Từ Thủ Công đến Tự Động: Tư Duy Lại Tự Động Hóa Bảo Hiểm trong Kỷ Nguyên Trí Tuệ Nhân Tạo

Các công ty bảo hiểm đã lâu hiểu được lợi ích của tự động hóa: tối ưu hóa quy trình làm việc, cải thiện dịch vụ khách hàng và giải phóng nhân viên khỏi các nhiệm vụ đơn điệu.

Mặc dù một số công ty bảo hiểm số đầu tiên đang đẩy mạnh tự động hóa hoàn toàn, nhưng hầu hết các công ty bảo hiểm vẫn chỉ được tự động hóa một phần, bị kẹt với các công cụ không thể đáp ứng nhu cầu hiện đại. Những công ty bảo hiểm truyền thống này vẫn đang phải đối mặt với các thách thức cơ bản như dữ liệu bị phân mảnh, quy trình làm việc lỗi thời và kiến thức về trí tuệ nhân tạo hạn chế, khiến cho việc mở rộng tự động hóa mà không làm tăng độ phức tạp và chi phí trở nên khó khăn.

Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (GenAI) đang định nghĩa lại ý nghĩa của tự động hóa, cho phép đưa ra quyết định thông minh trên các lĩnh vực như underwriting, xử lý yêu cầu, dịch vụ và nhiều hơn nữa.

Để hiện thực hóa lời hứa của tự động hóa, các công ty bảo hiểm phải áp dụng một cách tiếp cận phân阶段 để áp dụng trí tuệ nhân tạo, nhằm mở rộng quy mô một cách có trách nhiệm, theo dõi tiến độ, ưu tiên đầu tư và quản lý rủi ro. Khi vai trò của GenAI trong bảo hiểm tiếp tục mở rộng, dưới đây là những gì các công ty bảo hiểm cần biết.

Tự Động Hóa Truyền Thống Không Đủ

Trong lịch sử, tự động hóa trong bảo hiểm đồng nghĩa với các hệ thống dựa trên quy tắc và tự động hóa quy trình robot (RPA), cả hai công cụ đều hiệu quả cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại nhưng không đủ khi có sự khác biệt hoặc quyết định tinh vi. Nhưng với chi phí yêu cầu tăng, sự kiểm tra của cơ quan quản lý ngày càng tăng và khách hàng hiện đang mong đợi những trải nghiệm nhanh chóng, cá nhân hóa, thị trường hiện nay đòi hỏi nhiều hơn thế.

Tự động hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo đang giúp đáp ứng những nhu cầu này.

GenAI có tiềm năng nâng cao underwriting, đánh giá rủi ro dự đoán và cá nhân hóa trên toàn chuỗi giá trị bảo hiểm. Nhưng việc áp dụng chỉ là bước đầu – nếu không có chiến lược triển khai rõ ràng, các công ty bảo hiểm có nguy cơ tự động hóa không hiệu quả, vô tình kích hoạt rủi ro tuân thủ và bỏ lỡ những lợi ích đầy đủ của GenAI.

Năm Cấp Độ Tự Động Hóa Bảo Hiểm

Lấy cảm hứng từ hệ thống phân loại năm cấp độ cho khả năng lái xe tự động, các công ty bảo hiểm đang sử dụng mô hình trưởng thành tự động hóa của riêng họ để đánh giá tiến độ tự động hóa của họ.

• Cấp 0 (Thủ Công): Phổ biến trong môi trường di sản và trong số các nhà cung cấp tương hỗ nhỏ, cấp 0 của các công ty bảo hiểm vẫn làm mọi thứ bằng tay – nhập dữ liệu thủ công, bảng tính và biểu mẫu giấy chiếm ưu thế trong hoạt động.
• Cấp 1 (Cơ Bản): Ở cấp tự động hóa cơ bản nhất, các nhiệm vụ như tạo báo giá hoặc Xử lý trực tiếp (STP) cho các chính sách đơn giản được tự động hóa một phần, nhưng con người vẫn kiểm soát dòng chảy chính của hoạt động.
• Cấp 2 (Đang Phát Triển): Ở đây, tự động hóa thúc đẩy hầu hết các quy trình làm việc, nhưng vẫn có kỳ vọng rằng con người sẽ can thiệp vào các trường hợp ngoại lệ, nơi có điều kiện yêu cầu bất thường hoặc tình huống khác thường.
• Cấp 3 (Nâng Cao): Ở cấp 3, toàn bộ vòng đời chính sách có thể được tự động hóa cho các dòng sản phẩm tiêu chuẩn như bảo hiểm ô tô hoặc nhà, với đầu vào của con người chỉ được yêu cầu cho các tình huống bảo hiểm không thường xuyên. Thanh toán yêu cầu tự động và kích hoạt gia hạn là đặc điểm của cấp độ này.
• Cấp 4 (Tự Động Hóa Toàn Diện): Các công ty bảo hiểm cấp 4 sử dụng các công cụ GenAI và mô hình Học máy (ML) để quản lý toàn bộ vòng đời từ đầu đến cuối, từ tương tác khách hàng ban đầu đến khoản thanh toán cuối cùng, với con người chỉ cung cấp giám sát chiến lược. Ví dụ, Lemonade có thể xử lý yêu cầu của người thuê nhà trong dưới hai giây mà không cần xem xét của con người, thể hiện tự động hóa thành công.

