Dữ liệu lớn, đặc biệt với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo (AI), trao quyền cho các công ty bảo hiểm đưa ra quyết định tài chính tốt hơn. Khoa học dữ liệu có thể giúp giảm thiểu các khiếu nại gian lận, tăng cường quản lý rủi ro, tối ưu hóa hỗ trợ khách hàng và dự đoán các sự kiện trong tương lai, cùng nhiều lợi ích khác. Kết quả là lợi nhuận cao hơn cho các công ty bảo hiểm và phí bảo hiểm thấp hơn cho khách hàng của họ.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét ba cách dữ liệu lớn có thể giúp các công ty bảo hiểm quản lý tổn thất và bảo vệ khách hàng của họ cũng như lý do tại sao điều này lại có lợi cho cả hai bên.
Phát hiện gian lận bảo hiểm
Gian lận bảo hiểm gây ra thiệt hại ước tính Doanh thu bị mất trị giá 34 tỷ USD cho các công ty bảo hiểm. Việc phát hiện gian lận bảo hiểm rất khó khăn vì việc điều tra kỹ lưỡng có thể tốn rất nhiều thời gian và mang lại kết quả không rõ ràng. Thông thường, gian lận bảo hiểm liên quan đến việc cố ý gây thiệt hại cho một hạng mục được bảo hiểm hoặc một sự kiện được dàn dựng để yêu cầu thanh toán bảo hiểm.
Các công ty bảo hiểm phải xem xét khoản doanh thu bị mất này khi định giá phí bảo hiểm cho khách hàng, điều này dẫn đến mức giá bảo hiểm tổng thể cao hơn. Thật không may, giống như trong nhiều khía cạnh của cuộc sống, những công dân tuân thủ pháp luật cuối cùng phải trả giá cho hành động của một số cá nhân không trung thực.
Trong một số trường hợp, chi phí bảo hiểm cấm một số cá nhân có được nó. Ví dụ ở Canada, chỉ có 33% người lớn với trẻ em cho biết có hợp đồng bảo hiểm nhân thọ. Quyền sở hữu bảo hiểm nhân thọ là cao hơn ở Mỹ ở mức 52%nhưng đây vẫn chỉ là một nửa đất nước.
Nhưng giờ đây, với công nghệ cung cấp cho các công ty bảo hiểm những công cụ để tránh mất tiền do yêu cầu bồi thường gian lận, bảo hiểm nhân thọ có thể có giá cả phải chăng hơn cho mọi người. Ví dụ: dữ liệu lớn kết hợp với AI có thể tạo ra một danh mục ảo gồm các yêu cầu bảo hiểm hợp pháp và những yêu cầu bị phát hiện là gian lận.
Bằng cách sử dụng thuật toán, bạn có thể phát hiện điểm tương đồng giữa các khiếu nại gian lận đối với “cờ đỏ” có khả năng lừa đảo cho việc tìm hiểu thêm. Phân tích hình ảnh cũng có thể xác định xem ảnh có bị thay đổi hay dấu thời gian có bị thay đổi theo bất kỳ cách nào hay không.
Hơn nữa, AI có thể phát hiện những điểm bất thường trong khiếu nại của khách hàng bằng cách cung cấp cái nhìn sâu sắc về nhiều yếu tố khác nhau. Ví dụ, đối với một công ty bảo hiểm ô tô, AI có thể phân tích nhanh chóng và chính xác vị trí được báo cáo về vụ tai nạn, vị trí của phương tiện, tốc độ va chạm và thời gian xảy ra sự cố. Họ cũng có thể phát hiện sự không nhất quán bằng cách tính đến dữ liệu bổ sung như báo cáo từ các bên liên quan, chi tiết thương tích, hư hỏng xe cộ, dữ liệu thời tiết, ghi chú của bác sĩ và đơn thuốc cũng như ghi chú từ cơ quan thực thi pháp luật hoặc nhân viên cửa hàng sửa chữa ô tô.
Phân tích dự đoán để quản lý rủi ro
Trước đây, các công ty bảo hiểm dựa vào dữ liệu trên phạm vi rộng để đánh giá rủi ro. Một thực tế thường được biết đến là nam thanh niên phải trả mức bảo hiểm cao hơn phụ nữ trẻ hoặc nam giới lớn tuổi. Điều này dựa trên số liệu thống kê cho thấy thanh thiếu niên, đặc biệt là nam giới, có nhiều khả năng lái xe vượt quá tốc độ cho phép hoặc có hành vi nguy hiểm khi ngồi sau tay lái.
