AI Phát Hiện Gian Lận Bảo Hiểm: Cơ Hội Tỷ Đô

Gian lận bảo hiểm đang trở thành gánh nặng tài chính nghiêm trọng trên toàn cầu với thiệt hại ước tính vượt quá 80 tỷ USD mỗi năm. Tại khu vực Châu Á-Thái Bình Dương, tình hình càng đáng lo ngại hơn khi tỷ lệ gian lận tăng 22% hàng năm. Riêng ở Việt Nam, với thị trường bảo hiểm đạt doanh thu 227 nghìn tỷ đồng năm 2024 và dự báo tăng trưởng 7% mỗi năm đến 2029, việc kiểm soát gian lận không chỉ là vấn đề tuân thủ mà còn là yếu tố sống còn quyết định khả năng cạnh tranh.

Đặc biệt, trong lĩnh vực bảo hiểm sức khỏe chiếm 32% doanh thu bảo hiểm phi nhân thọ, các hành vi gian lận, lãng phí và lạm dụng chiếm tới 30-40% chi phí bồi thường. Con số này không chỉ ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận mà còn đẩy phí bảo hiểm tăng cao, gây thiệt hại cho người tiêu dùng trung thực. May mắn thay, công nghệ trí tuệ nhân tạo đang mở ra giải pháp đột phá với khả năng giảm gian lận 20-40% và mang lại tỷ suất sinh lời đầu tư lên tới 210% chỉ trong năm đầu tiên triển khai.

Hai hình thức gian lận bảo hiểm gây thiệt hại lớn nhất

Trong vô số các thủ đoạn gian lận bảo hiểm, hai hình thức gây thiệt hại lớn nhất và khó phát hiện nhất là nâng mã dịch vụ (upcoding) và yêu cầu bồi thường trùng lặp (duplicate claims).

Nâng mã dịch vụ xảy ra khi các cơ sở y tế hoặc nhà cung cấp dịch vụ cố tình ghi nhận mã thanh toán cho dịch vụ cao cấp hơn so với dịch vụ thực tế cung cấp. Ví dụ điển hình là tính phí cho cuộc khám toàn diện trong khi chỉ thực hiện khám cơ bản, hoặc ghi nhận chẩn đoán bệnh nặng hơn thực tế để được bồi thường cao hơn. Một trường hợp nổi tiếng là Tập đoàn Y tế Tenet Healthcare tại Mỹ năm 2006 đã thu lợi bất chính 900 triệu USD từ việc gán mã chẩn đoán không chính xác. Đây không phải là vấn đề xa lạ với thị trường Việt Nam, khi Bảo hiểm Xã hội Việt Nam đã phát hiện gian lận tương tự gây thiệt hại khoảng 3 nghìn tỷ đồng.

Yêu cầu bồi thường trùng lặp tưởng chừng đơn giản nhưng lại cực kỳ khó phát hiện bằng phương pháp truyền thống. Kẻ gian lận thường thay đổi nhỏ các thông tin như định dạng ngày tháng, viết tắt tên, hoặc chênh lệch vài ngày giữa các lần gửi để qua mặt hệ thống chỉ tìm kiếm khớp hoàn toàn. Những yêu cầu “gần giống nhau” này có thể chiếm tới 15-20% tổng số trường hợp trùng lặp nhưng lại bị bỏ sót bởi các hệ thống cũ.

Ngoài ra còn có gian lận mềm (soft fraud) chiếm khoảng 60% tổng số trường hợp, khi người bảo hiểm phóng đại mức độ thiệt hại hoặc che giấu thông tin để được bồi thường cao hơn. Loại gian lận này đặc biệt khó phát hiện vì ranh giới mong manh giữa phóng đại và mô tả chủ quan. Các hệ thống phát hiện truyền thống chỉ bắt được 20-40% các trường hợp soft fraud, trong khi trí tuệ nhân tạo có thể đạt độ chính xác lên tới 87-97%.

AI tạo bước ngoặt chống gian lận bảo hiểm

Công nghệ trí tuệ nhân tạo đang thay đổi hoàn toàn cách thức phát hiện gian lận thông qua nhiều kỹ thuật tiên tiến, mỗi kỹ thuật giải quyết một khía cạnh khác nhau của vấn đề.

Học máy có giám sát (supervised learning) với các thuật toán như XGBoost và Random Forest đã trở thành xương sống của hầu hết các hệ thống phát hiện gian lận hiện đại. Những mô hình này được đào tạo trên hàng triệu yêu cầu bồi thường lịch sử, học cách nhận diện các mẫu hình phức tạp mà con người khó có thể phát hiện. XGBoost đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu mất cân bằng, một đặc điểm chung của dữ liệu gian lận khi các trường hợp gian lận chỉ chiếm 2-5% tổng số yêu cầu.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) mang lại khả năng đột phá trong phân tích các mô tả văn bản tự do trong hồ sơ bồi thường. Công nghệ này có thể trích xuất tự động các thông tin quan trọng như tên, ngày tháng, địa điểm từ hàng nghìn trang tài liệu, phát hiện những mâu thuẫn trong lời khai, và nhận diện ngôn ngữ không nhất quán hoặc đáng ngờ. Các nghiên cứu cho thấy NLP có thể tăng độ chính xác phát hiện lên 30%, giảm cảnh báo nhầm 20%, và xử lý mỗi yêu cầu bồi thường trong vòng chưa đầy một giây.

