Ngành Bảo Hiểm Giữa Thời Đại Trí Tuệ Nhân Tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là khái niệm xa lạ trong ngành bảo hiểm, với đặc trưng phải luôn phải xây dựng nhiều kịch bản để dự đoán tiềm năng, hạn chế ủi ro cho từng trường hợp khác nhau. Rõ ràng, các công ty bảo hiểm không thể đứng ngoài sự thống trị của AI khi chúng đã được chứng minh là mang lại nhiều lợi ích không ngờ cho doanh nghiệp.

Đọc thêm: Tự động hóa phân bổ quỹ trong kế toán bảo hiểm với SunSystems

AI là gì trong bảo hiểm?

Khi bảo hiểm kết hợp trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence), tự động hóa và các sáng kiến khác để nâng cao phạm vi bảo hiểm và làm cho các hoạt động dịch vụ trở nên trôi chảy hơn.

Simona Scattaglia, Trưởng Bộ phận Công nghệ Bảo hiểm Toàn cầu và Đối tác tại KPMG, nhấn mạnh triển vọng và tác động rộng lớn: “Các CEO nhận ra rằng AI và AI tạo sinh (generative) là những công nghệ có tiềm năng lớn cho doanh nghiệp của họ, vì chúng chạm tới rất nhiều khía cạnh cốt lõi mà các hãng bảo hiểm đang làm.” (1)

Đọc thêm:“Deepfake CFO” – Khi giọng nói là thật nhưng mệnh lệnh là giả

Các ứng dụng của AI trong ngành bảo hiểm

Có thể thấy rõ AI đang tạo ra tác động đáng kể lên lĩnh vực sáng tạo, nơi các mô hình học máy (machine learning) tiêu thụ dữ liệu lớn và tạo ra hàng nghìn ý tưởng chỉ trong nháy mắt. Vậy đối với ngành bảo hiểm, AI mang đến những thay đổi tích cực gì?

Dưới đây là các điểm nổi bật từ bài viết của IBM (2):

– Xử lý bồi thường: AI có thể tự động hóa nhiều bước trong quy trình bồi thường như: đánh giá tổng quan, thu thập và ghi lại dữ liệu từ nhiều nguồn, thậm chí phân tích trước khi tiến hành phê duyệt thanh toán cho các yêu cầu cơ bản. Điều này rút ngắn thời gian xử lý (có thể tiết kiệm tới 15 ngày cho toàn bộ quy trình) và giảm gánh nặng hành chính cho khách hàng với ít giấy tờ , thủ tục hơn, cuối cùng cải thiện sự hài lòng của họ khi được bồi hoàn bảo hiểm nhanh hơn.

– Phát hiện gian lận: Nghi ngờ gian lận bảo hiểm gia tăng, trong khi việc phát hiện, ngăn chặn và xử lý vụ việc gặp rất nhiều khó khăn. Vì vậy, công nghệ AI cực kì cần thiết vì các hệ thống được tích hợp AI có thể nhận diện các mẫu bất thường trong dữ liệu yêu cầu bồi thường, tín hiệu cho thấy sự gian lận để giúp giảm thiểu tổn thất cho doanh nghiệp bảo hiểm.

– Quản lý rủi ro: AI có thể phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn để nhận diện các rủi ro tiềm ẩn cho từng trường hợp khác nhau. Ví dụ, phân tích hồ sơ sức khỏe của khách hàng có thể giúp doanh nghiệp bảo hiểm chủ động nhận biết nguy cơ mắc bệnh nghiêm trọng hoặc gen di truyền đặc biệt cần chú ý. Truy cập dữ liệu từ ô tô hoặc nhà ở thông qua các thiết bị thông minh cũng có thể cung cấp thông tin chi tiết về hành vi có yếu tố rủi ro cao.

– Thẩm định bảo hiểm: Thuật toán AI có thể thu tập và phân tích một lượng lớn dữ liệu, bao gồm: hồ sơ bảo hiểm truyền thống, điểm tín dụng, hoạt động hàng ngày và thậm chí dữ liệu từ các thiết bị kết nối để đánh giá rủi ro một cách chính xác và hiệu quả hơn các phương pháp truyền thống. Những thống kê này giúp đại lý bảo hiểm phát triển sản phẩm được cá nhân hóa và định giá chính xác hơn.

