Bảo hiểm là một ngành cạnh tranh, đóng góp khoảng 507 tỷ USD, tương đương 2,7% tổng sản phẩm quốc nội Mỹ. Khi khách hàng ngày càng chú ý và chọn lọc kỹ hơn sản phẩm bảo hiểm, doanh nghiệp cung cấp dịch vụ này đã đầu tư mạnh vào công nghệ học máy (Machine Learning) để cải thiện hoạt động kinh doanh, tăng trải nghiệm và hài lòng của khách hàng.

Theo một phân tích của Opportunity Landscape về AI trong bảo hiểm, có khoảng 46% ứng dụng cung cấp giải pháp hoạt động khiếu nại và 43% cho phát hành bảo hiểm.

Trong danh sách công ty bảo hiểm top đầu của Mỹ, AI được ứng dụng phổ biến trong chatbot để tư vấn, hướng dẫn cho đại lý hình thức kinh doanh. Thuật toán học máy còn giúp thu thập dữ liệu khách hàng, thông báo sản phẩm mới cho khách hàng, từ đó mở rộng theo dõi xu hướng thị trường, xác định cơ hội kinh doanh cho doanh nghiệp.

State Farm

State Farm là tập đoàn bảo hiểm lớn ở Mỹ gồm nhiều công ty con, có trụ sở chính đặt tại Bloomington, bang Illinois. Trong nỗ lực xác định tài xế mất tập trung bằng công nghệ thị giác máy tính (computer vision), State Farm đã phát động một cuộc thi trực tuyến vào năm 2016, thu hút 1.440 người tham gia với tổng chi phí 65.000 USD cho 3 cấp độ giải thưởng.

Người tham gia được thử thách với nhiệm vụ phân loại hành vi lái xe bằng cách sử dụng danh sách danh mục gồm lái xe an toàn, hoạt động nhắn tin, vận hành radio, nói chuyện điện thoại... Điểm số cuộc thi được tính giá trị tối thiểu từ 0-1, người tham gia đạt được điểm càng gần 0 càng tốt.

Vị trí đầu tiên đạt được số điểm 0,08739 sử dụng hai mô hình kết nối thần kinh và phân loại hình ảnh, tập trung vào hai vùng ảnh chính là vùng đầu và phần dưới cùng bên phải nơi có tay lái điều khiển.

Từ góc độ chiến lược kinh doanh, việc thu thập và phân tích dữ liệu lái xe giúp công ty bảo hiểm State Farms tùy chỉnh gói bảo hiểm, giảm giá cho người mua. Việc thu thập, phân tích dữ liệu là một trong những đóng góp quan trọng của AI trong ngành bảo hiểm.

Liberty Mutual

Vào tháng 1/2017, Liberty Mutual công bố kế hoạch phát triển ứng dụng từ AI trên ôtô và sản phẩm giúp mang đến sự an toàn cho tài xế. Solaria Labs, một cơ sở ươm tạo đổi mới do Liberty Mutual thành lập đã ra mắt một cổng thông tin dành cho nhà phát triển API, tích hợp nội dung độc quyền và dữ liệu công khai của công ty về cách thức phát triển của công nghệ này. Giao diện lập trình ứng dụng API là bộ công cụ cung cấp kế hoạch chi tiết để xây dựng các ứng dụng phần mềm.

Công ty bảo hiểm này thử nghiệm một giải pháp giúp tài xế liên quan đến vụ tai nạn xe hơi hoặc chủ xe đánh giá thiệt hại của phương tiện bằng camera điện thoại. Ứng dụng này sẽ tổng hợp, phân tích dựa trên hàng nghìn hình ảnh của các vụ tai nạn xe, sau đó ước tính chi phí sửa chữa thiệt hại cho chủ phương tiện.

Sáng kiến này còn cung cấp số lượng trường hợp tử vong do xe cơ giới trong năm 2016 đạt đỉnh 40.200 vụ, đây là số vụ tai nạn cao nhất được ghi nhận trong gần một thập kỷ. Từ góc độ kinh tế, chi phí y tế trong một năm để xử lý hậu quả có thể lên đến 80 tỷ USD. Cục Thống kê Lao động Mỹ ước tính mức lương trung bình của một người phụ trách đánh giá thiệt hại là 63.510 USD trong năm 2016.

Vào tháng 5/2016, Liberty Mutual đã khởi động sáng kiến đầu tư mạo hiểm Liberty Mutual Strategic Ventures (LMSV) trị giá 150 triệu USD. Trong giai đoạn đầu, LMSV tập trung vào công nghệ và dịch vụ sáng tạo dành riêng cho ngành bảo hiểm.