Bất kỳ cấp độ nào cũng là một điểm khởi đầu tốt, nhưng đối với các công ty bảo hiểm hiện đại có tham vọng cạnh tranh, tự động hóa toàn diện nên là mục tiêu.

Để đạt được điều này, các công ty bảo hiểm cần có dữ liệu được tổ chức tốt, khuôn khổ quản lý và tuân thủ trí tuệ nhân tạo, cũng như các quy trình ra quyết định có thể kiểm toán để giải quyết các vấn đề về mặt đạo đức, ảo giác trí tuệ nhân tạo hoặc thiên vị. Việc đào tạo nhân viên để cộng tác với trí tuệ nhân tạo – đưa ra lời nhắc chính xác, xem xét đầu ra và hướng dẫn các trường hợp ngoại lệ – quan trọng không kém so với công nghệ itself.

Tự Động Hóa Đẩy Động Giá Trị

Vậy, việc đạt được tự động hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo thực sự có ý nghĩa gì đối với các công ty bảo hiểm?

Trong xử lý yêu cầu, GenAI đang đẩy nhanh việc phân loại và đánh giá yêu cầu ban đầu (FNOL) – đến mức 76% các công ty bảo hiểm đã triển khai hoặc đang lên kế hoạch tích hợp khả năng GenAI vào quy trình xử lý yêu cầu của họ.

Khả năng này đặc biệt quan trọng trong trường hợp phát hiện gian lận, do khả năng độc đáo của trí tuệ nhân tạo trong việc xác định các mẫu bất thường có thể bị bỏ qua bởi các mô hình truyền thống. Mastercard, ví dụ, đã thực hiện thành công các biện pháp phát hiện gian lận dựa trên GenAI, tăng gấp đôi tốc độ và độ chính xác khi cảnh báo các rủi ro gian lận cho các nhà bán lẻ và giảm các cảnh báo sai về giao dịch gian lận lên đến 200%. Các công ty bảo hiểm công nghệ cũng đang xếp lớp GenAI trên các cơ sở dữ liệu gian lận để cross-reference yêu cầu trong thời gian thực.

Underwriting cũng được cải thiện bởi các công cụ hỗ trợ quyết định dựa trên trí tuệ nhân tạo, có thể đưa ra rủi ro gửi đơn trong thời gian thực và đề xuất các bước tiếp theo. Nhiều công ty đang thử nghiệm các công cụ GenAI phân tích dữ liệu gửi đơn và tạo ra các đánh giá sơ bộ, giảm thời gian của underwriter trên các nhiệm vụ có giá trị thấp.

Cuối cùng, GenAI cải thiện dịch vụ khách hàng trên mọi điểm chạm bảo hiểm, tăng cường chất lượng dịch vụ và tốc độ với các đại lý ảo và rô-bốt trò chuyện dựa trên GenAI.

Đường Đi Trí Tuệ Nhân Tạo: Bắt Đầu Nhỏ, Mở Rộng Chiến Lược

Tự động hóa trong bảo hiểm không phải là một công tắc nhị phân, cũng không mang lại “chiến thắng nhanh” mà nhiều công ty bảo hiểm có thể mong đợi. GenAI là động cơ, nhưng các công ty bảo hiểm với mục tiêu tự động hóa phải lái xe trên hành trình này với ý định – vẽ một bản đồ đường đi có mức độ, mở rộng chiến lược và theo dõi tiến độ theo thời gian. Bằng cách đánh giá độ trưởng thành và kết hợp trí tuệ nhân tạo với phán quyết của con người, các công ty bảo hiểm có thể tự động hóa với sự tự tin, đặt mình vào vị trí dẫn dắt tương lai của bảo hiểm thông minh.

Nó không chỉ là vấn đề tiện lợi. Đó là về việc làm cho những khoảnh khắc thách thức khi mọi người chuyển sang các công ty bảo hiểm của họ trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.