XU HƯỚNG ỨNG DỤNG AI BẢO HIỂM: ĐỊNH HÌNH NGÀNH BẢO HIỂM TOÀN CẦU

AI bảo hiểm đang mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành bảo hiểm toàn cầu. Nếu như trước đây các quy trình thẩm định, bồi thường hay chăm sóc khách hàng vốn phức tạp, chậm chạp và tốn kém, thì nay trí tuệ nhân tạo đã giúp mọi thứ trở nên nhanh chóng, chính xác và minh bạch hơn. Cùng AI First tìm hiểu cách AI đang thay đổi ngành bảo hiểm cũng như chiến lược giúp doanh nghiệp tận dụng sức mạnh của AI hiệu quả.

1. Tổng quan xu hướng công nghệ AI bảo hiểm

Theo các báo cáo quốc tế, việc ứng dụng AI trong ngành bảo hiểm đang tăng trưởng với tốc độ bùng nổ. Quy mô thị trường AI bảo hiểm năm 2024 ước đạt khoảng 8,13 tỷ USD và dự kiến sẽ vượt 141 tỷ USD vào năm 2034, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) hơn 33%.

Một nghiên cứu khác cho thấy thị trường có thể tăng từ 6,44 tỷ USD năm 2024 lên 63,27 tỷ USD vào 2032. Điều này phản ánh sự quan tâm mạnh mẽ của các công ty bảo hiểm toàn cầu đối với AI. Thực tế, gần 80% doanh nghiệp bảo hiểm tài sản và thiệt hại (P&C) đã và đang triển khai AI vào các quy trình cốt lõi. 
Theo McKinsey, AI có thể mang lại tới 1.100 tỷ USD giá trị mỗi năm cho toàn ngành bảo hiểm thế giới. Đặc biệt, trong quy trình bồi thường vốn là “nỗi đau” lớn của khách hàng AI giúp giảm thời gian xử lý hồ sơ tới 70%, từ đó nâng cao trải nghiệm khách hàng và giảm đáng kể chi phí vận hành. Những con số này cho thấy AI không còn là lựa chọn, mà đã trở thành yếu tố tất yếu để ngành bảo hiểm đổi mới và cạnh tranh.

2. Các công nghệ AI được sử dụng trong ngành bảo hiểm

Trong bối cảnh chuyển đổi số mạnh mẽ, các công ty bảo hiểm không chỉ dừng lại ở việc số hóa dữ liệu hay triển khai chatbot, mà đang từng bước đưa những công nghệ AI tiên tiến vào vận hành. Dưới đây là các công nghệ tiêu biểu:

• Machine Learning (Học máy): Đây là công nghệ giúp phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ về hành vi khách hàng, lịch sử tai nạn, sức khỏe hay tài chính để phát hiện các mẫu ẩn. Nhờ đó, doanh nghiệp bảo hiểm có thể định phí hợp đồng công bằng hơn, dự đoán rủi ro chính xác hơn và phát hiện sớm các giao dịch gian lận.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên – NLP: NLP cho phép chatbot và trợ lý ảo giao tiếp tự nhiên với khách hàng, hỗ trợ 24/7 trong việc tư vấn sản phẩm, trả lời câu hỏi hoặc tiếp nhận khiếu nại. Đồng thời, công nghệ này còn giúp phân tích và xử lý tự động email, hồ sơ, văn bản, từ đó tiết kiệm thời gian và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
• OCR (Nhận dạng ký tự quang học): OCR giúp tự động trích xuất dữ liệu từ các giấy tờ như hợp đồng, hóa đơn y tế, giấy tờ tùy thân… thay vì nhập liệu thủ công. Nhờ vậy, quá trình xử lý hồ sơ nhanh chóng, chính xác hơn và xây dựng được kho dữ liệu số hóa toàn diện để phục vụ phân tích nâng cao.
• Predictive Analytics (Phân tích dự đoán): Công nghệ này dựa vào dữ liệu lịch sử kết hợp mô hình thống kê để dự báo hành vi và nhu cầu của khách hàng trong tương lai. Doanh nghiệp có thể dùng nó để phát hiện nhóm khách hàng có nguy cơ hủy hợp đồng, xây dựng sản phẩm mới phù hợp và phòng ngừa rủi ro sớm.
• Robotic Process Automation (RPA) + AI: RPA giúp tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại như kiểm tra hợp đồng, đối soát dữ liệu, xử lý bồi thường. Khi tích hợp với AI, RPA không chỉ thực hiện theo quy tắc có sẵn mà còn có khả năng học hỏi, xử lý tình huống phức tạp hơn, từ đó tăng hiệu quả vận hành và giảm chi phí.
• Generative AI (AI tạo sinh): Đây là xu hướng mới giúp tự động tạo ra hợp đồng thông minh, tóm tắt điều khoản phức tạp thành nội dung dễ hiểu và xây dựng kịch bản chăm sóc khách hàng đa kênh. Ngoài ra, Generative AI còn hỗ trợ đội ngũ sale và CSKH bằng cách soạn email, gợi ý kịch bản trò chuyện, nâng cao năng suất và khả năng thuyết phục.

3. Các lĩnh vực ứng dụng công nghệ AI trong ngành bảo hiểm

Dưới đây là các lĩnh vực ứng dụng AI chính trong ngành bảo hiểm:

3.1. Thẩm định và định phí bảo hiểm

Trong bảo hiểm truyền thống, định phí thường dựa vào dữ liệu hạn chế và mang tính chủ quan, dẫn đến rủi ro cao cho doanh nghiệp. AI cho phép phân tích dữ liệu lớn từ hồ sơ y tế, tín dụng, lịch sử lái xe và thậm chí dữ liệu IoT để xác định mức phí chính xác hơn. Ví dụ, các công ty bảo hiểm ô tô tại Mỹ đã dùng thiết bị cảm biến hành vi lái xe để tính phí cá nhân hóa, giúp giảm 20–30% chênh lệch phí không công bằng.

3.2. Xử lý yêu cầu bồi thường 

Bồi thường là khâu “đau đầu” nhất vì chậm trễ gây mất niềm tin khách hàng. AI giúp tự động phân tích hồ sơ, hình ảnh hiện trường và dữ liệu liên quan để xử lý chỉ trong vài phút thay vì hàng tuần. Ví dụ, công ty Lemonade (Mỹ) nổi tiếng khi sử dụng AI để chi trả bồi thường trong vòng 3 giây, minh chứng rõ ràng cho sự khác biệt về tốc độ và trải nghiệm khách hàng.

3.3. Phát hiện và phòng chống gian lận

Theo ước tính của Insurance Europe, gian lận bảo hiểm gây thiệt hại hàng tỷ USD mỗi năm. AI với khả năng học máy giúp phát hiện mẫu hành vi bất thường trong hồ sơ bồi thường hoặc hợp đồng. Chẳng hạn, nhiều công ty ở châu Âu đã dùng AI để rà soát dữ liệu và giảm tới 30% số vụ gian lận, tiết kiệm hàng trăm triệu USD.

3.4. Quản trị rủi ro 

AI không chỉ phản ứng khi rủi ro xảy ra mà còn dự đoán và cảnh báo sớm. Ví dụ, trong bảo hiểm sức khỏe, AI phân tích dữ liệu wearable (đồng hồ thông minh) để dự báo khả năng mắc bệnh và đưa ra khuyến nghị phòng ngừa. Nhờ đó, doanh nghiệp bảo hiểm vừa giảm chi phí bồi thường dài hạn vừa tạo giá trị gia tăng cho khách hàng.

3.5. Dịch vụ khách hàng

Khách hàng ngày nay mong muốn được phục vụ nhanh chóng và liên tục. Chatbot và voicebot ứng dụng NLP có thể xử lý tới 80% yêu cầu cơ bản, giảm tải cho tổng đài và nâng cao sự hài lòng. Tại Việt Nam, nhiều công ty bảo hiểm lớn như AIA đã ứng dụng AI chatbot để tư vấn hợp đồng, rút ngắn thời gian phục vụ từ vài giờ xuống vài phút.

3.6. Marketing và bán hàng

AI phân tích hành vi trực tuyến và lịch sử tương tác để gợi ý gói bảo hiểm phù hợp nhất. Điều này giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi và mở ra cơ hội bán chéo (cross-sell). Ví dụ, một nghiên cứu của Accenture cho thấy cá nhân hóa bằng AI có thể nâng tỷ lệ chốt hợp đồng bảo hiểm lên tới 25% so với cách truyền thống.