Báo cáo thường niên của Liberty Mutual năm 2016 nhận định công nghệ là một trong những lĩnh vực biến động nhất của thị trường chứng khoán. Công ty công nghệ có rủi ro lớn vì doanh thu có xu hướng ít dự đoán hơn và một số công ty có thể gặp phải tổn thất đáng kể. Tuy nhiên, tiềm năng phát triển trong tương lai của lĩnh vực điện toán đám mây, quảng cáo kỹ thuật số, trí tuệ nhân tạo và thiết bị kết nối là rất cao. Liberty Mutual nhấn mạnh các khoản đầu tư vào công nghệ để tận dụng xu hướng đang nổi lên của thị trường.

Allstate

Allstate được thành lập năm 1931 và phục vụ hơn 16 triệu gia đình Mỹ. Allstate Corporation là một trong những tập đoàn bảo hiểm lớn nhất trên thế giới và là công ty bảo hiểm tài sản và thương vong lớn nhất tại Mỹ.

Allstate hợp tác với Earley Information Science (EIS) - cơ quan phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp cải thiện hoạt động kinh doanh, đã phát triển trợ lý ảo ABle, được xem như chuyên gia bảo hiểm doanh nghiệp của Allstate. Mục tiêu ABle là hỗ trợ đại lý tìm kiếm thông tin về gói bảo hiểm thương mại Allstate Business Insurance (ABI).

Trước khi ABle được triển khai, đại lý đã quen bán sản phẩm cá nhân (bảo hiểm sức khỏe cá nhân, bảo hiểm nhân thọ...). Tuy nhiên, khi công ty quyết định chuyển trọng tâm kinh doanh sang bảo hiểm thương mại, nhiều đại lý tỏ ra khá bối rối khi tiếp cận thông tin để tư vấn khách hàng. Trung tâm chăm sóc khách hàng của Allstate dày đặc câu hỏi đến từ đại lý và phải mất thời gian chờ đợi để nhận câu trả lời, một vài trường hợp còn mất hợp đồng với khách. Đại diện ABle cho biết trong báo cáo chỉ dẫn cho đại lý, đơn vị này đã có trích dẫn về phát hành sản phẩm ABI. EIS cho biết mỗi tháng, ABle đã xử lý 25.000 yêu cầu hướng dẫn từ đại lý.

Bước đi chiến lược của công ty phù hợp với nghiên cứu về xu hướng bảo hiểm của tập đoàn tư vấn Boston và Morgan Stanley. Báo cáo cho rằng dòng sản phẩm bảo hiểm cá nhân sẽ giảm mạnh, trong đó thị trường bảo hiểm ôtô cá nhân đến năm 2030 được dự báo sẽ giảm 65%. Một yếu tố khác đóng góp vào xu hướng này là sự ra mắt của xe tự lái.

Trong báo cáo thường niên năm 2017 của Allstate, công ty thảo luận về nỗ lực trau dồi kiến thức chuyên môn của đại lý với mục tiêu định vị trở thành cố vấn đáng tin cậy cho khách hàng. Theo đó, Allstate đảm bảo sẽ triển khai công nghệ, quy trình, giáo dục, tập trung vào khởi tạo mối quan hệ và lấy khách hàng làm trung tâm. Đồng thời tinh giản, tự động hóa quy trình dịch vụ, cho phép đại lý tập trung nhiều hơn vào việc tư vấn.

Progressive

Công ty bảo hiểm Progressive tận dụng thuật toán học máy vào phân tích dự đoán dựa trên dữ liệu thu thập từ trình điều khiển dữ liệu khách hàng. Trong một tuyên bố về hoạt động viễn thông, Progressive cho biết ứng dụng Snapshot đã giúp doanh nghiệp thu thập 14 tỷ dữ liệu.

Đại diện Progressive cho biết họ đang thu thập nhiều dữ liệu với tốc độ nhanh hơn. Vấn đề công ty gặp phải chính là thời gian phân tích, do đó quyết định sử dụng thuật toán học máy là cách để họ hiểu rõ hơn về dữ liệu đang có, từ đó đưa ra dự đoán những gì sẽ xảy ra trên thị trường bảo hiểm.

Pavan Divakarla - Trưởng bộ phận dữ liệu và phân tích dữ liệu kinh doanh của Progressive nhận định: "Chúng ta có có thể giải quyết nhu cầu mô hình hóa dữ liệu và dự đoán vì chúng ta có thông lượng (throughput) nhanh hơn".

Trong báo cáo thường niên năm 2016 của Progressive, công ty đã đánh dấu sự gia tăng dòng sản phẩm bảo hiểm thương mại từ 0-9% giai đoạn 2014-2016. Đồng thời, sản phẩm bảo hiểm cá nhân cũng tăng từ 2-6% trong cùng khoảng thời gian. Tổng doanh thu năm 2016 đạt 23,4 tỷ USD.

Hà Thanh (Theo Emerj)