AI đang thay đổi cách ngành bảo hiểm Ấn Độ vận hành

Từ tăng trưởng doanh thu sang bài toán năng suất

Trong báo cáo “India’s new insurance track: The marathon becomes an AI-led decathlon”, McKinsey cho rằng ngành bảo hiểm Ấn Độ đang đứng trước một bước chuyển quan trọng. Hạ tầng tài chính và số hóa của nước này đã phát triển nhanh, nhưng mức độ tham gia bảo hiểm chưa tăng tương ứng.

Tỷ lệ thâm nhập bảo hiểm của Ấn Độ hiện ở mức 3,7% GDP, so với mức trung bình toàn cầu 7,3%. Đáng chú ý, số hợp đồng bảo hiểm nhân thọ cá nhân còn hiệu lực gần như đi ngang, quanh 330 triệu hợp đồng trong giai đoạn tài khóa 2017-2025.

McKinsey cho rằng khoảng cách này cho thấy dư địa tăng trưởng của thị trường không chỉ nằm ở mở rộng quy mô bán hàng, mà còn ở mức độ phù hợp của sản phẩm, hiệu quả phân phối, khả năng chi trả và niềm tin của khách hàng.

Ở bảo hiểm nhân thọ, 4 doanh nghiệp tư nhân lớn ghi nhận doanh thu phí khai thác mới tăng khoảng 12-16%/năm trong giai đoạn tài khóa 2022-2026, trong khi giá trị kinh doanh mới tăng khoảng 14-20%/năm. Tuy nhiên, biên lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh mới giảm khoảng 3-4%. Trong giai đoạn 2022-2025, doanh thu phí khai thác mới tăng khoảng 14%/năm, nhưng tổng chi phí hoạt động tăng khoảng 20%/năm. McKinsey đánh giá năng suất của nhóm doanh nghiệp bảo hiểm nhân thọ lớn nhìn chung gần như đi ngang.

Ở bảo hiểm phi nhân thọ, tổng doanh thu phí bảo hiểm gốc tăng khoảng 12%/năm trong giai đoạn 2022-2025, chủ yếu nhờ số lượng hợp đồng tăng khoảng 14%/năm, trong khi phí bình quân mỗi hợp đồng giảm khoảng 2%/năm. Năng suất tại nhóm 5 doanh nghiệp bảo hiểm phi nhân thọ tư nhân đa nghiệp vụ lớn nhất giảm trung bình 2,5%/năm trong giai đoạn tài khóa 2022-2026.

Theo McKinsey, những sức ép này khiến AI trở thành một công cụ đáng chú ý. Mục tiêu không chỉ là tự động hóa một số công việc, mà là thay đổi cách doanh nghiệp tổ chức và vận hành toàn bộ quy trình bảo hiểm.

AI đi vào toàn bộ chuỗi giá trị

McKinsey xác định các hướng ứng dụng AI trên những khâu chính của chuỗi giá trị bảo hiểm, từ bán hàng và phân phối đến thẩm định, định phí, giải quyết bồi thường và chăm sóc khách hàng.

Ở khâu bán hàng, AI có thể hỗ trợ xác định khách hàng tiềm năng, chuẩn bị nội dung tư vấn, trả lời câu hỏi về sản phẩm và quyền lợi, đồng thời hỗ trợ nhân viên xử lý thông tin sau các cuộc gặp với khách hàng.

Trong thẩm định và định phí, AI có thể tiếp nhận và phân loại hồ sơ, kiểm tra thông tin còn thiếu, hỗ trợ đánh giá rủi ro và đưa ra quyết định trong phạm vi được thiết lập trước. Nhân sự chuyên môn có thể tập trung vào những trường hợp phức tạp hoặc có mức độ rủi ro cao hơn.

Ở khâu bồi thường, AI có thể tiếp nhận thông báo tổn thất, thu thập hình ảnh và tài liệu, đánh giá mức độ nghiêm trọng, phát hiện dấu hiệu gian lận và phân loại hồ sơ để chuyển tới bộ phận phù hợp. Những hồ sơ đơn giản có thể được xử lý tự động, trong khi trường hợp phức tạp hoặc có dấu hiệu bất thường được chuyển sang nhân sự chuyên môn.

