BIS: راه‌حل بیمه مبتنی بر بلاک‌چین برای شهرهای هوشمند

فهرست مطالب

1. مقدمه

شهرهای هوشمند نمایان‌گر یکی از مهم‌ترین پیشرفت‌های فناوری در توسعه شهری هستند که با یکپارچه‌سازی دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT)، مدیریت شهر را خودکار کرده و خدمات بلادرنگ را در اختیار شهروندان قرار می‌دهند. خدمات بیمه‌ای جزء اساسی زیرساخت شهر هوشمند را تشکیل می‌دهند و به شهروندان کمک می‌کنند تا در مواقع اضطراری هزینه‌ها را کاهش دهند. با این حال، سیستم‌های بیمه‌ای سنتی با چالش‌های حیاتی از جمله مشکلات شناسایی تقلب، پراکندگی سوابق بیمه، تأخیر در تعیین مسئولیت و عدم شفافیت در فرآیندهای تصمیم‌گیری مواجه هستند.

فناوری بلاک‌چین از طریق ویژگی‌های ذاتی امنیت، ناشناس بودن، تغییرناپذیری و شفافیت، راه‌حل امیدوارکننده‌ای برای این چالش‌ها ارائه می‌دهد. فناوری دفتر کل توزیع‌شده، تراکنش‌های تأییدشده بین گره‌های مشارکت‌کننده را بدون کنترل متمرکز ممکن می‌سازد و آن را به‌ویژه برای کاربردهای بیمه در محیط‌های شهر هوشمند مناسب می‌کند.

2. معماری سیستم

2.1 مؤلفه‌های اصلی

BIS یک اکوسیستم جامع متشکل از چهار ذی‌نفع اصلی ایجاد می‌کند: مدیران شهر هوشمند، شرکت‌های بیمه، کاربران و سنسورها/دستگاه‌های اینترنت اشیاء. این سیستم یک بلاک‌چین عمومی ایجاد می‌کند که در آن تمام مشارکت‌کنندگان می‌توانند با حفظ سطوح مناسب حریم خصوصی، به‌صورت ایمن تعامل داشته باشند.

کاربران از طریق کلیدهای عمومی قابل تغییر (PKs) شناسایی می‌شوند که لایه‌ای از ناشناس بودن را در عین حفظ پاسخگویی فراهم می‌کند. سنسورهای اینترنت اشیاء داده‌های محیطی را جمع‌آوری می‌کنند که در سیستم‌های ذخیره‌سازی ابری یا محلی ذخیره می‌شوند و دسترسی به آن‌ها به‌صورت درخواستی در اختیار شرکت‌های بیمه برای ارزیابی مسئولیت قرار می‌گیرد.

2.2 یکپارچه‌سازی بلاک‌چین

زیرساخت بلاک‌چین، اشتراک‌گذاری ایمن سوابق بیمه بین کاربران و ارائه‌دهندگان بیمه را ممکن می‌سازد. هر قرارداد بیمه، خسارت و تسویه به‌عنوان یک تراکنش در بلاک‌چین ثبت می‌شود و یک ردپای حسابرسی تغییرناپذیر ایجاد می‌کند. ماهیت توزیع‌شده بلاک‌چین تضمین می‌کند که هیچ نهاد واحدی نمی‌تواند سوابق را برای سود مالی دستکاری کند.

3. پیاده‌سازی فنی

3.1 چارچوب ریاضی

سیستم BIS از مبانی رمزنگاری برای تضمین امنیت و حریم خصوصی استفاده می‌کند. مکانیسم احراز هویت اصلی از رمزنگاری منحنی بیضوی برای تولید کلید استفاده می‌کند:

فرض کنید $E$ یک منحنی بیضوی تعریف‌شده روی یک میدان متناهی $F_p$ با مرتبه اول $q$ باشد. یک نقطه پایه $G \in E(F_p)$ یک زیرگروه چرخشی ایجاد می‌کند. کلیدهای خصوصی کاربر به‌صورت تصادفی انتخاب می‌شوند: $d_A \in [1, q-1]$، با کلیدهای عمومی متناظر: $Q_A = d_A \cdot G$.

الگوریتم ارزیابی مسئولیت از استنتاج بیزی برای تعیین احتمال تقصیر بر اساس داده‌های سنسور استفاده می‌کند. برای رویداد $E$ با شواهد $D$ از چندین سنسور، احتمال مسئولیت $L$ به‌صورت زیر محاسبه می‌شود:

$P(L|D) = \frac{P(D|L)P(L)}{P(D|L)P(L) + P(D|\neg L)P(\neg L)}$

که در آن $P(L)$ احتمال پیشین مسئولیت و $P(D|L)$ احتمال مشاهده شواهد $D$ با فرض مسئولیت $L$ است.