3.7. Quản trị dữ liệu và vận hành nội bộ 

Ngành bảo hiểm vốn có khối lượng hồ sơ khổng lồ, dễ gây quá tải và sai sót. Với OCR và RPA kết hợp AI, doanh nghiệp có thể số hóa hàng nghìn tài liệu mỗi ngày và tự động đối soát dữ liệu. Điều này không chỉ giảm lỗi thủ công mà còn tạo nền tảng dữ liệu sạch cho các mô hình phân tích dự đoán.

4. 4 trụ cột quan trọng giúp doanh nghiệp bảo hiểm khai thác AI hiệu quả

Ngành bảo hiểm toàn cầu đang chuyển mình mạnh mẽ nhờ công nghệ, AI được xem là chìa khóa để tăng tốc đổi mới, tối ưu chi phí và mang đến trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng. Để khai thác hết tiềm năng của AI, doanh nghiệp cần tập trung vào bốn trụ cột quan trọng sau: 

4.1. Tái cấu trúc kênh bán hàng

AI giúp thay đổi cách doanh nghiệp bảo hiểm tiếp cận và phục vụ khách hàng thông qua các kênh bán hàng số hóa và đa điểm chạm. Chatbot, trợ lý ảo hay nền tảng tư vấn trực tuyến có thể cá nhân hóa trải nghiệm cho từng khách hàng, giúp họ tiếp cận sản phẩm ở bất kỳ đâu, bất kỳ thời điểm nào.
Ví dụ, Lemonade (Mỹ) đã ứng dụng chatbot AI để tư vấn và bán bảo hiểm chỉ trong vài phút, tạo lợi thế cạnh tranh lớn nhờ tốc độ và sự tiện lợi.

4.2. Ra quyết định dựa trên AI

Thay vì dựa vào quy trình thủ công hoặc kinh nghiệm chủ quan, AI cùng các công cụ phân tích dữ liệu nâng cao cho phép doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác và nhanh chóng. Các thuật toán học máy có thể tự động hóa nghiệp vụ lặp lại, đồng thời hỗ trợ xây dựng mô hình dự báo rủi ro nhằm giảm thiểu tổn thất.
Chẳng hạn, nhiều công ty bảo hiểm y tế quốc tế đã sử dụng AI để phân tích dữ liệu sức khỏe và đề xuất gói bảo hiểm phù hợp, vừa tối ưu chi phí vừa nâng cao hiệu quả kinh doanh.

4.3. Xây dựng hạ tầng dữ liệu và công nghệ lõi

Dữ liệu chất lượng cao và công nghệ lõi hiện đại là nền tảng để triển khai AI thành công. Doanh nghiệp cần xây dựng hệ thống dữ liệu theo thời gian thực, có khả năng kết nối đa nền tảng để phục vụ phân tích và ra quyết định.
Ví dụ, Igloo – công ty bảo hiểm công nghệ hàng đầu Đông Nam Á đang thu thập dữ liệu thời tiết từ các trạm khí tượng tại Việt Nam để phát triển sản phẩm bảo hiểm nông nghiệp, minh chứng rõ ràng cho việc dữ liệu chất lượng cao có thể mở ra sản phẩm mới mang tính cách mạng.

4.4. Đổi mới tổ chức và vận hành

Công nghệ AI chỉ phát huy tối đa hiệu quả khi doanh nghiệp có mô hình tổ chức linh hoạt và văn hóa đổi mới. Các công ty bảo hiểm cần áp dụng cơ cấu phẳng hơn, thành lập nhóm liên phòng ban và thường xuyên đào tạo kỹ năng mới cho nhân sự. Việc này không chỉ giúp AI thâm nhập sâu vào hoạt động hàng ngày mà còn kích hoạt khả năng vận hành nhanh, hỗ trợ bán hàng và giải quyết kịp thời các thách thức của thị trường. T
Theo nghiên cứu của McKinsey, các doanh nghiệp có tổ chức linh hoạt ứng dụng AI có thể tăng hiệu suất làm việc lên tới 20–30% so với mô hình truyền thống.

5. Chiến lược giúp doanh nghiệp bảo hiểm khai thác AI hiệu quả

Để khai thác AI hiệu quả, các doanh nghiệp bảo hiểm cần một chiến lược toàn diện, tập trung vào việc tích hợp công nghệ vào mọi khía cạnh của chu trình kinh doanh. Dưới đây là những bước quan trọng mà các doanh nghiệp bảo hiểm cần thực hiện:

5.1. Xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc

Nền tảng của AI chính là dữ liệu. Nếu không có dữ liệu chất lượng, các mô hình AI sẽ không thể hoạt động hiệu quả.

