تحول دیجیتال شرکتهای بیمه. مجله مدیریت فناوری اطلاعات، ۸(۳)، ۵۵–۶۹.
- کریمی، ه.، و جعفری، ف. (۱۳۹۹). مدیریت تغییر و تحول دیجیتال در شرکتهای بیمه ایران. فصلنامه مدیریت نوآوری و تحول، ۷(۲)، ۷۱–۸۸.
- محمدی، م.، و غفاری، ع. (۱۴۰۲). تحلیل تأثیر هوش مصنوعی بر عملکرد شرکتهای بیمه در ایران. مجله مدیریت و فناوری بیمه، ۱۲(۲)، ۳۳–۵۰.
- Aithal, A., & Aithal, P. S. (2020). Innovation in the insurance sector using artificial intelligence. International Journal of Management, Technology and Engineering, 10(1), 45–۵۷.
- Bennett, N., & Lemoine, G. J. (2019). What VUCA really means for you. Harvard Business Review, 97(1), 140–۱۴۷.
- Bradfield, R., Wright, G., Burt, G., Cairns, G., & Van Der Heijden, K. (2005). The origins and evolution of scenario techniques in long range business planning. Futures, 37(8), 795–۸۱۲.
- Bryson, J. M., Crosby, B. C., & Bloomberg, L. (2015). Public value governance: Moving beyond traditional public administration and the New Public Management. Public Administration Review, 74(4), 445–۴۵۶.
- Eling, M., & Lehmann, M. (2018). The impact of digitalization on the insurance value chain and the insurability of risks. The Geneva Papers on Risk and Insurance – Issues and Practice, 43(3), 359–۳۹۶.
- Habegger, B. (2010). Strategic foresight in public policy: Reviewing the experiences of the UK, Singapore, and the Netherlands. Futures, 42(1), 49–۵۸.
- Kotter, J. P. (1996). Leading change. Harvard Business School Press.
- Kuhlmann, S., & Rip, A. (2018). Next-generation innovation policy and governance. Springer.
- Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. Sage Publications.
- OECD. (2020). Artificial intelligence in society. OECD Publishing.
- Patton, M. Q. (2015). Qualitative research & evaluation methods (4th ed.). Sage Publications.
- Provan, K. G., & Kenis, P. (2008). Modes of network governance: Structure, management, and effectiveness. Journal of Public Administration Research and Theory, 18(2), 229–۲۵۲.
- Schwartz, P. (1991). The art of the long view: Planning for the future in an uncertain world. Doubleday.
- Voros, J. (2017). A generic foresight process framework. Foresight, 19(3), 246–۲۶۱.