Việc tính phí bảo hiểm dựa trên các yếu tố như giới tính đã gặp phải một số phản đối vì mang tính phân biệt đối xử. Tuy nhiên, sự phát triển trong phân tích dự đoán có thể giúp loại bỏ vấn đề này bằng cách tạo ra mức phí bảo hiểm được tùy chỉnh cho từng cá nhân.
Ví dụ: thiết bị Snapshot của công ty bảo hiểm ô tô Progressive có thể được kết nối với ô tô của khách hàng để cung cấp dữ liệu cá nhân về người lái xe. Dữ liệu như tốc độ, số lần dừng ngắn, thời gian lái xe trung bình và quãng đường đã đi có thể được sử dụng để đưa ra đánh giá rủi ro chính xác hơn cho từng người lái xe.
Tuy nhiên, sử dụng dữ liệu lớn để đánh giá lối sống và thói quen của các cá nhân đi kèm với việc sử dụng dữ liệu chính đáng. lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu cho người tiêu dùng. Các công ty bảo hiểm muốn sử dụng các thiết bị viễn thông như Snapshot phải lưu ý bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu của khách hàng khi họ thu thập, lưu trữ và sử dụng dữ liệu người dùng. Tùy thuộc vào quốc gia hoặc thậm chí tiểu bang mà công ty bảo hiểm hoạt động, việc vi phạm dữ liệu hoặc dữ liệu khách hàng bị xâm phạm có thể dẫn đến hành động pháp lý hoặc bị phạt nặng.
Dữ liệu lớn trong bảo hiểm y tế
Dữ liệu lớn có lẽ hữu ích nhất trong các tình huống bảo hiểm y tế khi nhiều yếu tố khác nhau có thể ảnh hưởng đến nguy cơ lo ngại về sức khỏe của bệnh nhân. Ví dụ, trong Đạo luật Chăm sóc Giá cả phải chăng, luật liên bang về phí bảo hiểm y tế ở Hoa Kỳ, các công ty bảo hiểm y tế có thể tính phí cho người hút thuốc lá. phí bảo hiểm cao hơn tới 50% hơn những bệnh nhân khác. Điều này dựa trên số liệu thống kê cho thấy những người hút thuốc có nhiều khả năng cần được điều trị y tế rộng rãi hơn do tác hại của khói thuốc lá đối với phổi.
Các công ty bảo hiểm y tế hiện có thể thu thập dữ liệu sức khỏe nhạy cảm thông qua nhiều phương pháp khác, chẳng hạn như đồng hồ thông minh (như FitBit) hoặc ứng dụng sức khỏe trên điện thoại di động. Họ cũng có thể tính đến hành vi trực tuyến của khách hàng khi thanh toán các yêu cầu bồi thường hoặc phát hiện hành vi gian lận tiềm ẩn. Ví dụ: nếu một khách hàng cho biết họ đã thực hiện một thủ tục y tế tốn kém vào một ngày cụ thể mà anh ta cũng rất tích cực trên mạng xã hội, thì điều này có thể khiến họ nghi ngờ thêm.
Một nhóm cựu cầu thủ NBA gần đây đã tiết lộ việc gian lận bảo hiểm y tế dễ dàng đến mức nào. $3.9 triệu yêu cầu bồi thường giả mạo$2.5 triệu trong số đó đã được thanh toán. Âm mưu của nhóm này bị phát hiện khi một người nộp đơn yêu cầu một thủ tục nha khoa đắt tiền ở Beverly Hills trong cùng tuần anh ta chơi bóng rổ trên truyền hình ở Đài Loan. Hành trình du lịch kỹ thuật số, thư từ qua email và điểm số hộp công khai đã giúp các công tố viên chứng minh hành vi gian lận trước tòa.
Phần kết luận
Lượng dữ liệu được chính phủ và tập đoàn thu thập về các cá nhân là nguyên nhân khiến nhiều người lo ngại. Tuy nhiên, khi được giao vào tay người có thẩm quyền và được sử dụng cho mục đích có lợi, dữ liệu lớn và AI có thể tăng lợi nhuận của các công ty bảo hiểm và giảm phí bảo hiểm cho khách hàng.
Bằng cách tận dụng sức mạnh của AI để giải thích lượng lớn dữ liệu, các công ty bảo hiểm có thể xác định chính xác hơn gian lận. Họ cũng có thể sử dụng thông tin này để tham gia vào các phân tích dự đoán nhằm giúp đánh giá chính xác mức độ rủi ro. Tất cả điều này dẫn đến một chương trình bảo hiểm thực sự phù hợp với lối sống của bạn, mang lại phần thưởng cho hành vi tốt của bạn và đảm bảo bạn được bảo hiểm cho bất kỳ điều gì cuộc sống có thể xảy ra với bạn trong tương lai – như dự đoán của AI.
