Hội thảo là diễn đàn để các nhà khoa học, chuyên gia, nhà quản lý, doanh nghiệp bảo hiểm, doanh nghiệp công nghệ và các cơ sở đào tạo trao đổi về thực trạng ứng dụng AI, chia sẻ kết quả nghiên cứu, kinh nghiệm triển khai, đồng thời nhận diện cơ hội, thách thức và đề xuất giải pháp thúc đẩy công nghệ này trong ngành bảo hiểm.

Từ những vấn đề thực tiễn được đặt ra, các ý kiến tại hội thảo hướng đến việc bổ sung cơ sở khoa học và thực tiễn cho quá trình hoạch định chính sách, xây dựng chiến lược chuyển đổi số, đổi mới mô hình hoạt động của ngành bảo hiểm Việt Nam, đồng thời tăng cường kết nối giữa nhà trường, cơ quan quản lý, doanh nghiệp và các tổ chức nghiên cứu.

Tham dự Hội thảo, về phía Đại học Kinh tế Quốc dân có: GS.TS Tô Trung Thành - Phó Giám đốc Đại học; GS.TS Tạ Văn Lợi - Hiệu trưởng Trường Kinh doanh; TS. Nguyễn Thị Chính - Phó Hiệu trưởng Trường Kinh doanh, Trưởng khoa Bảo hiểm; cùng đại diện lãnh đạo các đơn vị thuộc và trực thuộc Đại học.

Về phía Công ty Aon Tái bảo hiểm Việt Nam - Đơn vị phối hợp tổ chức Hội thảo có: bà Vương Thị Minh An - Giám đốc điều hành, Aon Tái bảo hiểm Việt Nam. Về phía các tổ chức, doanh nghiệp và chuyên gia trong lĩnh vực bảo hiểm, công nghệ có: ông Lê Tuấn Dũng - Chủ tịch Hội đồng Quản trị, Công ty Cổ phần Tập đoàn Bảo hiểm DBV; ông Trịnh Anh Tuấn - Tổng Giám đốc Tổng công ty Cổ phần Tái bảo hiểm Hà Nội; ông Huỳnh Quốc Việt - Phó Tổng Giám đốc Tổng công ty Bảo hiểm BIDV; ông Bùi Ngọc Châu - Phó Tổng Giám đốc phụ trách Công nghệ, Công ty Tri thức mới NKG; ông Ngô Thanh Hải - Kế toán trưởng, Tổng công ty Cổ phần Tái bảo hiểm Hà Nội; ông Khúc Hoàng Duy - Phó Ban Tổng hợp, Hiệp hội Bảo hiểm Việt Nam; cùng đại diện các doanh nghiệp, tổ chức hoạt động trong lĩnh vực bảo hiểm, tái bảo hiểm và môi giới bảo hiểm, gồm: Hiệp hội Bảo hiểm Việt Nam; Công ty Cổ phần Tập đoàn Bảo hiểm DBV; Tập đoàn Bảo Việt; Tổng công ty Bảo Việt Nhân thọ; Tổng công ty Bảo hiểm Bảo Việt; Công ty Cổ phần Tái bảo hiểm Alpha; Công ty TNHH Bảo hiểm Phi nhân thọ MSIG Việt Nam; Công ty BHNT Dai-ichi Life Việt Nam; Công ty Bảo hiểm FWD Việt Nam; Công ty Cổ phần Môi giới Bảo hiểm Hưng Nghiệp; Công ty Cổ phần Môi giới Bảo hiểm Nam Á; Chi nhánh Công ty Bảo hiểm Bảo lãnh Seoul tại Hà Nội và Công ty Bảo hiểm Phú Hưng.

Cùng tham dự Hội thảo còn có đông đảo các nhà khoa học, chuyên gia đến từ các cơ sở đào tạo, nghiên cứu trong lĩnh vực bảo hiểm và công nghệ; các giảng viên, nghiên cứu sinh, học viên, sinh viên quan tâm đến chủ đề ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành bảo hiểm; đại diện các cơ quan thông tấn, báo chí và truyền thông.

AI - Thách thức không nhỏ đến với ngành bảo hiểm

Nhìn về thực trạng ngành bảo hiểm hiện nay, theo các nhà khoa học, trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra sâu rộng trên phạm vi toàn cầu, trí tuệ nhân tạo ngày càng khẳng định vai trò là một trong những công nghệ nền tảng, góp phần thúc đẩy đổi mới sáng tạo, nâng cao năng suất và tái định hình phương thức hoạt động của các ngành kinh tế.

Những tiến bộ nhanh chóng của dữ liệu lớn, điện toán đám mây, học máy và các công nghệ AI thế hệ mới đang mở ra nhiều khả năng trong phân tích dữ liệu, dự báo, hỗ trợ ra quyết định và tự động hóa quy trình. Đây cũng là những yếu tố tạo động lực đổi mới mô hình hoạt động, nâng cao năng lực cạnh tranh của các tổ chức, doanh nghiệp.

