Theo Microsoft, AI đang giúp ngành bảo hiểm thực hiện một bước chuyển đổi chiến lược: từ vai trò truyền thống là bồi thường tổn thất (chuyển giao rủi ro) sang chủ động phòng ngừa rủi ro. Sự thay đổi này không chỉ giúp các công ty bảo hiểm đối phó với các thách thức ngày càng lớn như biến đổi khí hậu và tấn công mạng, mà còn mở ra cơ hội mới về lợi nhuận, tăng trưởng và giá trị cho khách hàng.
Trong một phân tích được công bố ngày 18/05/2026, Microsoft đã chỉ ra cách AI có thể giúp các công ty bảo hiểm trở thành đối tác phòng ngừa rủi ro chủ động, thay vì chỉ là bên chi trả khi tổn thất xảy ra.
Thực trạng và cơ hội ứng dụng AI trong ngành bảo hiểm
Các công ty bảo hiểm đã sớm nhận ra tiềm năng của AI. Một khảo sát năm 2024 của Liên đoàn Hợp tác và Tương hỗ Bảo hiểm Quốc tế (ICMIF) cho thấy 62% đơn vị đã sử dụng AI, và 19% có kế hoạch triển khai trong năm tiếp theo. Tuy nhiên, hầu hết các ứng dụng này vẫn tập trung vào các lĩnh vực chức năng cụ thể như hỗ trợ thẩm định, xử lý yêu cầu bồi thường và tương tác với khách hàng.
Theo một nghiên cứu của BCG vào tháng 9/2025, chỉ khoảng 7% công ty bảo hiểm đã mở rộng quy mô thành công các sáng kiến AI, trong khi 67% vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm phân mảnh. Cơ hội hiện nay nằm ở việc chuyển từ các trường hợp sử dụng riêng lẻ sang nhúng AI vào toàn bộ quy trình end-to-end, tạo ra các luồng công việc tự động và kết nối hơn.
Tối ưu hóa hiệu quả hoạt động và dịch vụ khách hàng
AI đang mang lại những lợi ích đáng kể trong việc hiện đại hóa các hoạt động cốt lõi và dịch vụ khách hàng. Các doanh nghiệp hướng tới tương lai theo đuổi cả hai mục tiêu: vừa xuất sắc trong việc chuyển giao rủi ro, vừa đầu tư vào các năng lực dự báo và phòng ngừa.
Các ví dụ thực tiễn bao gồm:
- Unum Group: Một ứng dụng mới do AI cung cấp cho phép nhân viên tìm kiếm trên 1,3 terabyte tài liệu hợp đồng và nhận được câu trả lời có độ liên quan cao trong 4-5 giây, với độ chính xác được báo cáo lên tới 95%. Điều này giúp giảm thời gian tra cứu thủ công và giải phóng nhân viên để tập trung vào các tương tác giá trị cao hơn với khách hàng.
- NFU Mutual: Sử dụng Copilot for Sales cùng với Microsoft Dynamics 365 để thiết lập một “nguồn sự thật duy nhất” tập trung cho dữ liệu và tương tác của khách hàng. Bằng cách ghi lại và tóm tắt các cuộc trao đổi theo thời gian thực, nhân viên có thể nhanh chóng hiểu nhu cầu của khách hàng và phản hồi chính xác hơn.
- Gallagher: Xây dựng một nền tảng AI nội bộ giúp tóm tắt các hồ sơ yêu cầu bồi thường phức tạp trong vài phút thay vì vài giờ, giúp các giám định viên xử lý nhanh hơn và áp dụng hiệu quả các insight vào quy trình làm việc.
Trong các trường hợp có tác động lan rộng, các agent AI chuyên biệt có thể tự động xử lý các yêu cầu bồi thường có độ phức tạp thấp, giúp xác thực phạm vi bảo hiểm, đối chiếu dữ liệu, phát hiện gian lận và tính toán các khoản thanh toán. Điều này giúp tăng năng lực cho nhân viên để xử lý các trường hợp phức tạp hơn.