– Trải nghiệm khách hàng: Chatbot tích hợp AI hoặc trợ lý ảo có thể trả lời các câu hỏi của khách hàng ngay lập tức, đặc biệt là những câu hỏi thường gặp. Sau đó, AI có thể hướng dẫn họ qua từng bước của quy trình bảo hiểm một cách nhanh chóng nhằm nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Đọc thêm:Kỷ nguyên AI với triết lý “Con người là trên hết”

Thách thức của AI trong bảo hiểm

Bảo mật dữ liệu

Các hệ thống AI đòi hỏi lượng lớn dữ liệu cá nhân và phi cá nhân để có thể hoạt động. Điều này đặt ra những lo ngại lớn về quyền riêng tư và an toàn bảo mật cho các thông tin nhạy cảm (tiền sử bệnh án, hồ sơ sức khỏe và địa chỉ nhà) của khách hàng đã ký hợp đồng cho bản thân họ hay người khác.

Trong khi đó, ngành bảo hiểm luôn là tâm điểm của các cuộc tấn công mạng, theo nhận định của Giám đốc Phân tích Mối đe dọa của Google (3). Theo BBC đưa tin giữa tháng 7 năm nay, tin tặc đã lấy cắp thông tin cá nhân của 1,4 triệu khách hàng từ Allianz Life. Cho đến hiện tại, công ty vẫn chưa thể xác định có bao nhiêu người bị ảnh hưởng (4).

Khả năng truyền đạt minh bạch và giải thích chi tiết

Hầu hết các mô hình AI thường được ví như là “hộp đen” vì ít người hiểu cách chúng hoạt động và cho ra kết quả như thế nào. Mối nghi vấn về tính minh bạch này có thể là vấn đề lớn, đặc biệt khi người tiêu dùng muốn biết tại sao yêu cầu bị từ chối hoặc tại sao gói bảo hiểm của họ đắt hơn người khác. Vì vậy, nếu không có sự hỗ trợ từ nhân viên bảo hiểm thì các thắc mắc này sẽ không thể được giải quyết triệt để.

Phân biệt đối xử và thiên vị

Từ ban đầu, công chúng cho rằng AI sẽ loại bỏ thành kiến và thiên vị, từ đó đưa ra quyết định thông minh hơn. Nhưng điều này không đúng.

Gần đây, người ta nhận ra rằng AI có thể tạo ra sự bất bình đẳng, phát sinh các thiên kiến sai lệch theo giới tính, chủng tộc, tuổi tác, nghề nghiệp, v.v. Các mô hình AI chỉ hoạt động có hiệu quả khi mà dữ liệu dùng để huấn luyện chúng chính xác, có cấu trúc và mang tính trung lập không thiên vị.

Đối với ngành bảo hiểm nói riêng, khi AI bắt đầu đưa ra kết quả mang tính phân biệt đối xử, chúng có thể dễ dàng từ chối một yêu cầu bồi hoàn hoặc định giá cao cho khách hàng sở hữu hợp đồng bảo hiểm. Tất cả điều này ảnh hưởng đến quyết định của các công ty bảo hiểm, dẫn đến sự không công bằng cho một số nhóm—những người cần hỗ trợ y tế.

Theo Guardian (5), việc từ chối bảo hiểm ở Mỹ đã tăng lên nhanh chóng trong những năm gần đây, nguyên nhân là phần nào do các thuật toán tự động được vận hành bởi AI. Một số công cụ AI được ra mắt gần đây đã sinh ra các kháng cáo tự động không cần can thiệp của con người. Một vụ kiện cáo buộc công ty Cigna từ chối hơn 300.000 yêu cầu trong khoảng thời gian hai tháng, tương đương chỉ mất khoảng 1,2 giây cho mỗi yêu cầu bồi hoàn y tế đã được bác sĩ xem xét.

