AI trong ngành bảo hiểm và các xu hướng nổi bật trong tương lai

Theo báo cáo của Precedence Research, thị trường AI trong ngành bảo hiểm toàn cầu dự kiến sẽ vượt qua 141,44 tỷ USD vào năm 2034 với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR) 33,06% trong giai đoạn 2024–2034. Với tốc độ phát triển mạnh mẽ của AI, ngành bảo hiểm đang chứng kiến một làn sóng chuyển mình mạnh mẽ. Để giúp người đọc hiểu rõ hơn, VNPT AI sẽ giải mã chi tiết những ứng dụng đột phá, lợi ích tiềm năng và thách thức của AI trong ngành bảo hiểm ngay trong bài viết sau.

AI trong ngành bảo hiểm là gì?

AI trong ngành bảo hiểm là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo và các công nghệ tự động hóa vào quá trình cung cấp dịch vụ bảo hiểm nhằm tối ưu hóa hiệu suất và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Ngành bảo hiểm vốn dựa vào việc xử lý khối lượng lớn dữ liệu để thẩm định rủi ro, xác định mức phí và ra quyết định bồi thường. 

Hiện nay, với sự phát triển mạnh mẽ của các công ty insurtech cùng với việc áp dụng AI đang tạo ra bước chuyển mình quan trọng trong ngành bảo hiểm. Thay vì sử dụng các quy trình thủ công như trước đây, AI cho phép các doanh nghiệp bảo hiểm triển khai dịch vụ một cách linh hoạt, nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Các công nghệ AI được sử dụng trong ngành bảo hiểm

Các công nghệ AI trong bảo hiểm phổ biến hiện nay bao gồm:

• API: Kết nối các ứng dụng phần mềm và các tổ chức trong hệ sinh thái bảo hiểm, tạo điều kiện cho việc chia sẻ thông tin hiệu quả giữa các bên như công ty bảo hiểm, đối tác điều chỉnh và khách hàng.
• Business process automation (Tự động hóa quy trình kinh doanh - BPA): Tự động hóa các quy trình phức tạp và lặp lại như tiếp nhận khách hàng, xử lý yêu cầu bồi thường và quản lý hợp đồng giúp giảm thiểu sai sót và tăng tốc độ xử lý.
• Generative AI (AI tạo sinh): Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để hỗ trợ nhân viên bảo hiểm giải quyết các vấn đề của khách hàng, phân tích tài liệu và tối ưu hóa các tác vụ như trả lời câu hỏi hoặc cung cấp trợ giúp tự động qua chatbot.
• Intelligent Automation (Tự động hóa thông minh): Kết hợp tự động hóa với AI để tối ưu hóa quyết định trong các công việc như tính toán thanh toán, ước lượng phí bảo hiểm và xử lý các yêu cầu tuân thủ pháp lý, quy trình nội bộ và kiểm soát rủi ro.
• Machine Learning (Học máy): Dùng dữ liệu và thuật toán để giúp AI học hỏi và cải thiện khả năng phân tích, ví dụ như phân tích dữ liệu khách hàng nhằm đề xuất sản phẩm bảo hiểm phù hợp.
• Natural Language Processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên): Giúp máy tính hiểu và giao tiếp với ngôn ngữ con người, hỗ trợ việc phân tích thông tin khách hàng và xác định loại bảo hiểm phù hợp.
• Optical character recognition (Nhận dạng ký tự quang học): Sử dụng công nghệ nhận diện văn bản hoặc tài liệu giấy sang dạng kỹ thuật số, giúp công ty bảo hiểm quản lý và tra cứu thông tin nhanh chóng, chính xác hơn.

Các ứng dụng của AI trong ngành bảo hiểm

Việc ứng dụng AI trong ngành bảo hiểm đang ngày càng phát triển nhanh chóng, tiêu biểu ở các lĩnh vực:

Quản lý yêu cầu bồi thường

AI giúp tối ưu hóa quy trình xử lý yêu cầu bồi thường bằng cách tự động đọc, phân tích và xử lý tài liệu, hình ảnh để quyết định có chấp nhận yêu cầu hay không. Các công nghệ như NLP giúp các công ty bảo hiểm xử lý các yêu cầu bồi thường  nhanh chóng và chính xác hơn. 

Hiện đại hóa mã nguồn

Nhiều công ty bảo hiểm lâu đời vẫn đang vận hành trên các hệ thống công nghệ cũ, gây ra khó khăn trong việc mở rộng, bảo trì và tích hợp với các nền tảng hiện đại. AI đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ hiện đại hóa các hệ thống này bằng cách phân tích, chuyển đổi và tái cấu trúc mã nguồn cũ sang các nền tảng công nghệ mới. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tạo ra hệ thống linh hoạt, dễ dàng tích hợp với các công nghệ tiên tiến như điện toán đám mây, dữ liệu lớn và tự động hóa. 

Phát hiện gian lận

AI có thể phân tích dữ liệu và so sánh với lịch sử để phát hiện các yêu cầu bảo hiểm giả mạo, như khai báo tai nạn không có thật, hồ sơ y tế giả hoặc gian lận về danh tính. Các phần mềm phát hiện gian lận sử dụng AI còn có thể giám sát giao dịch và hành vi người dùng nhằm ngăn ngừa hoặc phát hiện gian lận.

