Tư Vấn Tiền Ảo
Chuyên trang tổng hợp tin tức và tư vấn tiền ảo

Các công ty bảo hiểm đang biến thành ‘cỗ máy dữ liệu’, dùng AI để tính phí bảo hiểm, sàng lọc khách hàng

0

Với nhiều công ty bảo hiểm, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một công cụ để quản trị rủi ro và hạn chế các hồ sơ đòi quyền lợi bảo hiểm của khách hàng.

“Chăm chỉ uống thuốc khi một ứng dụng khuyên bạn làm như vậy, tập thể dục và ăn uống lành mạnh. Miễn là bạn “tuân thủ tốt” và chia sẻ dữ liệu, bạn có thể giảm được các nguy cơ về sức khoẻ – và cả phí bảo hiểm”.

s - Ảnh 1.

AI cho phép các nhà bảo hiểm xây dựng được chân dung rủi ro cho khách hàng với khả năng biến đổi theo thời gian. (Ảnh: FT).

Đây là cách ông Xie Guotong, nhà khoa học trưởng mảng chăm sóc sức khoẻ của công ty bảo hiểm Trung Quốc Ping An, mô tả chương trình bảo hiểm kiêm dịch vụ “quản lý bệnh tật” số mà công ty đang cung cấp cho những người bị bệnh tiểu đường loại 2. Sử dụng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), đây là một trong những ví dụ cho thấy những chuyển đổi tiếp theo của ngành bảo hiểm, Financial Times nhận định.

AI đang cho phép các nhà bảo hiểm xây dựng được các chân dung rủi ro khách hàng với mức độ cá nhân hoá cao và liên tục thay đổi theo thời gian. Tại một số thị trường, AI đang được dùng để tinh chỉnh hoặc thậm chí thay thế mô hình phí bảo hiểm truyền thống và tạo ra các hợp đồng có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác như hành vi khách hàng.

Trong một số trường hợp, các nhà bảo hiểm thậm chí còn dùng AI để đánh giá xem có nên tiếp cận một khách hàng hay không.

Root, công ty bảo hiểm xe có trụ sở tại New York, cho phép khách hàng tiềm năng tham gia lái thử xe. Quá trình này được một ứng dụng theo dõi và quyết định việc cấp bảo hiểm cho khách hàng. Đại diện Root chia sẻ rằng hành vi lái xe là một trong những yếu tố hàng đầu có thể làm thay đổi phí bảo hiểm.

Zago, công ty bảo hiểm Anh chuyên cung cấp bảo hiểm cho các tài xế của nền kinh tế chia sẻ như Uber, cũng cung cấp sản phẩm có tính năng theo dõi người dùng sau khi mua bảo hiểm với hứa hẹn sẽ đưa ra phí tái tục bảo hiểm thấp hơn cho những tài xế an toàn hơn.

Ý tưởng đằng sau các chính sách này là việc nếu khách hàng chi trả một mức phí hài hoà hơn cho rủi ro cá nhân, các nhà bảo hiểm có thể dự đoán được tổn thất tốt hơn. Một số nhà bảo hiểm thậm chí nói rằng các chính sách này có thể giúp họ tạo ảnh hưởng lên hành vi người được bảo hiểm và hạn chế các trường hợp đòi quyền lợi bảo hiểm do rủi ro.

“Ngành bảo hiểm đang chuyển dịch mạnh mẽ từ thanh toán sau khi nhận đòi quyền lợi bảo hiểm sang ngăn cản điều đó xảy ra”, ông Cristiano Borean, Giám đốc tài chính công ty bảo hiểm lớn nhất nước Ý Generali, chia sẻ.

Dù vậy, việc ngày càng có nhiều chính sách bảo hiểm dựa vào AI khiến các nhà nghiên cứu lo ngại rằng điều này có thể tạo ra sự bất công bằng và thậm chí bào mòn mô hình chịu chung rủi ro (risk-pooling) vốn là vấn đề mấu chốt của ngành bảo hiểm. Sau cùng, một số người thậm chí sẽ không thể mua được bảo hiểm.

Bảo hiểm định hướng theo hành vi

Sản phẩm bảo hiểm bệnh tiểu đường loại 2 của Ping An hoạt động nhờ AskBob, một “hệ thống hỗ trợ quyết định phòng khám” được các bác sỹ sử dụng khắp Trung Quốc.

Với những bệnh nhân tiểu đường, AI được đào tạo trên dữ liệu cho thấy tỷ lệ các biến chứng như đột quỵ. Sau đó, nó phân tích sức khoẻ của cá nhân người dùng thông qua một ứng dụng để đưa ra các chương trình chăm sóc riêng. Chương trình này sau đó có thể được cả bác sỹ và bệnh nhân cùng xem xét và điều chỉnh.

AI sẽ theo dõi người dùng thông qua một ứng dụng và máy đo đường duyết để tinh chỉnh các dự đoán về khả năng xảy ra biến chứng. Bệnh nhân đồng ý maua sản phẩm bảo hiểm này được cam kết sẽ có mức phí thấp hơn khi tái tục.