McKinsey cũng dẫn một vài trường hợp doanh nghiệp bảo hiểm thương mại sử dụng AI để tự động phân loại và điều phối hồ sơ bồi thường. Trong giai đoạn đầu, giải pháp này giúp năng suất tăng hơn 30%, đồng thời cải thiện độ chính xác xử lý bồi thường và tỷ lệ tổn thất. Đây là kết quả của một trường hợp cụ thể, không phải mức cải thiện chung của toàn ngành.

Với chăm sóc khách hàng, AI có thể hỗ trợ phân tích lịch sử hợp đồng và các tương tác trước đó để đưa ra gợi ý về gia hạn, bổ sung quyền lợi hoặc những bước tiếp theo. Theo McKinsey, đây là sự chuyển dịch từ xử lý yêu cầu khi khách hàng phát sinh nhu cầu sang chủ động hỗ trợ dựa trên dữ liệu.

Tuy nhiên, trọng tâm ứng dụng AI không giống nhau giữa các mảng bảo hiểm. McKinsey cho rằng với bảo hiểm nhân thọ, phân phối, thẩm định và duy trì khách hàng là những khâu có ý nghĩa lớn. Với bảo hiểm sức khỏe và các mảng phi nhân thọ bán lẻ, thẩm định, giải quyết bồi thường và hiệu quả mạng lưới là những lĩnh vực đáng chú ý. Trong khi đó, ở bảo hiểm thương mại, AI có thể tập trung vào tự động hóa xử lý hồ sơ, đánh giá rủi ro và định phí.

“Mười môn phối hợp” thay cho một cuộc chạy marathon

Từ những thay đổi trên, McKinsey sử dụng hình ảnh “decathlon” - môn thể thao gồm 10 nội dung để mô tả giai đoạn mới của ngành bảo hiểm. Theo báo cáo, doanh nghiệp không thể chỉ dựa vào một lợi thế đơn lẻ như quy mô mạng lưới, số lượng đại lý hay năng lực công nghệ. Các doanh nghiệp cần đồng thời cải thiện năng lực phân phối, thẩm định, định phí, bồi thường, quản lý gian lận, chăm sóc khách hàng, dữ liệu và quản trị AI.

Một điểm quan trọng trong báo cáo là McKinsey phân biệt giữa việc triển khai một công cụ AI và thay đổi một quy trình bằng AI. Theo đó, giá trị lớn hơn được tạo ra khi AI được tích hợp vào toàn bộ quy trình, từ tiếp nhận dữ liệu, phân tích, hỗ trợ ra quyết định đến xử lý kết quả, thay vì chỉ tự động hóa một công việc riêng lẻ.

McKinsey cho rằng rào cản chính đối với việc tạo giá trị từ AI hiện không còn nằm ở khả năng công nghệ, mà ở việc đưa những ứng dụng đã thử nghiệm vào mô hình vận hành trên quy mô toàn doanh nghiệp. Thách thức là chuyển những kết quả riêng lẻ thành thay đổi ở cấp doanh nghiệp, trong đó có việc tổ chức lại quy trình, cách ra quyết định và luồng công việc để AI được tích hợp vào hoạt động hằng ngày.

Báo cáo cũng cho rằng AI không nên được xem đơn thuần như một dự án công nghệ. Các lãnh đạo phụ trách thẩm định, bồi thường, phân phối, sản phẩm và chăm sóc khách hàng cần chịu trách nhiệm về kết quả kinh doanh, trong khi bộ phận công nghệ, dữ liệu và quản trị rủi ro cung cấp năng lực hỗ trợ.

Theo McKinsey, doanh nghiệp có thể đánh giá hiệu quả AI thông qua những chỉ tiêu như năng suất, tỷ lệ tổn thất, chi phí hoạt động, khả năng duy trì khách hàng và các kết quả kinh doanh khác, thay vì chỉ dựa trên số lượng mô hình AI hoặc chatbot được triển khai.

Điều này đặt ra yêu cầu lớn hơn về dữ liệu và quản trị. Khi AI tham gia vào các quyết định liên quan trực tiếp đến quyền lợi bảo hiểm, doanh nghiệp cần kiểm soát chất lượng dữ liệu, khả năng giải thích kết quả, quyền truy cập dữ liệu và vai trò giám sát của con người. McKinsey cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của các nền tảng dữ liệu dùng chung, định nghĩa dữ liệu thống nhất và khả năng tiếp cận dữ liệu trên toàn doanh nghiệp để có thể mở rộng AI.