Vấn đề quản lý và tuân thủ

Không quá khi nói rằng bảo hiểm là ngành công nghiệp được quản lý một cách nghiêm ngặt nhất (6). Đầu tiên, nó bị ràng buộc bởi các quy định quốc tế như Quy định chung về Bảo vệ Dữ liệu (GDPR) hoặc Đạo luật về Trách nhiệm giải trình và cung cấp thông tin bảo hiểm y tế (HIPAA) và Tiêu chuẩn Bảo mật Dữ liệu Ngành Thẻ Thanh toán (PCI-DSS) để đảm bảo an toàn các thông tin tài chính và quy trình thanh toán.

Tiếp theo là các yêu cầu riêng của các quốc gia cho ngành để tối ưu hóa toàn bộ vận hành. Ví dụ, công ty bảo hiểm cần tuân thủ các khuôn khổ cụ thể tại Mỹ bởi Hiệp hội Các ủy viên Bảo hiểm Quốc gia (NAIC) hoặc Ủy ban Điều tiết và Phát triển Bảo hiểm của Ấn Độ (IRDAI).

Các góc nhìn khác nhau về AI trong bảo hiểm:

AI đang nhanh chóng định hình lại cách mọi người làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Giờ đây, trong bối cảnh của ngành bảo hiểm nói riêng, nó mang lại lợi ích mạnh mẽ nhưng đồng thời nảy sinh những mối quan ngại không thể bỏ qua:

– Đối với các công ty bảo hiểm: AI mang lại tiềm năng tăng hiệu suất, loại bỏ các tác vụ thủ công, cải thiện đánh giá rủi ro và tăng cường phát hiện gian lận. Tuy nhiên, các công ty bảo hiểm cũng cần cân nhắc về chi phí đầu tư cho việc triển khai và tích hợp công nghệ AI vào quy trình hoạt động, nhu cầu bảo mật dữ liệu cũng như thông tin nhạy cảm và các tác động đạo đức tiềm ẩn của việc sử dụng AI trong việc ra quyết định.

– Đối với người tiêu dùng: Quy trình “hộp đen” bí ẩn của AI cũng khơi gợi các nghi vấn về tính minh bạch và không hài lòng quyết định thiên vị ở khách hàng. Các mối quan tâm chính của họ bao gồm việc bảo mật thông tin cá nhân. Quy trình xử lý bồi thường nhanh hơn nhờ AI là một điểm cộng, được khách hàng đánh giá cao nhưng chưa hẳn là tất cả.

– Đối với đại lý bảo hiểm: Trong khi một số người lo sợ rằng hệ thống được vận hành bằng AI có thể thay thế con người, thì nhiều người khác xem AI như một công cụ có thể tăng khả năng của họ. AI có thể xử lý các tác vụ lặp lại và cung cấp cho đại lý thông tin tổng quan nhanh chóng. Điều này cho phép họ tập trung xây dựng mối quan hệ với khách hàng và cá nhân hóa các gói bảo hiểm đáp ứng nhu cầu khách hàng.

Một chặng đường dài phía trước

Các thuật toán AI tiên tiến mang lại nhiều lợi ích cho ngành bảo hiểm bất chấp những thách thức. AI có thể giúp tiết kiệm thời gian cho các công việc thủ công—nhập/xuất tài liệu hoặc tổng quát các phân tích ngắn. Tuy nhiên, AI không thể đảm bảo toàn bộ quy trình phức tạp diễn ra mà không sai sót nào, trong khi ngành bảo hiểm chịu sự quản lý từ các quy định tuân thủ, điều này rất quan trọng.

Vì vậy hiện tại, cách tiếp cận truyền thống vẫn được ưu tiên: rà soát thủ công, theo dõi quy trình xử lý và kiểm toán định kỳ. Con người không thể bị thay thế hoàn toàn. Từ một góc nhìn khác thì dường như thật là lạnh lùng và vô cảm khi để một công cụ AI ra quyết định quan trọng như xem người này có nhận được tiền bảo hiểm y tế hay không.

Nguồn tham khảo: