Trí tuệ nhân tạo (AI) tác động đến ngành bảo hiểm như thế nào

Trí tuệ nhân tạo AI tác động đến ngành bảo hiểm như thế nào ngay sau khi ChatGPT phát hành cho người dùng và đã nhanh chóng thu hút hàng trăm triệu người dùng trên toàn thế giới trong một thời gian ngắn với khả năng giao tiếp logic và lượng kiến thức được tổng hợp từ dữ liệu lớn. Bài viết này dành cho các công ty bảo hiểm, chủ doanh nghiệp và khách hàng của công ty bảo hiểm quan tâm đến việc AI mang lại lợi ích cho họ như thế nào.

Hãy cùng eBaohiem khám phá qua bài viết này nhé.

Cách AI tác động đến ngành bảo hiểm

AI sẽ giúp ngành bảo hiểm cải thiện được một số vấn đề như sau:

• Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp các công ty bảo hiểm đánh giá rủi ro, phát hiện gian lận và giảm sai sót của con người trong quy trình đăng ký. Kết quả là các công ty bảo hiểm được trang bị tốt hơn để bán cho khách hàng những kế hoạch phù hợp nhất với họ.
• Khách hàng được hưởng lợi từ dịch vụ khách hàng hóa và xử lý khiếu nại bồi thường mà AI mang lại.
• Một số công ty bảo hiểm cho rằng, khi máy học phát triển, nhu cầu về nhân sự bảo hiểm có thể trở thành dĩ vãng – nhưng ngày đó có thể còn nhiều năm nữa.

Mặc dù bảo hiểm là một ngành đã được chứng minh là có khả năng chống lại sự thay đổi trong nhiều thế kỷ, nhưng bảo hiểm đang trải qua một cuộc cách mạng kỹ thuật số. Với sự ra đời của các thuật toán học máy tiên tiến, các nhà bảo hiểm đang cung cấp nhiều thông tin hơn để đánh giá rủi ro tốt hơn và đưa ra mức giá phù hợp. Ở phía sau, AI đang hợp lý hóa quy trình bảo hiểm để kết nối người đăng ký với nhà cung cấp dịch vụ hiệu quả hơn và ít lỗi hơn.

Sự thay đổi nhanh chóng này có ý nghĩa quan trọng đối với các công ty bảo hiểm cũng như người mua bảo hiểm. Đây là cách AI đang dẫn đầu ngành bảo hiểm và nơi nó có thể hướng tới trong những năm tới.

AI trong Đánh giá rủi ro bảo hiểm

Trước đây, các nhà bảo hiểm bảo hiểm đã dựa vào thông tin do người tham gia cung cấp để đánh giá rủi ro bảo hiểm của khách hàng . Tất nhiên, vấn đề là những người tham gia có thể không trung thực hoặc phạm sai lầm, khiến những đánh giá rủi ro này không chính xác.

Học máy, cụ thể là hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU), cho phép các công ty bảo hiểm tìm hiểu các nguồn thông tin trừu tượng hơn, chẳng hạn như  các bài đăng trên mạng xã hội và hồ sơ thông tin cá nhân, tập hợp các thông tin thích hợp lại với nhau để đánh giá tốt hơn rủi ro tiềm ẩn của hãng bảo hiểm.

Andy Breen, phó chủ tịch cấp cao về kỹ thuật số của Argo Group cho biết: “Khả năng của chúng tôi trong việc thực sự xem xét các nguồn dữ liệu văn bản này và rút ra thông tin có liên quan cao đã được tăng lên đáng kể [với NLU]. “Chúng tôi đang tận dụng những nguồn thông tin không có sẵn hoặc dễ dàng phổ biến trước đây.”

Đánh giá rủi ro chính xác hơn có nghĩa là phí bảo hiểm phù hợp hơn. Sofya Pogreb, COO của Next Insurance cho biết, trong một ngành mà sự khác biệt lớn nhất giữa các công ty bảo hiểm không phải là sản phẩm mà là phí bảo hiểm, thì một mô hình tiếp xúc được cá nhân hóa hơn có thể tạo ra sự khác biệt lớn.

Pogreb cho biết: “Theo truyền thống, [ngành đã cung cấp] các sản phẩm có 'mẫu số chung thấp nhất'. “Những gì bạn nhận được là một sản phẩm không khác biệt, trong đó một tiệm bánh và tiệm giặt là có chính sách giống nhau. Đó không phải là cách phù hợp để trao cho khách hàng. Có thể tự động sử dụng nhiều dữ liệu hơn, chúng tôi sẽ thấy nhiều tùy chỉnh hơn và khách hàng sẽ được hưởng lợi bằng cách trả tiền cho phạm vi bảo hiểm mà họ thực sự cần.”