Báo cáo đồng thời khuyến nghị doanh nghiệp duy trì quá trình thử nghiệm nhanh, đánh giá và liên tục hoàn thiện các giải pháp trước khi triển khai trên quy mô lớn. Theo McKinsey, việc mở rộng AI cần đi cùng thay đổi cách làm việc, đào tạo năng lực, quản trị rủi ro và theo dõi giá trị tạo ra.

Ngành Bảo hiểm Việt Nam: Đưa AI vào các khâu nghiệp vụ

Tại Việt Nam, thị trường bảo hiểm cũng đang có sự phân hóa giữa 2 mảng nhân thọ và phi nhân thọ.

Theo số liệu của Bộ Tài chính, 8 tháng đầu năm 2026, tổng doanh thu phí bảo hiểm toàn thị trường ước đạt 155.293 tỷ đồng, tăng 3,45% so với cùng kỳ năm trước. Trong đó, doanh thu phí bảo hiểm phi nhân thọ đạt khoảng 64.930 tỷ đồng, tăng 15,17%, trong khi doanh thu phí bảo hiểm nhân thọ đạt khoảng 90.363 tỷ đồng, giảm 3,6%.

Tổng chi trả quyền lợi bảo hiểm trong 8 tháng ước đạt 67.907 tỷ đồng, tăng 12,39% so với cùng kỳ.

Trong bối cảnh đó, AI đang được một số doanh nghiệp bảo hiểm đưa vào các khâu cụ thể của hoạt động kinh doanh và vận hành. Prudential Việt Nam đã ứng dụng công nghệ OCR tích hợp AI tạo sinh vào quy trình thẩm định và xét duyệt hồ sơ yêu cầu giải quyết quyền lợi bảo hiểm. Công nghệ này có khả năng nhận diện, trích xuất thông tin từ hình ảnh với độ chính xác tới 96% và tốc độ xử lý dưới 20 giây. Trong giai đoạn thử nghiệm, hệ thống hỗ trợ xử lý hơn 50% số yêu cầu quyền lợi bảo hiểm được nộp trực tuyến.

Các doanh nghiệp khác cũng đang đưa công nghệ AI vào những khâu khác nhau của hoạt động bảo hiểm, từ tương tác với khách hàng, hỗ trợ tư vấn đến số hóa và tự động hóa quy trình. Xu hướng này cho thấy AI tại Việt Nam đang dần đi từ các ứng dụng phục vụ khách hàng sang những quy trình nghiệp vụ có khối lượng xử lý lớn.

Tuy nhiên, mức độ ứng dụng giữa các doanh nghiệp chưa đồng đều và hiện chưa có thống kê chính thức cho phép lượng hóa tỷ lệ doanh nghiệp bảo hiểm Việt Nam đã ứng dụng AI trên toàn thị trường. Vì vậy, thay vì nhìn AI như một công nghệ đã được triển khai đồng loạt, có thể xem đây là giai đoạn các doanh nghiệp đang mở rộng những ứng dụng có khả năng tạo ra hiệu quả cụ thể.

Báo cáo của McKinsey cho thấy AI tại thị trường bảo hiểm Ấn Độ đang được đưa vào nhiều khâu của chuỗi giá trị, từ bán hàng và chăm sóc khách hàng đến thẩm định, định phí, giải quyết bồi thường, phát hiện gian lận và quản trị dữ liệu. Với Việt Nam, đây cũng là những khâu doanh nghiệp có thể tiếp tục mở rộng ứng dụng khi quá trình số hóa hoạt động bảo hiểm được đẩy mạnh.

Vì vậy, vấn đề không chỉ nằm ở việc doanh nghiệp có sử dụng AI hay không, mà ở khâu AI được đưa vào, cách dữ liệu được khai thác và hiệu quả có thể đo lường. Đây cũng là bước chuyển từ việc triển khai từng công cụ AI sang thay đổi cách vận hành của doanh nghiệp bảo hiểm.