19 Tháng 9 2024

2022: Xu hướng quý 4 về AI cho bảo hiểm

Bảo hiểm đã đứng vững trong nhiều thế kỷ khi thời gian và công nghệ đã thay đổi xung quanh nó. Ngày nay, ngành bảo hiểm đang thay đổi nhanh chóng để đáp ứng với cuộc cách mạng kỹ thuật số đang diễn ra. AI là một hình thức đột phá kỹ thuật số đang gây bão trong ngành bảo hiểm.

“Trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng nâng cao chuỗi giá trị của ngành bảo hiểm bằng cách thay đổi các mối quan hệ, tái tạo nền tảng kinh doanh và mở rộng dữ liệu ẩn”, Kevin H. Kelley và các đồng tác giả viết trong một bài báo năm 2018 trên Tạp chí Quản lý rủi ro và Bảo hiểm.

Nhiều lời hứa đã lan truyền về khả năng cách mạng của AI đối với bảo hiểm. Tiến bộ thực tế của công nghệ đã chậm hơn – nhưng trí tuệ nhân tạo trên thực tế đang thay đổi cách các công ty bảo hiểm tiếp cận phân phối và mối quan hệ khách hàng.

Trí tuệ nhân tạo và phân phối bảo hiểm

Trí tuệ nhân tạo không đột ngột xuất hiện trên thị trường bảo hiểm vào năm 2022. Thay vào đó, sự phát triển của nó như một công cụ bảo hiểm đã song song với sự phụ thuộc ngày càng tăng vào dữ liệu và công nghệ kỹ thuật số trong bảo hiểm, trong các ngành liên quan và trong cuộc sống hàng ngày của khách hàng.

“AI đang phát triển do ‘dữ liệu hóa’ ngày càng tăng về các tương tác kinh doanh, cuộc sống riêng tư và cuộc sống công cộng”, các nhà nghiên cứu Naman Kumar, Jayant Dev Srivastava và Harshit Bisht đã viết vào năm 2017. Năm năm sau, dữ liệu được tạo ra bởi doanh nghiệp và nỗ lực cá nhân của con người tiếp tục bùng nổ – và nhu cầu và sử dụng trí tuệ nhân tạo cũng vậy.

Trí tuệ nhân tạo đã phát triển trong vài thập kỷ qua thành một số công cụ và ứng dụng tập trung hơn. AI, cùng với học máy (ML) và học sâu (DL), cung cấp ba cách đặc biệt mạnh mẽ để cải thiện phân phối bảo hiểm, Ramnath Balasubramanian, Ari Libarikian và Doug McElhaney tại McKinsey viết:

Trí tuệ nhân tạo mô tả tất cả các cách mà máy móc bắt chước các chức năng nhận thức của con người, như học tập, phát hiện các mẫu và đưa ra dự đoán.
Học máy tập trung vào khả năng giống như học tập của AI để đào tạo các thuật toán sắp xếp và phản hồi dữ liệu đầu vào theo nhiều cách khác nhau. ML cũng có thể được giao nhiệm vụ đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu hiện có.
Học sâu tiếp tục chắt lọc khả năng của ML để tạo ra sự trừu tượng từ các mô hình dữ liệu. DL thường sử dụng mạng lưới thần kinh để sao chép các chức năng của não bằng cách kết nối các thuật toán AI thích hợp khác nhau với nhau.

Trong phân phối bảo hiểm hàng ngày, các công cụ này có thể xuất hiện dưới nhiều hình thức khác nhau. Một ví dụ là trong các công cụ giao tiếp được sử dụng để kết nối với khách hàng. Các chatbot hỗ trợ AI cung cấp một cách để hỗ trợ tạo ra giá trị bằng cách nuôi dưỡng mối quan hệ khách hàng, Mikko Riikkinen và các nhà nghiên cứu đồng nghiệp giải thích trong một bài báo trên Tạp chí Tiếp thị Ngân hàng Quốc tế.

Trí tuệ nhân tạo có thể thích ứng với lựa chọn từ ngữ của khách hàng và nội dung phản hồi của họ, cho phép chatbot thu thập thông tin nhanh chóng và tự nhiên. Sau đó, chatbot có thể chuyển thông tin này cho đại lý hoặc đại diện dịch vụ khách hàng để tiếp tục cuộc trò chuyện.

Học máy và học sâu cũng cung cấp những cách mới để phân tích dữ liệu rủi ro và tổn thất, mô hình hóa các khả năng và khả năng cũng như tiếp cận bảo lãnh phát hành. Khi các nhà bảo lãnh phát hành kết hợp dữ liệu này để ra quyết định nhiều sắc thái hơn, các lĩnh vực mới về phòng ngừa mất mát và bảo vệ khách hàng mở ra.

AI sẽ đi về đâu tiếp theo?

Nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo cho thấy không chỉ AI cung cấp giá trị trong các tình huống hiện tại hoặc trong việc kiểm tra các bộ dữ liệu trong quá khứ mà còn AI có thể đưa ra dự đoán về các sự kiện trong tương lai dựa trên thông tin trong quá khứ.

Bảo hiểm từ lâu đã hoạt động trong lĩnh vực giải quyết các rủi ro tiềm ẩn dựa trên thông tin về những tổn thất trước đó. Tuy nhiên, trong nhiều thế kỷ, trọng tâm chính vẫn là bồi thường tổn thất.