Thẩm định bảo hiểm

AI nâng cao hiệu quả thẩm định bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng để đưa ra quyết định cấp hợp đồng và định giá chính xác. Các mô hình AI có thể tự động hóa quy trình thẩm định, giúp rút ngắn thời gian và giảm sai sót.

Quản lý rủi ro

AI giúp các công ty bảo hiểm đánh giá rủi ro từ các dữ liệu bên ngoài và thông tin khách hàng, từ đó giúp định giá chính xác các hợp đồng bảo hiểm và giảm thiểu rủi ro không mong muốn.

Phát triển sản phẩm mới

AI giúp các công ty bảo hiểm thiết kế những sản phẩm linh hoạt và cá nhân hóa hơn, phù hợp với nhu cầu thực tế của khách hàng hiện đại. Một ví dụ điển hình là bảo hiểm theo hành vi (behavior-based insurance), trong đó mức phí được điều chỉnh dựa trên cách người dùng lái xe thay vì áp dụng một mức phí cố định. Các công cụ AI giúp các nhà cung cấp bảo hiểm hiểu rõ hơn về các môi trường rủi ro và cách định giá chính xác các sản phẩm mới.

Lợi ích và thách thức khi ứng dụng AI trong ngành bảo hiểm

Dưới đây là những lợi ích và thách thức mà doanh nghiệp bảo hiểm cần lưu ý khi triển khai AI trong lĩnh vực này:

Lợi ích 

• Tăng hiệu quả: AI tự động hóa các tác vụ như xử lý yêu cầu bồi thường và tiếp nhận khách hàng giúp nhân viên tập trung vào công việc quan trọng hơn.
• Cải thiện bảo mật: AI phát hiện và khắc phục sự cố bảo mật nhanh chóng, bảo vệ dữ liệu khách hàng một cách an toàn và hiệu quả. 
• Trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa: AI giúp tạo ra các dịch vụ khách hàng tùy chỉnh qua chatbot và trợ lý ảo, nâng cao sự hài lòng và giữ chân khách hàng.
• Phân tích dự đoán: AI phân tích dữ liệu để dự đoán rủi ro và xây dựng chiến lược phòng ngừa.
• Giảm yêu cầu bồi thường: AI kết hợp với thiết bị thông minh giúp cảnh báo sớm các tình huống nguy hiểm, giảm rủi ro bồi thường.

Thách thức 

• Chất lượng dữ liệu: AI có thể tạo ra kết quả sai lệch nếu dữ liệu không chính xác, cần giám sát để đảm bảo kết quả đáng tin cậy.
• Rủi ro pháp lý và đạo đức: Việc ứng dụng AI trong ngành bảo hiểm tiềm ẩn nguy cơ tạo ra sự phân biệt đối xử hoặc định phí không công bằng nếu mô hình bị thiên lệch dữ liệu đầu vào. Ngoài ra, nếu không tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu cá nhân, doanh nghiệp có thể đối mặt với các vấn đề pháp lý nghiêm trọng.
• Khoảng cách về kỹ năng: Ngành bảo hiểm cần đầu tư vào đào tạo nhân viên để đáp ứng yêu cầu công nghệ AI ngày càng cao.

Tương lai của trí tuệ nhân tạo trong ngành bảo hiểm

Với sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) hứa hẹn sẽ tạo nên những xu hướng mới trong ngành bảo hiểm tương lai, điển hình như: 

Bùng nổ dữ liệu từ các thiết bị kết nối

Sự gia tăng nhanh chóng của các thiết bị kết nối như xe hơi, thiết bị đeo tay, điện thoại thông minh và các thiết bị y tế sẽ tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ. Dữ liệu này giúp các công ty bảo hiểm hiểu rõ hơn về khách hàng, từ đó phát triển các sản phẩm mới, cá nhân hóa giá cả và cung cấp dịch vụ theo thời gian thực.

Gia tăng sử dụng robot vật lý

Công nghệ robot, bao gồm máy bay không người lái, thiết bị nông nghiệp tự động và robot phẫu thuật, sẽ thay đổi cách các ngành công nghiệp hoạt động và ảnh hưởng đến các sản phẩm bảo hiểm. Xu hướng xe tự lái và công nghệ in 3D cũng sẽ làm thay đổi phương thức đánh giá rủi ro, đồng thời mở ra các loại hình bảo hiểm mới.

Tiến bộ trong công nghệ nhận thức

Các công nghệ tiên tiến như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và học sâu (Deep Learning) sẽ được ứng dụng rộng rãi trong xử lý dữ liệu phức tạp. Những mô hình AI này giúp các công ty bảo hiểm nhanh chóng phát triển sản phẩm mới và điều chỉnh dịch vụ kịp thời, phù hợp với sự thay đổi về hành vi và mức độ rủi ro của khách hàng.

Kết luận

AI trong ngành bảo hiểm không chỉ là một công cụ hỗ trợ mà đang dần trở thành yếu tố quyết định trong việc thay đổi toàn diện cách thức hoạt động và phát triển sản phẩm bảo hiểm. Hy vọng những thông tin chia sẻ về trí tuệ nhân tạo trong bảo hiểm của VNPT AI đã giúp các doanh nghiệp nắm bắt xu hướng và đào tạo nhân lực để không bị bỏ lại phía sau trong cuộc đua công nghệ trong tương lai.