AI mở ra hướng phát triển mới cho ngành bảo hiểm

Những vấn đề này được các chuyên gia, nhà khoa học và đại diện doanh nghiệp trao đổi tại hội thảo khoa học “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành bảo hiểm: Thực trạng và định hướng tương lai”, do Đại học Kinh tế Quốc dân phối hợp với Công ty Aon Tái bảo hiểm Việt Nam tổ chức ngày 30/10.

AI thay đổi hoạt động kinh doanh bảo hiểm

AI đang mở ra khả năng ứng dụng trên hầu hết các khâu của hoạt động bảo hiểm, từ nghiên cứu nhu cầu, phát triển sản phẩm, tư vấn khách hàng đến thẩm định rủi ro, định phí, quản lý hợp đồng, giám định tổn thất, giải quyết bồi thường và phòng chống gian lận.

Thông qua phân tích dữ liệu lớn, doanh nghiệp có thể đánh giá rủi ro chính xác hơn, cá nhân hóa sản phẩm, rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ và cải thiện chất lượng dịch vụ. Đây cũng là cơ sở để chuyển từ phương thức quản trị dựa nhiều vào kinh nghiệm sang ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Tuy nhiên, theo GS.TS Tô Trung Thành, Phó Giám đốc Đại học Kinh tế Quốc dân, ứng dụng AI cũng đặt ra nhiều thách thức về chất lượng dữ liệu, hạ tầng công nghệ, nhân lực, chi phí đầu tư, bảo mật thông tin, quyền riêng tư và trách nhiệm giải trình.

Với đặc thù hoạt động bảo hiểm liên quan trực tiếp đến quyền lợi khách hàng, các quyết định có sự hỗ trợ của AI cần bảo đảm tính minh bạch, chính xác và có cơ chế kiểm soát phù hợp.

Từ thực tiễn doanh nghiệp, ông Lê Tuấn Dũng, Chủ tịch HĐQT Công ty cổ phần Tập đoàn Bảo hiểm DBV cho rằng, hiệu quả ứng dụng AI không nên chỉ đo bằng thời gian tiết kiệm được mà phải được đánh giá thông qua giá trị kinh tế tạo ra.

Chẳng hạn, nếu 1.000 nhân viên tiết kiệm được 30 phút làm việc mỗi ngày nhờ AI, tổng thời gian tiết kiệm tương đương 500 giờ mỗi ngày. Tuy nhiên, con số này chưa đồng nghĩa với hiệu quả kinh tế. Giá trị thực sự chỉ hình thành khi doanh nghiệp xử lý được nhiều hồ sơ hơn, giảm chi phí trên mỗi giao dịch hoặc nâng cao chất lượng quyết định kinh doanh.

Trong bảo hiểm xe cơ giới, AI có thể phân tích tỷ lệ bồi thường theo từng chi nhánh, kênh khai thác, nhóm khách hàng và loại phương tiện để nhận diện những phân khúc kinh doanh kém hiệu quả.

Ông Lê Tuấn Dũng lấy ví dụ, với nhóm xe tải trên 9 tấn, nếu tổng chi phí bồi thường và các chi phí liên quan vượt doanh thu phí bảo hiểm, tỷ lệ kết hợp (Combined Ratio) sẽ trên 100%, phản ánh hoạt động kinh doanh bảo hiểm không có lãi. Từ dữ liệu quá khứ, AI có thể dự báo xu hướng trong 1-3 năm tới, đồng thời mô phỏng tác động của các phương án như điều chỉnh phí, điều kiện nhận bảo hiểm, kiểm soát kênh bán hàng và mạng lưới gara sửa chữa.

Theo lãnh đạo DBV, điều quan trọng là doanh nghiệp phải đưa AI vào quy trình quản trị thực tế, từ thu thập dữ liệu, phân tích, ra quyết định đến triển khai và đo lường kết quả. Nếu chỉ đầu tư các công cụ riêng lẻ mà không gắn với chỉ tiêu kinh doanh, công nghệ khó phát huy hiệu quả tương xứng.

