19 Tháng 9 2024

Các chính sách bảo hiểm tham số giúp chống gian lận như thế nào

Các chính sách bảo hiểm tham số, được xem xét từ lâu với sự hoài nghi, đang trở thành của riêng họ nhờ các công cụ phân tích dữ liệu tiên tiến.

“Nguồn gốc của những rủi ro thảm khốc tiềm tàng và khả năng định lượng chúng của chúng ta đang thay đổi”, Michael W. Elliott, giám đốc cấp cao về nguồn lực tri thức tại nhà cung cấp giáo dục bảo hiểm The Institutes viết. Ngày nay, các chính sách bảo hiểm tham số (hoặc dựa trên chỉ số) có ý nghĩa hơn vì chúng có thể được điều chỉnh hiệu quả hơn cho tổn thất của khách hàng.

Các chính sách tham số cũng cung cấp một cách mới để chống gian lận – vẫn là mối quan tâm hàng đầu đối với các công ty bảo hiểm tài sản và thương vong.

Tình trạng gian lận bảo hiểm

Gian lận bảo hiểm đã tồn tại gần như lâu như chính bảo hiểm. Khi bảo hiểm trở thành một lựa chọn trong môi trường cá nhân và doanh nghiệp, không lâu trước khi những khách hàng vô đạo đức nghĩ ra cách đánh lừa các công ty bảo hiểm để nhận được những khoản tiền không kiếm được.

Ngày nay, gian lận bảo hiểm xuất hiện dưới nhiều hình thức khác nhau, từ lừa dối tinh vi và dối trá hoàn toàn đến gian lận “mềm”, trong đó khách hàng trình bày không chính xác tình huống của họ để giảm tổng phí bảo hiểm, Shai Cohen, phó chủ tịch cấp cao về các giải pháp gian lận toàn cầu tại TransUnion cho biết. Gian lận kỹ thuật số hoặc mạng đã gia tăng đáng kể khi internet đã trở thành phương tiện chính mà các công ty bảo hiểm và khách hàng giao tiếp, chia sẻ, lưu trữ và phân tích dữ liệu.

Nghiên cứu của TransUnion cho thấy loại gian lận phổ biến nhất vào năm 2021 và 2022 là gian lận ứng dụng của bên thứ nhất. Trong những trường hợp này, khách hàng đăng ký bảo hiểm bằng cách sử dụng thông tin không chính xác, sai lệch hoặc bị thao túng với mục tiêu nhận được bảo hiểm tốt hơn với chi phí thấp hơn. Gian lận trong đó khách hàng trình bày sai tổn thất của họ trong quá trình khiếu nại cũng xảy ra.

Chính sách tham số như một biện pháp bảo vệ chống gian lận

Các loại ứng dụng phổ biến nhất và gian lận yêu cầu bồi thường phụ thuộc vào một tính năng từ lâu được coi là đặc hữu của các chính sách bảo hiểm: nhu cầu đầu vào của khách hàng.

Trong gian lận ứng dụng của bên thứ nhất, khách hàng báo cáo thông tin chính cho công ty bảo hiểm, chẳng hạn như giá trị tài sản, vị trí và vật liệu của nó. Trong gian lận khiếu nại của bên thứ nhất, khách hàng lại báo cáo thông tin chính cho công ty bảo hiểm, chẳng hạn như loại và mức độ thiệt hại.

Các công ty bảo hiểm đầu tư thời gian và công sức đáng kể vào việc kiểm tra kỹ các chi tiết này. Các chính sách tham số có thể loại bỏ sự cần thiết của những nỗ lực này ở một mức độ lớn bằng cách loại bỏ sự phụ thuộc của các công ty bảo hiểm vào tính toàn vẹn của khách hàng khi cung cấp thông tin.

Chính sách tham số đặt phí bảo hiểm và phát hành thanh toán yêu cầu bồi thường dựa trên dữ liệu thay vì báo cáo khách hàng. Ví dụ, bảo hiểm lũ lụt tham số tính toán thiệt hại do lũ lụt dựa trên sự gần gũi của tòa nhà với lũ lụt, mức độ nghiêm trọng của lũ lụt và các yếu tố khác. Sau đó, chính sách sẽ kích hoạt thanh toán khiếu nại dựa trên các phép đo này.

Trong chính sách lũ lụt tham số, sự trung thực của khách hàng đối với các ứng dụng ít quan trọng hơn nhiều. Bảo hiểm không dựa trên báo cáo của khách hàng về các kỹ thuật phòng chống lũ lụt của họ, mà dựa trên vị trí của tòa nhà và tiếp xúc với các nguồn lũ lụt. Tương tự như vậy, các khiếu nại đối với các chính sách như vậy có thể được quản lý bởi các nguồn dữ liệu khác ngoài khách hàng.

“Đối với một số sản phẩm tham số, các tuyên bố gian lận là gần như không thể vì kích hoạt dựa trên dữ liệu của bên thứ ba”, Henry Gale, một nhà phân tích nghiên cứu tại Instech viết. Gale trích dẫn các chính sách động đất làm ví dụ. Chính sách tham số cho thiệt hại do động đất có thể tự động giải phóng các khoản thanh toán để đáp ứng dữ liệu nhận được từ các cơ quan địa chất liên bang – không phải từ khách hàng. Do đó, khách hàng không có cách nào để báo cáo thông tin không chính xác hoặc sai lệch, vì công ty bảo hiểm không bao giờ cần đầu vào của họ.

“Tôi có thể nhìn thấy một tương lai, về lý thuyết, bạn có thể sử dụng dữ liệu thời gian thực để tạo ra một giải pháp bảo hiểm tham số cho bất cứ điều gì. Điều này nghe có vẻ giống như khoa học viễn tưởng nhưng về mặt thực tế, sẽ có đủ dữ liệu”, Eric Schuh, giám đốc bảo hiểm và giám đốc tài chính tại Element Insurance cho biết. Trong tương lai khoa học viễn tưởng này, dữ liệu khách quan và đáng tin cậy cũng có thể thoát khỏi ngành công nghiệp gian lận bảo hiểm.

Ảnh: khunaspix/©123RF.com, giggsy25/©123RF.com

Tin tức