Chuyển dịch sang phòng ngừa và bảo vệ chủ động
Cách tiếp cận dựa trên phòng ngừa giúp các công ty bảo hiểm xây dựng khả năng phục hồi tài chính và củng cố niềm tin của khách hàng. Điều này định vị họ là đối tác giúp giảm thiểu rủi ro, chứ không chỉ đơn thuần là chuyển giao rủi ro.
- Tại Aon, các nhóm sử dụng nền tảng AonGPT dựa trên Azure để kết hợp hình ảnh vệ tinh gần thời gian thực với dữ liệu độc quyền. Trong các vụ cháy rừng ở California gần đây, công cụ này đã tạo ra các insight kịp thời giúp khách hàng đánh giá thiệt hại và lên kế hoạch ứng phó.
- Zurich Insurance Group đã triển khai hơn 200 công cụ AI để diễn giải các dữ liệu phi cấu trúc (hình ảnh, báo cáo, email) thành các tín hiệu rủi ro rõ ràng cho các nhà thẩm định. Điều này giúp khách hàng dự đoán và giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn trước khi tổn thất xảy ra.
AI cũng có thể phân tích khối lượng lớn các báo cáo kỹ thuật rủi ro trong quá khứ để xác định các mẫu hình, chẳng hạn như vật liệu xây dựng hoặc đặc điểm thiết kế có nguy cơ cao. Điều này cho phép các công ty bảo hiểm ưu tiên kiểm tra và can thiệp sớm hơn.
Khai thác nguồn dữ liệu bên ngoài để nâng cao khả năng phòng ngừa
Việc phòng ngừa rủi ro hiệu quả phụ thuộc vào việc phát hiện và diễn giải các tín hiệu sớm, thường đến từ bên ngoài hệ thống cốt lõi của công ty bảo hiểm. Bằng cách sử dụng generative AI và machine learning, các công ty có thể tích hợp tín hiệu của bên thứ ba với dữ liệu nội bộ để tinh chỉnh việc lựa chọn rủi ro, định giá và tiếp cận khách hàng.
Microsoft nhấn mạnh hai sáng kiến từ bộ phận Microsoft Research có thể làm giàu đáng kể sức mạnh của các giải pháp dự báo:
- Aurora: Một foundation model về khí quyển, tạo ra các dự báo thời tiết có độ phân giải cao và nhanh chóng, đặc biệt là trong các điều kiện thời tiết khắc nghiệt. Điều này cung cấp thông tin tình báo môi trường kịp thời hơn cho việc lập mô hình thảm họa và lập kế hoạch ứng phó.
- SPARROW: Sử dụng các thiết bị chạy bằng năng lượng mặt trời với cảm biến để phát hiện những thay đổi có ý nghĩa trên thực địa và gửi insight gần thời gian thực lên cloud. Đối với các công ty bảo hiểm, nó cho thấy cách AI và dữ liệu cảm biến có thể cho phép phát hiện rủi ro sớm hơn và giảm mức độ nghiêm trọng của tổn thất.
Lộ trình triển khai AI thành công cho lãnh đạo doanh nghiệp
Theo Microsoft, để nhận được giá trị có thể đo lường từ AI trong vòng vài tháng hoặc vài quý, các nhà lãnh đạo nên ưu tiên các cách tiếp cận sau:
- Xác định chiến lược rõ ràng và bắt đầu với một số ít các trường hợp sử dụng có giá trị cao, có khả năng mở rộng và phù hợp với các ưu tiên kinh doanh cốt lõi.
- Xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc và quản trị hiệu quả.
- Cân bằng giữa đổi mới, sự tin cậy và việc áp dụng có trách nhiệm.
- Theo đuổi việc tái cấu trúc quy trình, quản lý thay đổi và nâng cao kỹ năng nhân tài do doanh nghiệp dẫn dắt.
- Cam kết với các mục tiêu lớn cùng với sự lãnh đạo, nguồn lực và trách nhiệm giải trình tích cực.