• Thu thập và hợp nhất dữ liệu: Doanh nghiệp cần thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như: thông tin khách hàng, lịch sử yêu cầu bồi thường, dữ liệu từ các thiết bị IoT (telematics cho xe hơi, thiết bị đeo theo dõi sức khỏe), mạng xã hội, và các nguồn dữ liệu công khai. Sau đó, cần hợp nhất chúng vào một hệ thống duy nhất, dễ dàng truy cập.
• Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu: Dữ liệu thô thường chứa lỗi, thiếu sót và không nhất quán. Cần có quy trình làm sạch, loại bỏ dữ liệu trùng lặp và chuẩn hóa định dạng để đảm bảo tính chính xác và tin cậy.
• Đảm bảo an toàn và tuân thủ: Việc quản lý dữ liệu lớn đòi hỏi phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về bảo mật và quyền riêng tư như GDPR, cũng như các quy định của pháp luật Việt Nam.

5.2. Đầu tư vào công nghệ và hạ tầng phù hợp

Việc triển khai AI đòi hỏi một hạ tầng công nghệ đủ mạnh để xử lý các tác vụ phức tạp.

• Nền tảng điện toán đám mây (Cloud Computing): Sử dụng các dịch vụ đám mây từ các nhà cung cấp lớn như Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, hoặc Microsoft Azure giúp doanh nghiệp có được khả năng lưu trữ và xử lý linh hoạt, tiết kiệm chi phí đầu tư ban đầu cho phần cứng.
• Các công cụ và Nền tảng AI/ML: Đầu tư vào các nền tảng học máy (Machine Learning Platforms) và các công cụ phân tích dữ liệu tiên tiến để xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình AI.
• Giao diện Lập trình Ứng dụng (API): Xây dựng các API mạnh mẽ để kết nối hệ thống AI với các hệ thống kinh doanh cốt lõi khác như CRM, hệ thống quản lý hợp đồng, và các ứng dụng của đối tác.

5.3. Xác định các lĩnh vực ứng dụng chiến lược

Thay vì áp dụng AI một cách dàn trải, doanh nghiệp nên tập trung vào những lĩnh vực có thể tạo ra tác động lớn nhất.

• Cá nhân hóa sản phẩm và định giá: AI có thể phân tích dữ liệu khách hàng để tạo ra các gói bảo hiểm được "may đo" riêng cho từng cá nhân với mức phí linh hoạt dựa trên rủi ro thực tế. Ví dụ, bảo hiểm xe hơi dựa trên hành vi lái xe (Usage-Based Insurance).
• Tối ưu hóa quy trình giám định và bồi thường: Sử dụng thị giác máy tính (Computer Vision) để phân tích hình ảnh tổn thất (ví dụ: xe hơi bị hư hỏng) và tự động ước tính chi phí sửa chữa. Chatbot và trợ lý ảo có thể hướng dẫn khách hàng qua quy trình yêu cầu bồi thường một cách nhanh chóng.
• Phát hiện gian lận: Các thuật toán AI có thể phân tích các mẫu trong dữ liệu yêu cầu bồi thường để xác định các trường hợp đáng ngờ, giúp giảm thiểu thất thoát cho công ty.
• Nâng cao trải nghiệm Khách hàng: Chatbot AI có thể hỗ trợ khách hàng 24/7, trả lời các câu hỏi thường gặp, cung cấp thông tin về hợp đồng và hỗ trợ các giao dịch đơn giản, giúp giải phóng nhân viên để tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn.
• Tự động hóa và tối ưu hóa Marketing: Phân tích dữ liệu để xác định các nhóm khách hàng tiềm năng và tự động hóa các chiến dịch marketing được cá nhân hóa, giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi và tối ưu hóa chi phí.

5.4. Phát triển nguồn nhân lực và văn hóa doanh nghiệp

Công nghệ chỉ là công cụ, con người mới là yếu tố quyết định thành công.

• Đào tạo và nâng cao kỹ năng: Tổ chức các chương trình đào tạo cho nhân viên về khoa học dữ liệu, phân tích và cách làm việc với các công cụ AI. Điều này không chỉ áp dụng cho đội ngũ kỹ thuật mà còn cho các bộ phận kinh doanh, marketing và dịch vụ khách hàng.
• Xây dựng văn hóa lấy dữ liệu làm trung tâm: Khuyến khích việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và phân tích, thay vì chỉ dựa vào kinh nghiệm hay trực giác. Lãnh đạo cần đi đầu trong việc thúc đẩy văn hóa này.
• Thành lập các nhóm đa chức năng: Tạo ra các nhóm làm việc bao gồm các chuyên gia dữ liệu, chuyên gia AI, chuyên gia nghiệp vụ bảo hiểm và nhân viên kinh doanh để cùng nhau phát triển và triển khai các giải pháp AI.