Mở rộng thị trường, nâng cao năng lực quản trị rủi ro

Không chỉ cải thiện hoạt động hiện hữu, AI và quá trình phát triển kinh tế số còn tạo ra những nhu cầu bảo hiểm mới, đặc biệt đối với các tài sản và hạ tầng công nghệ.

Theo bà Vương Thị Minh An, Giám đốc điều hành Công ty Aon Tái bảo hiểm Việt Nam, làn sóng đầu tư vào trung tâm dữ liệu đang mở ra thị trường bảo hiểm có quy mô lớn. Tổng vốn đầu tư vào các trung tâm dữ liệu trên thế giới giai đoạn 2025-2030 có thể đạt 5.000-10.000 tỷ USD. Trong khi đó, tổng phí bảo hiểm toàn cầu dành cho lĩnh vực này giai đoạn 2026-2030 được ước tính khoảng 134 tỷ USD, riêng khu vực châu Á - Thái Bình Dương khoảng 23,6 tỷ USD.

Nhu cầu bảo hiểm gia tăng cùng quy mô đầu tư và yêu cầu tài trợ vốn của các dự án. Nhiều dự án trung tâm dữ liệu sử dụng vốn vay ngân hàng hoặc các tổ chức tài chính, trong đó bảo hiểm là một trong những điều kiện giải ngân.

Đáng chú ý, một số dự án có nhu cầu hạn mức bảo hiểm lên tới 10 tỷ USD, vượt quá năng lực cung cấp của một doanh nghiệp bảo hiểm đơn lẻ. Điều này đặt ra yêu cầu tăng cường hợp tác giữa doanh nghiệp bảo hiểm, môi giới và nhà tái bảo hiểm quốc tế, đồng thời phát triển các sản phẩm bảo hiểm từ giai đoạn xây dựng, lắp đặt đến vận hành, gián đoạn kinh doanh và an ninh mạng.

Ở góc độ mô hình kinh doanh, TS. Lê Thị Xuân Hương, Khoa Bảo hiểm, Trường Kinh doanh, Đại học Kinh tế Quốc dân cho rằng, dữ liệu và AI đang thúc đẩy sự chuyển dịch từ bảo hiểm bù đắp tổn thất sang chủ động phòng ngừa rủi ro. Thông qua dữ liệu từ thiết bị kết nối và cảm biến, doanh nghiệp có thể theo dõi, nhận diện nguy cơ và hỗ trợ khách hàng giảm thiểu thiệt hại trước khi sự cố xảy ra.

Công nghệ này cũng tạo điều kiện phát triển các mô hình sản phẩm mới như bảo hiểm nhúng, được tích hợp khi khách hàng mua hàng hóa, dịch vụ; bảo hiểm theo nhu cầu, cho phép lựa chọn thời gian bảo vệ linh hoạt; và bảo hiểm dựa trên mức độ sử dụng, trong đó phí bảo hiểm được xác định theo dữ liệu thực tế.

Chẳng hạn, phí bảo hiểm xe cơ giới có thể được tính toán dựa trên quãng đường di chuyển và mức độ an toàn khi lái xe, thay vì chỉ căn cứ vào các tiêu chí đánh giá rủi ro truyền thống. Qua đó, doanh nghiệp có thể thiết kế sản phẩm sát hơn với nhu cầu và mức độ rủi ro của từng khách hàng.

Dù vậy, theo TS. Lê Thị Xuân Hương, dữ liệu phân mảnh, thiếu kết nối giữa các bộ phận sẽ cản trở hiệu quả ứng dụng AI. Doanh nghiệp cần xây dựng hệ thống dữ liệu đồng bộ, đổi mới tư duy kinh doanh và nâng cao năng lực nhân sự. Trong quá trình này, con người vẫn giữ vai trò quan trọng trong kiểm soát và đưa ra quyết định.

Đối với ngành bảo hiểm Việt Nam, ứng dụng AI cần hướng đến hiệu quả thực chất, gắn đổi mới công nghệ với quản trị rủi ro, bảo vệ quyền lợi khách hàng và phát triển nguồn nhân lực. Đây sẽ là những yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp nâng cao năng lực cạnh tranh, thích ứng với sự thay đổi của thị trường và khai thác tốt hơn các cơ hội từ kinh tế số.