Giúp cho  việc Phát hiện gian lận, trục lợi bảo hiểm

Gian lận là mối quan tâm lớn đối với các công ty bảo hiểm và AI là cơ quan giám sát chính trong cuộc chiến chống lại các yêu cầu gian lận. Như Samsung đã lưu ý trong một bài đăng trên blog về phòng chống gian lận, trục lợi bảo hiểm , đó là tất cả về việc phát hiện các mẫu có thể thoát khỏi nghi ngờ của con người:

“Công ty khởi nghiệp AI của Pháp Shift Technology kết hợp công nghệ này trong các dịch vụ phòng chống gian lận của họ, đã xử lý hơn 77 triệu yêu cầu. Các thuật toán máy học nhận thức đã đạt tỷ lệ chính xác 75% để phát hiện các yêu cầu bảo hiểm gian lận, trục lợi. Các thuật toán ML cung cấp thông tin chi tiết về các khiếu nại đáng ngờ với các đánh giá chi phí sửa chữa và trách nhiệm pháp lý tiềm ẩn, đồng thời đề xuất các quy trình có thể giải quyết và tăng cường khả năng chống gian lận.”

Areiel Wolanow, giám đốc điều hành của Finserv Experts cho biết: “Khả năng học máy hỗ trợ phát hiện hành vi gian lận đáng ngờ đã được thiết lập tốt, nhưng cho đến nay, khoa học dữ liệu do con người lãnh đạo cũng có khả năng tương tự. “Sự khác biệt chính theo thời gian sẽ là một trong những chi phí. Tội phạm chuyên nghiệp sẽ bám sát các chỉ số gian lận hàng đầu trong ngành và điều chỉnh hành vi của chúng cho phù hợp. Các nhà khoa học dữ liệu con người sẽ cần lặp lại phân tích của họ theo thời gian để theo kịp tốc độ, trong khi các thuật toán máy học tự đào tạo theo thời gian dựa trên những thay đổi có thể quan sát được trong dữ liệu cơ bản.”

Giảm lỗi sai sót của con người

Chuỗi phân phối trong ngành bảo hiểm quanh co và phức tạp. Breen cho biết, hàng loạt người trung gian kiểm tra thông tin giữa người được bảo hiểm và người vận chuyển, dẫn đến rất nhiều sai sót của con người và công việc thủ công làm chậm quá trình này. Tuy nhiên, AI đang bắt đầu khắc phục vấn đề đó.

Các thuật toán có thể giảm thời gian và số lượng lỗi khi thông tin được truyền từ nguồn này sang nguồn tiếp theo. Breen cho biết bằng cách đăng nhập vào một cổng thông tin và tải lên tệp PDF, công ty bảo hiểm giảm lượng nhập và nhập lại dữ liệu, đồng thời tăng độ chính xác.

Ông nói thêm: “Mọi người cảm thấy mệt mỏi, buồn chán và phạm sai lầm, nhưng các thuật toán thì không.

Đối với Pogreb, thu hẹp khoảng cách giữa người được bảo hiểm và công ty bảo hiểm cũng quan trọng như giảm sai sót. Cô cho biết, với dữ liệu tốt hơn, cả khách hàng và công ty bảo hiểm đều có lợi vì các công ty bảo hiểm có thể phát triển các sản phẩm tốt hơn dựa trên những đánh giá chính xác hơn và khách hàng sẽ thanh toán đúng những gì họ cần. 

Pogreb nói: “Với công nghệ máy học, tôi nghĩ chúng tôi sẽ có thể thực hiện công việc tốt hơn nhiều là đưa ra lời khuyên đó cho người tiêu dùng một cách tự động. “Dựa trên những gì bạn cho tôi biết về doanh nghiệp của bạn và những gì tôi biết về những doanh nghiệp tương tự, [tôi có thể nói] tôi tin rằng đây là sự kết hợp bảo hiểm phù hợp với bạn. Vì vậy, nó không đặt trách nhiệm lên đại lý cũng như khách hàng – những người thực sự không có kinh nghiệm hoặc kiến ​​thức – mà để dữ liệu đưa ra lời khuyên.”

Cải thiện dịch vụ khách hàng

Ngay cả trong lĩnh vực khó thay đổi như bảo hiểm, dịch vụ khách hàng tốt vẫn là điều tối quan trọng. Rốt cuộc, mọi người thường ngừng sử dụng các công ty có dịch vụ khách hàng tồi . Đó là lý do tại sao rất nhiều trang web của công ty bảo hiểm hiện nay tích hợp chatbot. Các công cụ AI này có thể hướng dẫn khách hàng thực hiện nhiều truy vấn mà không cần sự can thiệp của con người. Họ cũng có sẵn 24/7, không giống như nhiều nhân viên hỗ trợ.

Ví dụ: một khách hàng cần trợ giúp truy cập tài khoản của họ có thể ping chatbot để được hỗ trợ ngay từ trang web của công ty bảo hiểm. Chức năng này có khả năng giải quyết sự cố của khách hàng trong nháy mắt. Các đại lý dịch vụ khách hàng thực sự, con người có thể vẫn cần thiết cho những mối quan tâm phức tạp hơn, nhưng các chatbot AI có thể xử lý hầu hết phần còn lại.