Đối với ngành bảo hiểm, các nhà khoa học nhận định AI có khả năng tạo ra những thay đổi trên toàn bộ chuỗi giá trị, từ nghiên cứu nhu cầu, phát triển sản phẩm, khai thác và tư vấn khách hàng đến thẩm định rủi ro, định phí bảo hiểm, quản lý hợp đồng, giám định tổn thất, giải quyết bồi thường, phòng chống gian lận và chăm sóc khách hàng.

Việc khai thác hiệu quả dữ liệu kết hợp với các công nghệ AI có thể giúp doanh nghiệp nâng cao chất lượng đánh giá rủi ro, cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ, cải thiện trải nghiệm khách hàng, đồng thời nâng cao hiệu quả hoạt động và năng lực quản trị.

Không chỉ dừng ở việc bổ sung công cụ công nghệ, quá trình chuyển đổi này còn tác động đến cách thức tổ chức và vận hành doanh nghiệp. Theo các nhà khoa học, trong lĩnh vực bảo hiểm, sự chuyển dịch từ mô hình quản trị dựa nhiều vào kinh nghiệm sang mô hình quản trị dựa trên dữ liệu đang diễn ra ngày càng rõ nét, mở ra cơ hội xây dựng các hệ sinh thái bảo hiểm số với mức độ kết nối và tự động hóa cao hơn.

Tuy nhiên, theo GS.TS Tô Trung Thành, Phó Giám đốc Đại học Kinh tế Quốc dân, cùng với những cơ hội đó là các thách thức không nhỏ liên quan đến chất lượng dữ liệu, hạ tầng công nghệ, năng lực nhân sự, chi phí đầu tư, quản trị rủi ro, bảo mật thông tin, bảo vệ quyền riêng tư, tính minh bạch và trách nhiệm giải trình.

Đối với ngành bảo hiểm, đây là những vấn đề đặc biệt quan trọng bởi nhiều quyết định có ảnh hưởng trực tiếp đến quyền lợi của khách hàng, cũng như sự ổn định và phát triển lành mạnh của thị trường.

Từ những thách thức này, GS.TS Tô Trung Thành cho rằng vấn đề đặt ra hiện nay không chỉ là làm thế nào để ứng dụng AI nhanh hơn, mà quan trọng hơn là ứng dụng như thế nào để bảo đảm hiệu quả, an toàn, minh bạch, có trách nhiệm và phù hợp với định hướng phát triển dài hạn của ngành bảo hiểm Việt Nam.

Giải pháp nào cho mô hình kinh doanh bảo hiểm trong thời đại AI

Từ cơ hội ứng dụng đến những thách thức trong thực tiễn, vấn đề được đặt ra là làm thế nào để AI thực sự tạo ra giá trị cho doanh nghiệp bảo hiểm, thay vì chỉ dừng lại ở việc tiếp nhận công nghệ mới.

Theo GS.TS Tô Trung Thành, đây cũng là một trong những vấn đề cần được làm rõ thông qua việc trao đổi về tiềm năng ứng dụng AI, các điều kiện để công nghệ phát huy hiệu quả, yêu cầu đối với dữ liệu, nguồn nhân lực và quản trị, cũng như những giải pháp nhằm bảo đảm quá trình chuyển đổi số diễn ra an toàn, hiệu quả và bền vững.

Tại Hội thảo, các ý kiến đại biểu đã tập trung vào ba nhóm nội dung trọng tâm về bối cảnh, xu hướng và kinh nghiệm quốc tế về ứng dụng AI trong ngành bảo hiểm để nhận diện những xu hướng công nghệ mới, những thay đổi về mô hình kinh doanh và các kinh nghiệm quốc tế có giá trị tham khảo đối với Việt Nam.

Đồng thời, tìm giải pháp ứng dụng AI trong hoạt động kinh doanh và thực tiễn doanh nghiệp bảo hiểm để phân tích những ứng dụng cụ thể của AI trong chuỗi giá trị bảo hiểm, đánh giá hiệu quả đạt được cũng như các điều kiện cần thiết để chuyển hóa tiềm năng công nghệ thành giá trị thực tiễn.

Đặc biệt, các đại biểu tại hội thảo quan tâm tới vấn đề đối với quản trị AI, quản trị rủi ro và phát triển năng lực ngành bảo hiểm để hướng đến những điều kiện nền tảng như quản trị dữ liệu, phát triển nguồn nhân lực, hoàn thiện hạ tầng công nghệ, kiểm soát rủi ro và hoàn thiện cơ chế, chính sách để việc ứng dụng AI được triển khai an toàn, hiệu quả và bền vững.

