بقلم السيد Moulelekheloua، مدير أول للتعويض في GAM للتأمينات
في GAM للتأمينات، لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد مفهوم: بل أصبح واقعًا ملموسًا، وُلد من حاجة مهنية، وتَهيكل حول منهجية صارمة، وهو اليوم عملي بالكامل. يحمل اسم GAMIA، وهو ذكاء اصطناعي متخصص في تسيير الحوادث صُمّم داخليًا، بالشراكة مع عدة شركات Insurtech، كتتويج طبيعي للتحول التكنولوجي للشركة.
وُلد مشروع GAMIA من قناعة بسيطة: يجب أن يصبح الذكاء الاصطناعي رافعة تشغيلية ملموسة، لا مجرد إعلان. وفي بداية هذا المشروع، استكشفت GAM للتأمينات حلول الذكاء الاصطناعي المتاحة على المستوى الدولي. وتم التواصل مع عدة فاعلين كبار، أصبحوا اليوم شركات ناشئة عملاقة أو مراجع عالمية في مجال Insurtech.
لكن سرعان ما فرض واقع الميدان نفسه: إذ لم تكن الاتصالات الأولى مثمرة. فبالنسبة لهؤلاء المورّدين، لم تكن السوق المحلية تمثل أولوية، لأنها تتطلب جهدًا كبيرًا في التكييف، لا سيما فيما يخص جودة البيانات وهيكلة العمليات وتكييف النماذج مع الخصوصيات الجزائرية. ولم تكن تكلفة التطوير تجد في نظرهم مبررًا اقتصاديًا.
أمام هذا الرفض، اتخذت GAM للتأمينات قرارًا استراتيجيًا: المضي قدمًا بمفردها، بالاعتماد على شركات Insurtech أكثر شبابًا ومرونة، قادرة على نقل خبرتها التكنولوجية، مع ترك التحكم الكامل في التطوير لـ GAM. وكان الهدف واضحًا: بناء ذكاء اصطناعي حسب الطلب، متوافق مع واقع الميدان والخبرة الداخلية.
بالاستناد إلى مبادئ التعلم العميق، دُرِّب GAMIA انطلاقًا من 250 000 ملف حادث حقيقي، عالجها مسيّرون ذوو خبرة. ويمثل هذا الحجم من البيانات ما يعادل أكثر من 40 سنة من الخبرة البشرية، مركَّزة في نموذج قادر على الفهم والتقييم واتخاذ القرار. وخلافًا لذكاء اصطناعي عام، لا يكتفي GAMIA بإعادة إنتاج القواعد؛ بل تعلّم كشف الإشارات الضعيفة، وتحليل الصور والتقارير، وتقييم الأضرار، وتقدير التكاليف ورصد التناقضات، من أجل صياغة قرارات سريعة وموثوقة ومعلَّلة.
لكن مفتاح المشروع يكمن في المشاركة القوية للفرق المهنية. فقد أُشرك المسيّرون والخبراء والتقنيون منذ تصميم النموذج، حيث قدّموا معرفتهم بالميدان، وصادقوا على الفرضيات، وأضافوا التوصيفات إلى البيانات، وعدّلوا إجابات الذكاء الاصطناعي. وقد أتاح هذا الارتباط الدائم بين التكنولوجيا والواقع التشغيلي جعل GAMIA مساعدًا ذكيًا حقيقيًا، مُدمَجًا بالكامل في النظام المعلوماتي، ويُستعمل كل يوم في إطار معالجة الحوادث.
كلما ازداد استعمال GAMIA، ازداد أداؤه. فبفضل بنيته ذاتية التعلم، يُحسّن استدلالاته كلما عالج ملفات جديدة واستفاد من ملاحظات مستعمليه من البشر. ويتطور كزميل يتعلم من كل حالة، ويكتسب الدقة، ويعزز سلسلة القرار. وهو اليوم قادر على تنقيط الأضرار آليًا، وكشف الحالات المشتبه في كونها احتيالية، ومعالجة الملفات البسيطة بشكل مستقل، مما يتيح للفرق التركيز على الحالات المعقدة.