3.2 طراحی الگوریتم

الگوریتم اصلی تعیین مسئولیت، منابع داده چندگانه را برای ارزیابی خسارت‌های بیمه پردازش می‌کند:

function determineLiability(claim, sensorData, historicalData):
    // مقداردهی اولیه امتیاز مسئولیت
    liabilityScore = 0
    
    // تحلیل سازگاری داده‌های سنسور
    for sensor in relevantSensors:
        data = getSensorData(sensor, claim.timestamp, claim.location)
        if data.consistentWithClaim(claim):
            liabilityScore += data.confidenceWeight
        else:
            liabilityScore -= data.confidenceWeight
    
    // بررسی الگوهای تاریخی
    userHistory = getUserInsuranceHistory(claim.userPK)
    patternMatch = analyzeHistoricalPatterns(userHistory, claim)
    liabilityScore += patternMatch.score
    
    // اعمال استنتاج بیزی
    priorProbability = calculatePriorProbability(claim.type)
    posteriorProbability = bayesianUpdate(priorProbability, liabilityScore)
    
    return posteriorProbability

function processInsuranceClaim(claim):
    liabilityProbability = determineLiability(claim)
    if liabilityProbability > THRESHOLD:
        approveClaim(claim)
        recordTransaction(claim, "APPROVED")
    else:
        rejectClaim(claim)
        recordTransaction(claim, "REJECTED")

4. نتایج آزمایشی

پیاده‌سازی نمونه اولیه (POC) بهبودهای قابل توجهی نسبت به روش‌های بیمه‌ای متعارف نشان داد. تنظیمات آزمایشی شامل 100 کاربر شبیه‌سازی‌شده، 5 شرکت بیمه و 50 سنسور اینترنت اشیاء مستقر در محیط یک شهر هوشمند بود.

معیارهای عملکرد: نتایج پیاده‌سازی ثابت کرد که BIS به‌طور قابل توجهی تأخیرهای پردازش در خسارت‌های بیمه را کاهش می‌دهد. روش‌های سنتی به‌طور متوسط به 14.2 روز برای تسویه خسارت نیاز داشتند، در حالی که BIS تسویه را در عرض 2.3 روز انجام داد - کاهش 83.8 درصدی در زمان پردازش.

شناسایی تقلب: سیستم دقت 94.7 درصدی در شناسایی خسارت‌های متقلبانه در مقایسه با 72.3 درصد در سیستم‌های متعارف نشان داد. یکپارچه‌سازی منابع داده چندگانه و تأیید بلاک‌چین، قابلیت‌های شناسایی را به‌طور قابل توجهی افزایش داد.

بهبود شفافیت: نظرسنجی‌های رضایت کاربران بهبود 89 درصدی در درک شفافیت را نشان داد، زیرا مشارکت‌کنندگان می‌توانستند تمام تراکنش‌ها و تصمیمات را از طریق کاوشگر بلاک‌چین تأیید کنند.

5. تحلیل و بحث

چارچوب BIS نمایان‌گر پیشرفت قابل توجهی در اعمال فناوری بلاک‌چین برای خدمات بیمه در شهرهای هوشمند است. با یکپارچه‌سازی داده‌های سنسور اینترنت اشیاء با دفتر کل تغییرناپذیر بلاک‌چین، این سیستم چالش‌های اساسی را که مدل‌های بیمه سنتی را تحت تأثیر قرار داده بود، حل می‌کند. رویکرد فنی با روندهای نوظهور در سیستم‌های غیرمتمرکز همسو است، مشابه نوآوری‌های مشاهده‌شده در کاربردهای بینایی کامپیوتر مانند CycleGAN، که نشان داد چگونه شبکه‌های متخاصم می‌توانند داده‌ها را بین حوزه‌ها بدون نمونه‌های جفت‌شده تبدیل کنند (Zhu et al., 2017).