Phân tích đồ thị mạng lưới (graph analytics) là vũ khí mạnh nhất chống lại các băng nhóm gian lận có tổ chức. Thay vì nhìn vào từng yêu cầu riêng lẻ, công nghệ này xây dựng bản đồ các mối quan hệ giữa người được bảo hiểm, nhà cung cấp dịch vụ, luật sư, và các bên liên quan khác. Khi phát hiện các cụm người và tổ chức có liên hệ chặt chẽ bất thường, hệ thống sẽ cảnh báo về khả năng tồn tại mạng lưới gian lận. Ví dụ, khi cùng một phòng khám liên tục xuất hiện trong các yêu cầu bồi thường của những bệnh nhân không có liên hệ rõ ràng, hoặc khi cùng một “nhân chứng” xuất hiện trong hàng chục vụ tai nạn khác nhau.

Đối sánh mờ (fuzzy matching) được thiết kế đặc biệt để phát hiện yêu cầu bồi thường trùng lặp có biến thể. Khác với đối sánh chính xác chỉ tìm kiếm khớp hoàn toàn, fuzzy matching có khả năng chịu đựng những thay đổi nhỏ như lỗi chính tả, định dạng ngày khác nhau, hoặc khoảng cách thời gian vài ngày. Đây là công cụ không thể thiếu để bắt được các yêu cầu “gần giống nhau” mà kẻ gian lận cố tình tạo ra.

Kết quả thực tế ấn tượng

Các con số từ thực tế triển khai cho thấy tiềm năng to lớn của công nghệ trí tuệ nhân tạo trong phát hiện gian lận bảo hiểm.

FWD, một trong những công ty bảo hiểm hàng đầu châu Á, đã triển khai khung “Bảo hiểm Thông minh” từ năm 2021 và đạt được những kết quả đáng kinh ngạc trong giai đoạn 2024-2025. Độ chính xác phát hiện các yêu cầu rủi ro thấp đạt 97,2%, cho phép xử lý tự động số lượng lớn yêu cầu hợp lệ và giảm thời gian chờ đợi cho khách hàng. Quan trọng hơn, khả năng phát hiện gian lận tăng vượt bậc từ dưới 1% lên 52%, đồng thời phát hiện thêm 7 mẫu gian lận mới mà trước đó hoàn toàn bị bỏ sót. Điểm hài lòng của khách hàng cũng tăng lên 63 trên thang điểm 100, chứng minh rằng công nghệ không chỉ giúp giảm gian lận mà còn cải thiện trải nghiệm người dùng.

Anadolu Sigorta, công ty bảo hiểm lớn nhất Thổ Nhĩ Kỳ, đạt được tỷ suất sinh lời đầu tư 210% trong năm đầu tiên triển khai trí tuệ nhân tạo, tiết kiệm được 5,7 triệu USD chi phí gian lận. Nền tảng FRISS của Hà Lan, được sử dụng bởi nhiều công ty bảo hiểm toàn cầu, mang lại tổng tiết kiệm 21 triệu USD trong hai năm, với tỷ suất sinh lời lên tới 10 lần đầu tư ban đầu.

Về mặt hiệu quả vận hành, các con số còn ấn tượng hơn. Chi phí xử lý mỗi yêu cầu bồi thường giảm 30-40%, từ 40-60 USD xuống còn 25-36 USD cho yêu cầu thông thường. Tỷ lệ chi trả sai giảm 60%, từ 10% xuống còn 4%. Thời gian xử lý yêu cầu giảm 75%, từ 30 ngày xuống còn 7,5 ngày, trong khi thời gian xác minh gần như tức thời thay vì 15-20 phút như trước. Hiệu suất của điều tra viên tăng 50%, từ xử lý 20 hồ sơ mỗi ngày lên 30 hồ sơ.

Theo dự báo của Deloitte, công nghệ trí tuệ nhân tạo phát hiện gian lận có thể tiết kiệm cho ngành bảo hiểm tài sản và tai nạn toàn cầu từ 80 đến 160 tỷ USD vào năm 2032. Thị trường công nghệ phát hiện gian lận dự kiến tăng từ 7,5 tỷ USD năm 2024 lên 22,9 tỷ USD năm 2029, tăng gấp ba lần chỉ trong năm năm.