Giá trị của công nghệ phụ thuộc vào khả năng ứng dụng phù hợp với thực tiễn

Phân tích mối liên hệ giữa ba nhóm nội dung trên, GS.TS Tô Trung Thành cho rằng việc nghiên cứu xu hướng và kinh nghiệm quốc tế giúp nhận diện cơ hội phát triển; phân tích thực tiễn ứng dụng tại doanh nghiệp giúp làm rõ giá trị và những vấn đề đặt ra; trong khi quản trị AI và phát triển năng lực ngành là điều kiện quan trọng để công nghệ được triển khai hiệu quả, tạo ra giá trị lâu dài.

Từ góc nhìn này, AI không chỉ là một công nghệ mới mà đang trở thành động lực quan trọng thúc đẩy đổi mới mô hình kinh doanh, nâng cao năng lực quản trị và năng lực cạnh tranh của các doanh nghiệp bảo hiểm.

Dù vậy, theo GS.TS Tô Trung Thành, kinh nghiệm quốc tế cũng như thực tiễn triển khai cho thấy giá trị của công nghệ không được quyết định bởi mức độ hiện đại của công nghệ đó, mà phụ thuộc vào khả năng ứng dụng phù hợp với nhu cầu thực tiễn, chất lượng nguồn lực, năng lực quản trị và mức độ sẵn sàng của tổ chức.

Đối với ngành bảo hiểm Việt Nam, điều này đòi hỏi việc ứng dụng AI phải hướng đến hiệu quả thực chất và lấy lợi ích của khách hàng làm trung tâm. Đồng thời, doanh nghiệp cần bảo đảm sự hài hòa giữa đổi mới sáng tạo với kiểm soát rủi ro, giữa chuyển đổi số với phát triển nguồn nhân lực, cũng như giữa tốc độ ứng dụng công nghệ với yêu cầu phát triển bền vững của thị trường.

GS.TS Tô Trung Thành cho rằng, sự phối hợp chặt chẽ giữa cơ quan quản lý nhà nước, các cơ sở đào tạo, tổ chức nghiên cứu, doanh nghiệp bảo hiểm, doanh nghiệp công nghệ và các tổ chức nghề nghiệp có ý nghĩa đặc biệt quan trọng. Đây không chỉ là điều kiện để thúc đẩy nghiên cứu và ứng dụng AI, mà còn là nền tảng để phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao, hoàn thiện môi trường thể chế và nâng cao năng lực cạnh tranh của ngành bảo hiểm trong giai đoạn tới”.

Nhìn nhận từ phía doanh nghiệp, ông Lê Tuấn Dũng – Chủ tịch HĐQT Công ty cổ phần Tập đoàn Bảo hiểm DBV cho rằng, cần đánh giá AI bằng hiệu quả kinh tế thay vì chỉ nhìn vào khả năng xử lý công việc nhanh hơn.

Chẳng hạn, nếu 1.000 nhân viên tiết kiệm được 30 phút làm việc mỗi ngày nhờ AI, tổng thời gian tiết kiệm tương đương 500 giờ. Tuy nhiên, thời gian tiết kiệm không đồng nghĩa với giá trị kinh tế. Hiệu quả chỉ thực sự hình thành khi doanh nghiệp xử lý được nhiều hồ sơ hơn, giảm chi phí trên mỗi giao dịch hoặc nâng cao chất lượng quyết định kinh doanh.

Trong hoạt động bảo hiểm xe cơ giới, AI có thể phân tích tỷ lệ bồi thường theo từng chi nhánh, kênh khai thác, nhóm khách hàng và loại phương tiện, qua đó xác định những yếu tố tác động đến kết quả kinh doanh.

Ông Lê Tuấn Dũng lấy ví dụ, đối với nhóm xe tải trên 9 tấn, nếu tổng chi phí bồi thường và các chi phí liên quan vượt doanh thu phí bảo hiểm, tức tỷ lệ kết hợp trên 100%, doanh nghiệp có thể đang kinh doanh không hiệu quả. Nếu tỷ lệ này tiếp tục tăng, AI có thể phân tích dữ liệu quá khứ để dự báo tình hình trong 1-3 năm tới.

Không chỉ dự báo, AI còn có thể mô phỏng tác động của các phương án như tăng phí bảo hiểm, điều chỉnh điều kiện nhận bảo hiểm, kiểm soát kênh bán hàng hoặc mạng lưới gara sửa chữa. Qua đó, doanh nghiệp ước tính khả năng giảm tỷ lệ bồi thường, cải thiện lợi nhuận của từng phương án trước khi quyết định.