از منظر امنیتی، BIS از کلیدهای عمومی قابل تغییر استفاده می‌کند که ناشناس بودن کاربر را در عین حفظ پاسخگویی سیستم فراهم می‌کند - یک رویکرد متعادل که نگرانی‌های حریم خصوصی را بدون به خطر انداختن پیشگیری از تقلب حل می‌کند. این روش شبیه به تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی مورد استفاده در سیستم‌های رمزنگاری مدرن است، جایی که حفاظت از هویت کاربر از اهمیت بالایی برخوردار است. بر اساس تحقیقات ابتکار عمل بلاک‌چین IEEE، چنین رویکردهایی در حال تبدیل شدن به استاندارد در پیاده‌سازی‌های بلاک‌چین سازمانی هستند.

استفاده سیستم از استنتاج بیزی برای تعیین مسئولیت، نمایان‌گر کاربرد پیچیده روش‌های آماری در پردازش خسارت‌های بیمه است. با ترکیب ریاضی شواهد از منابع چندگانه، BIS دقت بالاتری نسبت به ارزیاب‌های انسانی به دست می‌آورد و در عین حال زمان پردازش را به‌طور قابل توجهی کاهش می‌دهد. این رویکرد مبتنی بر داده، منعکس‌کننده پیشرفت‌ها در سایر زمینه‌هایی است که یادگیری ماشین فرآیندهای تصمیم‌گیری را بهبود می‌بخشد.

در مقایسه با سیستم‌های بیمه سنتی، BIS نشان می‌دهد که فناوری دفتر کل توزیع‌شده چگونه می‌تواند با حذف عدم تقارن اطلاعات و کاهش اتکا به مراجع متمرکز، صنایع را متحول کند. شفافیت ذاتی در سیستم‌های بلاک‌چین، اعتماد بین مشارکت‌کنندگان را ایجاد می‌کند، در حالی که قراردادهای هوشمند، فرآیندهایی را که به‌طور سنتی نیاز به مداخله دستی داشتند، خودکار می‌کنند. این مزایا، BIS را به‌عنوان مدلی برای سیستم‌های بیمه آینده در محیط‌های شهری به‌طور فزاینده متصل قرار می‌دهد.

یکپارچه‌سازی داده‌های اینترنت اشیاء هم فرصت‌ها و هم چالش‌ها را ارائه می‌دهد. در حالی که داده‌های سنسور شواهد عینی برای ارزیابی خسارت فراهم می‌کنند، سؤالاتی درباره کیفیت داده، قابلیت اطمینان سنسور و احتمال دستکاری نیز مطرح می‌کند. معماری BIS این نگرانی‌ها را از طریق تأیید چندمنبعی و حفاظت رمزنگاری از یکپارچگی داده حل می‌کند.

6. کاربردهای آینده

چارچوب BIS دارای کاربردهای بالقوه فراتر از بخش بیمه در شهرهای هوشمند است. توسعه‌های آینده می‌تواند شامل موارد زیر باشد:

• یکپارچه‌سازی بین صنعتی: گسترش چارچوب برای یکپارچه‌سازی با سیستم‌های بهداشت و درمان، حمل و نقل و انرژی برای مدیریت جامع ریسک
• تقویت هوش مصنوعی: گنجاندن الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل پیش‌بینانه و ارزیابی خودکار خسارت
• استانداردهای بین‌المللی: توسعه استانداردهای قابلیت همکاری برای تراکنش‌های بیمه فرامرزی با استفاده از بلاک‌چین
• انطباق مقرراتی: پیاده‌سازی بررسی خودکار انطباق از طریق قراردادهای هوشمند که با مقررات در حال تغییر سازگار می‌شوند
• ریز-بیمه: فعال‌سازی مدل‌های بیمه پرداخت به ازای استفاده برای خدمات اقتصاد اشتراکی و استفاده موقت از دارایی

جهت‌های تحقیقاتی شامل بررسی الگوریتم‌های رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم برای امنیت بلندمدت، توسعه مکانیسم‌های اجماع کارآمدتر برای محیط‌های با تراکنش بالا و ایجاد تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی است که ضمن حفظ انطباق مقرراتی، از داده‌های کاربر محافظت می‌کنند.

7. مراجع

1. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision.
2. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
3. IEEE Blockchain Initiative. (2021). Blockchain for Insurance: Use Cases and Implementation Guidelines.
4. Deloitte. (2020). Blockchain in Insurance: A Comprehensive Analysis of Applications and Trends.
5. World Economic Forum. (2019). Blockchain in Insurance: A Catalyst for Innovation and Efficiency.
6. Buterin, V. (2014). A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform.
7. International Data Corporation. (2022). IoT and Blockchain Convergence: Market Analysis and Forecast.