Khi AI trở nên phổ biến hơn trong bảo hiểm, “mô hình kinh doanh bảo hiểm sẽ chuyển từ bồi thường tổn thất sang dự đoán và phòng ngừa tổn thất”, Martin Eling, Davide Nuessle và Julian Staubli viết trong một bài báo năm 2021 trên The Geneva Papers on Risk and Insurance. Khi trọng tâm của ngành thay đổi, các công ty bảo hiểm sẽ khám phá ra những cách mới để giảm chi phí trong khi vẫn duy trì hoặc tăng giá trị cho khách hàng.

Tập trung vào phòng ngừa mất mát bao gồm tập trung vào hành vi của khách hàng. AI cũng cung cấp các cách khác để phân tích và hiểu việc ra quyết định của khách hàng.

Ví dụ, một nghiên cứu năm 2020 được công bố trên Risks mô tả một mô hình AI “có thể được sử dụng để giải thích lý do tại sao khách hàng mua hoặc từ bỏ bảo hiểm phi nhân thọ”, các nhà nghiên cứu Alex Gramegna và Paolo Giudici viết. Mô hình có thể thu thập thông tin về hành vi của khách hàng trong thời gian thực, cho phép các đại lý và đại diện dịch vụ khách hàng hiểu rõ hơn và giải quyết nhu cầu của khách hàng trong thời điểm này.

Nhiều công ty bảo hiểm đã báo cáo rằng AI đang trả hết cho họ. Một cuộc khảo sát của PwC đối với các giám đốc điều hành bảo hiểm cho thấy:

65% nói rằng AI đã giúp họ tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt hơn.
49% tin tưởng AI với việc cải thiện việc ra quyết định nội bộ.
47% báo cáo cải thiện hiệu quả, năng suất hoặc tiết kiệm chi phí từ việc sử dụng AI.

Ngay cả trong số các giám đốc điều hành bảo hiểm hiện không nhìn thấy lợi ích, sự nhiệt tình đối với AI vẫn cao, Matt Adams, Marie Carr và Anand Rao của PwC viết. Chẳng hạn, mặc dù 47% số người được hỏi nói rằng họ chưa thấy doanh thu tăng lên từ việc sử dụng AI, nhưng họ hy vọng sẽ thấy những kết quả này trong vòng hai năm. Các công ty bảo hiểm vẫn cam kết đầu tư vào trí tuệ nhân tạo, ngay cả khi khoản thanh toán không phải là ngay lập tức.

Kết hợp AI ngày nay cho các ứng dụng của ngày mai

Bất chấp những suy đoán của giới truyền thông về một tương lai được thúc đẩy hoàn toàn bởi máy móc, các mô hình và thuật toán AI ngày nay không thể tự đưa ra quyết định, Adam Uzialko viết trên Business News Daily. Trí tuệ nhân tạo không thể thay thế các tác nhân của con người, người bảo lãnh phát hành hoặc những người ra quyết định khác.

Những gì công nghệ có thể làm là cung cấp tóm tắt các bộ dữ liệu và thông tin chi tiết lượm lặt được từ dữ liệu đó cho những người ra quyết định của con người. Một đại lý hoặc đại diện dịch vụ khách hàng có thể xem xét thông tin đó và đáp ứng nhu cầu cụ thể của khách hàng. AI cũng có thể giảm thời gian mà các chuyên gia con người dành cho các nhiệm vụ tầm thường hoặc lặp đi lặp lại như sao chép tên và địa chỉ của khách hàng vào các biểu mẫu khác nhau.

“Kết quả là các công ty bảo hiểm được trang bị tốt hơn để bán cho khách hàng các kế hoạch phù hợp nhất với họ”, Uzialko viết.

Scott Likens, Michael Shehab và Anand Rao của PwC viết rằng các công ty bảo hiểm sẽ cần tập trung vào một số lĩnh vực để đảm bảo triển khai trí tuệ nhân tạo hiệu quả, có trách nhiệm trong những năm tới:

Đánh giá rủi ro và lập kế hoạch giám sát rủi ro. Các công ty bảo hiểm sẽ cần xem xét cách AI tương tác với các cơ hội, rủi ro và thực tiễn tài chính, hoạt động và uy tín của họ.
Đừng bao giờ “đặt nó và quên nó”. AI học hỏi và thích nghi dựa trên thông tin mà nó có thể truy cập. Do đó, con người phải theo dõi sự thích ứng và đầu ra của AI để giảm tác động của sự thiên vị không thể chấp nhận được và hướng dẫn phát triển AI.
Làm cho đạo đức trở thành một phần thiết yếu của AI. AI có thể học hỏi và thích nghi, nhưng nó không có kho kinh nghiệm và tương tác của con người mà con người coi là điều hiển nhiên khi chúng ta học những điều mới. Coi đào tạo đạo đức là một phần thiết yếu của việc sử dụng AI là điều bắt buộc.

Dạy các chuyên gia bảo hiểm làm việc cùng với AI cũng rất cần thiết cho các công ty bảo hiểm muốn tiếp tục phát triển sau năm 2022. Các thành viên trong nhóm sẽ cần phải điều chỉnh quy trình làm việc của riêng họ. Họ cũng sẽ cần hiểu cách thức hoạt động của AI, những hạn chế của nó là gì và nơi nó cần được theo dõi.

Từng là thứ của khoa học viễn tưởng, trí tuệ nhân tạo hiện là thực tế hàng ngày đối với các hãng bảo hiểm, đại lý, nhà môi giới và khách hàng. Khi công nghệ phát triển và trưởng thành, nó sẽ thay đổi cách các công ty bảo hiểm kinh doanh – và cách họ cung cấp giá trị cho khách hàng trong khi bảo vệ lợi nhuận của chính họ.

Hình ảnh bởi: rh2010/©123RF.com, marchmeena/©123RF.com, sebra/©123RF.com

Tin tức