Hỗ trợ xử lý khiếu nại bồi thường

Các công ty bảo hiểm có trách nhiệm để xử lý yêu cầu bồi thường và giúp khách hàng chi trả cho họ, nhưng việc đánh giá yêu cầu bồi thường không dễ dàng. Các đại lý phải xem xét một số hợp đồng, điều khoản bảo hiểm và xem xét từng chi tiết để xác định số tiền khách hàng sẽ nhận được cho yêu cầu của họ. Đó có thể là một quá trình khó khăn – và AI có thể giúp ích.

Các công cụ học máy có thể nhanh chóng xác định những gì liên quan đến yêu cầu bồi thường và dự đoán các chi phí tiềm ẩn liên quan. Họ có thể phân tích hình ảnh, cảm biến và dữ liệu lịch sử của công ty bảo hiểm. Sau đó, một công ty bảo hiểm có thể xem xét kết quả của AI để xác minh chúng và giải quyết khiếu nại. Kết quả mang lại lợi ích cho cả công ty bảo hiểm và khách hàng.

AI trong ngành bảo hiểm có mang lại lợi ích cho người tiêu dùng?

Việc áp dụng rộng rãi một công nghệ nhất định trong ngành thường phản ánh những lợi ích mà nó mang lại cho các công ty trong ngành, đôi khi không có tác dụng rõ ràng đối với khách hàng. Đó không phải là trường hợp của AI trong ngành bảo hiểm, vốn có những lợi thế rõ ràng cho khách hàng.

Đánh giá rủi ro do AI hỗ trợ có thể giúp các công ty bảo hiểm tùy chỉnh các hạn mức bảo vệ tốt hơn để khách hàng chỉ thanh toán cho những gì họ thực sự cần. Nó cũng có thể giảm thiểu sai sót của con người trong quy trình đăng ký, vì vậy khách hàng có nhiều khả năng nhận được các gói bảo hiểm phù hợp với nhu cầu của họ. Tất nhiên, nó cũng có thể mở rộng các tùy chọn dịch vụ khách hàng của công ty bảo hiểm và hợp lý hóa quy trình phê duyệt yêu cầu bồi thường. Kết quả cuối cùng là khách hàng nhận được những gì họ cần.

Tương lai của bảo hiểm AI

Ngành bảo hiểm chỉ mới bắt đầu thâm nhập vào AI và các công ty đã thử nghiệm những cách mới để kết hợp nó vào hoạt động hàng ngày của họ với dự đoán về sự phát triển công nghệ hơn nữa.

“Đó là những ngày đầu tiên của AI,” Breen nói. “Đối với các tác vụ lặp đi lặp lại, chúng tôi đặt máy tính lên đó… nhưng chúng tôi còn cách rất xa nhà bảo lhiểm máy tính. Chúng tôi thực sự chỉ đang tăng cường sức mạnh cho con người vào thời điểm này.”

Đó vẫn là một sự thay đổi đáng kể trong ngành, ông nói. Các nhà bảo hiểm tại Argo Group hiện đang bắt đầu quản lý danh mục đầu tư, thay vì xem xét từng lần gửi. Breen cho biết, các yêu cầu tiêu chuẩn hơn, có thể dự đoán được sẽ được xử lý bằng thuật toán học máy và người bảo hiểm con người về cơ bản đang tinh chỉnh toàn bộ quy trình và can thiệp vào các trường hợp cần ra quyết định cấp cao hơn.

Pogreb thậm chí còn nhận thấy nhiều tiềm năng hơn để hợp lý hóa quy trình bảo hiểm. Cô ấy hy vọng rằng số lượng ứng dụng mà một nhà bảo hiểm con người phải xử lý sẽ giảm đáng kể khi máy học tìm được chỗ đứng trong ngành bảo hiểm.

Pogreb nói: “Chúng tôi tin rằng với công nghệ và máy học, có thể loại bỏ rất nhiều [sự tham gia của con người]. “Tỷ lệ các ứng dụng bảo hiểm yêu cầu sự tiếp xúc của con người sẽ giảm đáng kể, có thể là 80% đến 90% và thậm chí xuống mức thấp ở mức một con số.”

Mặc dù việc áp dụng AI đã diễn ra theo những cách thô sơ, nhưng nó đã thay đổi mạnh mẽ diện mạo của vùng đất. Wolanow cho biết các công ty bảo hiểm muốn duy trì tính cạnh tranh nên thử nghiệm AI.

Ông nói: “Các công ty có thể chuẩn bị và duy trì tính cạnh tranh bằng cách bắt đầu đánh giá tác động của máy học đối với hoạt động kinh doanh của họ bằng cách tạo nguyên mẫu các thuật toán của riêng họ. “Một thuật toán máy học riêng lẻ thực hiện phân tích của nó trên cơ sở độc lập thực sự khá rẻ, [và] trong nhiều trường hợp, một công cụ phân tích độc lập không phù hợp với mục đích.”

Nguồn: Max Freedman

#ai-nganh-bao-hiem #chatgpt #ebaohiem