Các công ty bảo hiểm dần biến thành 'cỗ máy dữ liệu', dùng AI để tính phí bảo hiểm, sàng lọc khách hàng - Ảnh 2.

(Nguồn: McKinsey/FT, Việt hoá: Thái Sơn).

Các chuyên gia AI lo ngại về hậu quả của mình dùng dữ liệu sức khoẻ để tính toán phí bảo hiểm. Cách tiếp cận này khiến “sức khoẻ con người như một mục tiêu với định hướng chi phí”, bà Mavis Machirori, nhà nghiên cứu cao cấp tại Ada Lovelace Institute, chia sẻ. Bên cạnh đó, bà cho rằng việc thấu các quy định cụ thể về định nghĩa dữ liệu sức khoẻ cũng có thể dẫn đến việc dùng dữ liệu sai mục đích.

“Bảo hiểm thông minh” của Zego giảm giá cho các tài xế đăng ký theo dõi. Mô hình định giá của nó sử dụng nhiều thông tin đầu vào, ví dụ như tuổi tác, cùng với đó là các mô hình máy học để theo dõi dữ liệu theo thời gian thức như hoạt động phanh gấp hay cua gấp. Zego nói rằng lái xe an toàn giúp giảm phí tái tục bảo hiểm. Công ty này cũng dự định triển khai tính năng phản hồi cho ngưười dùng qua ứng dụng để họ kiểm soát rủi ro tốt hơn.

“Đây là xu hướng sẽ ngày càng phổ biến hơn. Bảo hiểm sẽ trở thành một công cụ quản lý rủi ro chủ động thay vì một tấm lưới an toàn như cách nó vẫn được nhìn nhận”, bà Vicky Wills, Giám đốc công nghệ của Zego, nói.

Sự thiên kiến của quá trình theo dõi

Một số nhà nghiên cứu cảnh báo về việc dữ liệu có thể được đọc sai ngữ cảnh. Ví dụ như tài xế có một lý do hợp lý khiến họ buộc phải phanh gấp. Một số người khác lo ngại hậu quả trong dài hạn của việc thu thập quá nhiều dữ liệu.

“Liệu các nhà bảo hiểm có đánh giá bức ảnh chiếc xe tốc độ cao mà bạn vừa trên Instagram là một rủi ro? Họ hoàn toàn có thể”, ông Nicolas Kayser-Bril, một phóng viên tại AlgorithmWatch, tổ chức phi lợi nhuận chuyên nghiên cứu hành vi “ra quyết định tự động”, chia sẻ.

Các chuyên gia nói rằng vấn đề sẽ xuất hiện khi AI sao chép quá trình ra quyết định của con người (vốn đã có nhiều sự thiên kiến) hoặc sử dụng các dữ liệu không có tính đại diện.

Ông Shameek Kundu, giám đốc dịch vụ tài chính tại TruEra, công ty chuyên phân tích mô hình AI, đề xuất 4 điểm cần lưu ý đối với các nhà bảo hiểm: diễn giải dữ liệu đúng đắn và đúng ngũ cảnh, mô hình cần áp dụng được cho nhiều phân khúc trong dân số, việc theo dõi cần phải xin ý kiến người dùng rõ ràng và người dùng có quyền rút lại nếu họ cho rằng việc theo dõi là không hợp lý.

Phát hiện lừa đảo

Các nhà bảo hiểm như Root cũng đang dùng AI để xác định các hồ sơ đòi quyền lợi giả, ví dụ như xác định các điểm sai biệt giữa thời gian và địa điểm xảy ra tai nạn và các thông tin trong hồ sơ.

Trong khi đó, các công ty như Shift Technology cung cấp giải pháp để các nhà bảo hiểm có thể xác định được liệu một bức ảnh (ví dụ như một chiếc xe hỏng) có đang được dùng trong nhiều hồ sơ đòi quyền lợi bảo hiểm hay không.

Công ty bảo hiểm Lemonade của Mỹ cũng ủng hộ ứng dụng AI. Bảo hiểm “là lĩnh vực dùng dữ liệu trong quá khứ để dự đoán các sự kiện trong tương lai”, ông Daniel Schreiber, người đồng sáng lập công ty, chia sẻ.

Từng gây ra tranh cãi trên mạng xã hội khi giới thiệu cách AI xác định hành vi lừa đảo quyền lợi bảo hiểm, Lemonade làm rõ sau đó rằng phần mềm nhận diện khuôn mặt của nó chỉ cố gắng xác định xem liệu một người có đang thực hiện nhiều hồ sơ bồi thường dưới các danh tính khác nhau không. Hãng này nói rằng cũng không cho phép AI từ chối hồ sơ bồi thường tự động.

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM

Để lại một trả lời

Địa chỉ email của bạn sẽ không được công bố.

BÁN WEBSITE + TIÊN MIỀN, LIÊN HỆ ZALO 0362271990

X