Chi phí y tế gia tăng khiến bảo hiểm sức khỏe trở thành một phần quan trọng trong kế hoạch tài chính cá nhân. Cùng với nhu cầu tăng, các doanh nghiệp bảo hiểm phải kiểm chứng dữ liệu từ nhiều nguồn trước khi chi trả. Công nghệ đang hỗ trợ giải quyết thách thức này.
Gian lận bảo hiểm bao gồm nhiều giao dịch không phù hợp nhằm nhận lợi ích từ công ty bảo hiểm, từ khai báo sự cố sai lệch, mô tả không đúng tình huống đến phóng đại thiệt hại. Các hành vi này xuất hiện từ khi ngành bảo hiểm hình thành và tiếp tục thay đổi cùng với sự phát triển của ngành.
Gian lận là một vấn đề đáng kể
Khi người gian lận liên tục thay đổi phương thức, doanh nghiệp bảo hiểm phải đối mặt với nhiều khó khăn. Điều tra kéo dài và chậm chi trả có thể khiến khách hàng không hài lòng; chi phí điều tra và áp lực từ cơ quan quản lý cũng tăng. Ngược lại, chi trả sai có thể ảnh hưởng lớn tới lợi nhuận.
Chi phí gian lận được báo cáo lên tới 80 tỷ USD mỗi năm trên các lĩnh vực bảo hiểm. Con số vẫn tăng dù 62% ngành đang theo kịp tiến bộ công nghệ. Các doanh nghiệp có thể mất tới 10% chi phí bồi thường hằng năm do gian lận; một phần đáng kể liên quan tới gian lận trong thẩm định bảo hiểm.
Gian lận thẩm định xảy ra khi cá nhân cố ý trình bày sai hoặc che giấu thông tin ở bất kỳ giai đoạn nào trong quá trình yêu cầu bồi thường. Khi thủ đoạn ngày càng tinh vi, chủ động nhận diện gian lận ngay trong quy trình thẩm định trở nên đặc biệt quan trọng.
Phòng ngừa từ quy trình thẩm định
Trước đây, điều tra gian lận chủ yếu tập trung ở giai đoạn yêu cầu bồi thường. Các công nghệ như phân tích dự báo có thể được áp dụng sớm hơn trong vòng đời bảo hiểm để ngăn chặn rủi ro trước khi hồ sơ bồi thường được lập.
Phần lớn doanh nghiệp dựa vào kinh nghiệm nhân viên và phần mềm theo quy tắc cơ bản để tự bảo vệ. Những cách này phụ thuộc nhiều vào can thiệp thủ công và dễ lạc hậu khi tình huống gian lận thay đổi khó lường. Vì vậy, ngành bảo hiểm tìm đến học máy với kỳ vọng chuyển từ “phát hiện và phản ứng” sang “dự báo và phòng ngừa”.
Tự động xử lý lượng lớn dữ liệu, phân tích đồng thời nhiều dấu hiệu và phát hiện nguy cơ gian lận là những lợi ích người thẩm định kỳ vọng khi tích hợp công nghệ vào quy trình phòng chống gian lận.
Nhiều doanh nghiệp lớn quan tâm tới quy trình thẩm định xuyên suốt tự động (Straight-Through Processing), với bộ máy phát hiện gian lận làm nền tảng. Mục tiêu là giảm tổn thất do gian lận thẩm định, đồng thời duy trì sự hài lòng của khách hàng bằng việc chi trả kịp thời cho các trường hợp hợp lệ.
Đánh giá độ tin cậy của khách hàng tiềm năng là nhiệm vụ quan trọng của người thẩm định. Khối lượng dữ liệu rất lớn từ nhiều nguồn khiến việc kết luận mức rủi ro đôi khi khó khăn. Hệ thống cũ hoạt động kém hiệu quả, thiếu linh hoạt và bị giới hạn bởi bộ quy tắc cố định, khó nhận ra những tình huống bất thường khi cách gian lận liên tục biến đổi. Việc sửa quy tắc phức tạp có thể mất nhiều tháng, kéo dài điều tra và giải quyết hồ sơ. Đây là lúc học máy có thể phát huy giá trị.
Hướng tới tương lai bảo hiểm với học máy
Hệ thống được huấn luyện để nghiên cứu, đánh giá dữ liệu dựa trên cả quy tắc lẫn mô hình trí tuệ nhân tạo. Dữ liệu đầu vào được ghi nhận, phân tích để cảnh báo trường hợp rủi ro cao theo cơ chế đã thiết lập và mô hình AI. Những mẫu gian lận thường gặp được tập hợp thành cơ sở đánh giá hồ sơ mới. Xu hướng mới có thể được cập nhật trong vài ngày để hỗ trợ xử lý hồ sơ nhanh hơn.
Giảm tổn thất tiềm tàng nhờ phân tích phòng ngừa chính xác hơn
Hệ thống không chỉ dựa trên một tập mẫu gian lận cố định mà còn được cập nhật kịp thời từ người thẩm định. Thay đổi trong quá trình xác minh có thể làm lộ yếu tố mới hoặc còn ẩn, liên quan đến hành vi gian lận sau đó. Các thuật toán đánh giá tinh vi từ mô hình AI đã huấn luyện giúp nâng cao độ chính xác. Những trường hợp cần thiết tiếp tục được xem xét điều tra để tránh giao dịch không phù hợp ở giai đoạn bồi thường.
Nâng cao năng suất bằng cách rút ngắn quy trình
Thông tin từ tập dữ liệu được phân tích và mức rủi ro của từng hồ sơ được đánh giá tự động theo khung đã thiết lập. Luồng xử lý bao gồm hồ sơ độ tin cậy của khách hàng từ lúc ký hợp đồng, báo cáo phân tích rủi ro, thẩm định và đánh giá. Người thẩm định không cần kiểm tra thủ công toàn bộ dữ liệu để quyết định hồ sơ cần điều tra hay có thể tiếp tục.
Cải thiện sự hài lòng trong giải quyết bồi thường
Phân tích toàn diện nhưng nhanh chóng và đánh giá chính xác hơn giúp người thẩm định có thêm thời gian chú trọng dịch vụ khách hàng hoặc thu hút khách hàng mới. Thời gian từ nộp hồ sơ tới giải quyết bồi thường cũng được rút ngắn, một yếu tố quan trọng trong đánh giá của khách hàng.
Công cụ học máy được kỳ vọng trở thành lớp phòng vệ chống gian lận, cho kết quả nhanh và chính xác hơn so với chỉ dựa vào con người. Dù chi phí và thời gian xử lý có thể cản trở ứng dụng, doanh nghiệp bảo hiểm vẫn nhìn thấy tiềm năng tích cực. Trong nỗ lực liên tục cải tiến quản lý bồi thường, ngành kỳ vọng phát hiện gian lận thông minh hơn, giải quyết nhanh hơn và phục vụ khách hàng tốt hơn.
Tài liệu tham khảo
- Deloitte (2019), Một tương lai đòi hỏi cao — Bốn xu hướng định hình bảo hiểm năm 2020.
- I. Mitic (2020), 30 số liệu về gian lận bảo hiểm.
- FBI (2020), Gian lận bảo hiểm.
Nguồn: Medium.