5.5. Bắt đầu từ nhỏ, thử nghiệm và mở rộng

Không nên cố gắng thực hiện một cuộc cách mạng AI quá lớn ngay từ đầu.

• Dự án thí điểm (Pilot Projects): Bắt đầu với một vài dự án nhỏ, có mục tiêu rõ ràng và khả năng đo lường hiệu quả cao. Ví dụ, triển khai một chatbot để xử lý các câu hỏi đơn giản hoặc một mô hình phát hiện gian lận cơ bản.
• Đo lường và đánh giá: Theo dõi chặt chẽ các chỉ số hiệu suất chính (KPIs) để đánh giá tác động của dự án.
• Lặp lại và mở rộng: Dựa trên kết quả từ các dự án thí điểm, rút kinh nghiệm, điều chỉnh và dần dần mở rộng quy mô các sáng kiến AI thành công ra toàn doanh nghiệp.

6. Thách thức khi doanh nghiệp ứng dụng AI trong ngành bảo hiểm

AI mở ra nhiều cơ hội đột phá, nhưng để triển khai thành công, doanh nghiệp bảo hiểm cũng phải đối mặt với không ít thách thức. Một số rào cản lớn có thể kể đến:

• Chất lượng dữ liệu: AI chỉ hiệu quả khi được nuôi dưỡng bằng dữ liệu chính xác và đầy đủ. Tuy nhiên, trong thực tế, dữ liệu của các công ty bảo hiểm thường phân mảnh, thiếu tính nhất quán hoặc bị sai lệch, dẫn đến kết quả dự đoán không đáng tin cậy. Do đó, doanh nghiệp cần xây dựng cơ chế giám sát và kiểm soát chất lượng dữ liệu liên tục để đảm bảo AI hoạt động chính xác.
• Hệ thống công nghệ lõi lạc hậu: Nhiều doanh nghiệp vẫn đang vận hành trên các hệ thống core insurance cũ, thiếu khả năng xử lý theo thời gian thực và khó kết nối với nền tảng AI mới. Đây là nguyên nhân khiến việc ra quyết định vẫn chậm và phụ thuộc nhiều vào con người.
• Thiếu nhân sự am hiểu AI và dữ liệu: Nguồn nhân lực trong ngành bảo hiểm phần lớn chưa được đào tạo sâu về công nghệ, trong khi việc vận hành AI đòi hỏi kỹ năng phân tích dữ liệu, hiểu biết về mô hình dự báo và quản trị rủi ro. Sự thiếu hụt này khiến quá trình chuyển đổi bị chậm lại.
• Chi phí đầu tư ban đầu lớn: Xây dựng hạ tầng dữ liệu, nâng cấp công nghệ lõi, đào tạo nhân sự và triển khai hệ thống AI đều đòi hỏi nguồn vốn đáng kể. Với nhiều công ty bảo hiểm vừa và nhỏ, đây là rào cản lớn nhất khi bước vào lộ trình AI.
• Bảo mật dữ liệu và tuân thủ pháp lý: Ngành bảo hiểm xử lý khối lượng lớn thông tin nhạy cảm như hồ sơ sức khỏe, tài chính, hợp đồng. Việc áp dụng AI phải đi kèm cơ chế bảo mật chặt chẽ và tuân thủ các quy định pháp lý về bảo vệ dữ liệu cá nhân. Bất kỳ vi phạm nào cũng có thể gây thiệt hại lớn về uy tín và tài chính.

AI bảo hiểm không chỉ là xu hướng công nghệ, mà đã trở thành chìa khóa để tái định hình toàn bộ ngành bảo hiểm. Từ thẩm định, định phí, bồi thường cho đến chăm sóc khách hàng, trí tuệ nhân tạo mang lại tốc độ, độ chính xác và sự minh bạch vượt trội. Cùng với sự phát triển bùng nổ của thị trường, những công ty bảo hiểm biết tận dụng AI ngay hôm nay sẽ nắm trong tay lợi thế cạnh tranh bền vững và mở ra cơ hội tăng trưởng dài hạn trong kỷ nguyên số.