Theo lãnh đạo DBV, ứng dụng AI phải hình thành quy trình xuyên suốt từ dữ liệu, phân tích, ra quyết định, hành động đến đo lường kết quả. Nếu chỉ phát triển nhiều công cụ riêng lẻ, không gắn với quy trình nghiệp vụ và chỉ tiêu hiệu quả, doanh nghiệp có thể đầu tư công nghệ nhưng không tạo ra giá trị tương xứng.

Mở rộng nguồn thu từ sản phẩm và thị trường mới

Bên cạnh việc giảm chi phí và nâng cao hiệu quả kinh doanh hiện hữu, AI còn thúc đẩy sự hình thành những nhu cầu bảo hiểm mới, đặc biệt đối với các tài sản và hạ tầng phục vụ nền kinh tế số.

Bà Vương Thị Minh An - Giám đốc điều hành Công ty Aon Tái bảo hiểm Việt Nam cho biết, làn sóng đầu tư vào trung tâm dữ liệu đang tạo ra thị trường bảo hiểm quy mô lớn trên toàn cầu. Tổng vốn đầu tư vào trung tâm dữ liệu trên thế giới giai đoạn 2025-2030 có thể đạt khoảng 5-10 nghìn tỷ USD. Cùng với đó, tổng phí bảo hiểm toàn cầu dành cho các trung tâm dữ liệu trong giai đoạn 2026-2030 được ước tính khoảng 134 tỷ USD, riêng khu vực châu Á - Thái Bình Dương khoảng 23,6 tỷ USD.

Nhu cầu bảo hiểm gia tăng không chỉ do quy mô đầu tư lớn mà còn liên quan đến yêu cầu tài trợ vốn. Nhiều dự án sử dụng vốn vay ngân hàng hoặc các tổ chức tài chính, trong đó bảo hiểm là một trong những điều kiện giải ngân.

Đáng chú ý, bà Vương Thị Minh An cho hay, một số trung tâm dữ liệu có yêu cầu hạn mức bảo hiểm lên tới 10 tỷ USD, vượt quá năng lực cung cấp thông thường của một doanh nghiệp bảo hiểm đơn lẻ. Điều này đòi hỏi sự phối hợp giữa doanh nghiệp bảo hiểm, môi giới và nhà tái bảo hiểm quốc tế, đồng thời phát triển các sản phẩm bảo hiểm xuyên suốt từ xây dựng, lắp đặt đến vận hành, gián đoạn kinh doanh và an ninh mạng.

Từ phía nhà nghiên cứu, TS. Lê Thị Xuân Hương - Khoa Bảo hiểm, Trường Kinh doanh, Đại học Kinh tế Quốc dân cho rằng, đổi mới mô hình kinh doanh là vấn đề cốt lõi trong quá trình ứng dụng dữ liệu và AI. Một trong những chuyển dịch quan trọng là từ bảo hiểm bù đắp tổn thất sang chủ động phòng ngừa rủi ro. Thông qua dữ liệu từ thiết bị kết nối và cảm biến, doanh nghiệp có thể theo dõi, nhận diện nguy cơ và hỗ trợ khách hàng giảm thiểu thiệt hại trước khi sự cố xảy ra.

Đồng thời, dữ liệu và AI tạo điều kiện phát triển 3 mô hình sản phẩm mới, gồm bảo hiểm nhúng, tích hợp ngay khi khách hàng mua hàng hóa, dịch vụ; bảo hiểm theo nhu cầu, cho phép lựa chọn thời gian bảo vệ linh hoạt; và bảo hiểm dựa trên mức độ sử dụng, với mức phí được điều chỉnh theo dữ liệu thực tế.

Chẳng hạn, phí bảo hiểm xe cơ giới có thể được xác định dựa trên quãng đường di chuyển và mức độ an toàn khi lái xe, thay vì chỉ sử dụng các tiêu chí đánh giá rủi ro truyền thống. Qua đó giúp doanh nghiệp thiết kế sản phẩm phù hợp hơn với từng nhóm khách hàng và mức độ rủi ro.

Tuy nhiên, theo TS. Lê Thị Xuân Hương, AI khó phát huy hiệu quả nếu dữ liệu còn phân mảnh, thiếu sự kết nối giữa các bộ phận. Vì vậy, doanh nghiệp cần hợp nhất dữ liệu và đổi mới tư duy kinh doanh, trong đó con người vẫn giữ vai trò quyết định.

Vì vậy, việc ứng dụng AI trong ngành Bảo hiểm đang gắn trực tiếp với các mục tiêu kinh doanh là giảm chi phí vận hành, cải thiện hiệu quả khai thác và bồi thường, đồng thời phát triển sản phẩm, mở rộng nguồn thu. Khả năng hiện thực hóa những mục tiêu này phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, năng lực quản trị rủi ro và hiệu quả triển khai công nghệ của từng doanh nghiệp.

Đại học Kinh tế Quốc dân