Lộ trình triển khai cho bảo hiểm Việt Nam

Với bối cảnh Luật Bảo hiểm Y tế sửa đổi có hiệu lực từ tháng 7 vừa qua khuyến khích sử dụng công nghệ để giảm gian lận và hợp lý hóa chi phí, đây là thời điểm lý tưởng cho các công ty bảo hiểm Việt Nam bắt đầu hành trình chuyển đổi số trong phát hiện gian lận.

Trong giai đoạn ngắn hạn từ sáu đến mười hai tháng, các công ty nên tập trung vào những điểm đột phá nhanh. Bước đầu tiên là xác định loại hình gian lận nào đang gây thiệt hại lớn nhất cho công ty, thông qua phân tích dữ liệu lịch sử và tham khảo báo cáo ngành. Phát hiện yêu cầu bồi thường trùng lặp là điểm khởi đầu lý tưởng vì dễ triển khai, có tỷ suất sinh lời nhanh, và có thể tiết kiệm ngay 5-10% chi phí bồi thường. Đồng thời, việc kiểm tra và nâng cao chất lượng dữ liệu là nền tảng quan trọng, vì theo khảo sát của SAS, 70% công ty bảo hiểm châu Á báo cáo quản trị dữ liệu kém là rào cản lớn nhất. Giai đoạn này nên thực hiện dự án thí điểm trên một dòng sản phẩm cụ thể như bảo hiểm sức khỏe, áp dụng cho 10-20% khối lượng yêu cầu để đo lường hiệu quả trước khi mở rộng.

Trong giai đoạn trung hạn từ một đến hai năm, các công ty có thể mở rộng sang nhiều loại hình gian lận khác. Phát hiện nâng mã dịch vụ cho bảo hiểm sức khỏe, phát hiện gian lận mềm cho bảo hiểm xe cộ và tài sản, và sử dụng phân tích đồ thị mạng lưới để phát hiện các băng nhóm gian lận có tổ chức. Triển khai các mô hình học máy tiên tiến như XGBoost cho học có giám sát, xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phân tích mô tả yêu cầu, và đặc biệt chú trọng vào khả năng giải thích được của mô hình thông qua các công cụ như SHAP để xây dựng niềm tin và đáp ứng yêu cầu tuân thủ.

Giai đoạn dài hạn từ hai đến năm năm hướng tới xây dựng nền tảng phòng chống gian lận tích hợp, kết hợp nhiều kỹ thuật trí tuệ nhân tạo vào một hệ thống duy nhất. Hệ thống này sẽ chấm điểm rủi ro theo thời gian thực ngay khi yêu cầu bồi thường được gửi, tự động xử lý các yêu cầu rủi ro thấp, và chuyển các trường hợp đáng ngờ đến điều tra viên. Phân tích dự đoán sẽ giúp phát hiện các mẫu gian lận trước khi chúng xảy ra, điều chỉnh chính sách thẩm định và định giá phí bảo hiểm phù hợp. Các công ty tiên phong còn có thể trở thành người dẫn đầu tư duy, chia sẻ thực tiễn tốt nhất với ngành và hợp tác với cơ quan quản lý.

Yếu tố quyết định thành công

Kinh nghiệm từ các công ty thành công cho thấy một số yếu tố then chốt. Quản trị dữ liệu tốt là nền tảng không thể thiếu, vì không có dữ liệu chất lượng cao thì mô hình trí tuệ nhân tạo tốt nhất cũng không thể hoạt động hiệu quả. Mô hình kết hợp giữa con người và trí tuệ nhân tạo là chìa khóa, trong đó trí tuệ nhân tạo phân loại và sắp xếp các yêu cầu, còn điều tra viên tập trung vào các trường hợp phức tạp. Vòng phản hồi liên tục từ các quyết định của điều tra viên giúp cải thiện mô hình theo thời gian, biến mỗi trường hợp xử lý thành cơ hội học tập cho hệ thống.

Sự cam kết từ lãnh đạo cấp cao là yếu tố quan trọng nhất, vì triển khai trí tuệ nhân tạo đòi hỏi đầu tư ban đầu đáng kể và sự chấp nhận rằng một số yêu cầu hợp lệ có thể bị cảnh báo nhầm, nhưng lợi ích tổng thể vẫn lớn hơn nhiều. Cuối cùng, lựa chọn đúng công cụ cho đúng công việc là cần thiết: gian lận mềm cần xử lý ngôn ngữ tự nhiên kết hợp phân tích hành vi, băng nhóm gian lận có tổ chức cần phân tích đồ thị mạng lưới, còn yêu cầu trùng lặp cần đối sánh mờ kết hợp quy tắc nghiệp vụ.

Kết luận

Gian lận bảo hiểm là thách thức lớn nhưng cũng là cơ hội để các công ty bảo hiểm Việt Nam tạo lợi thế cạnh tranh vượt trội thông qua công nghệ. Với thị trường dự kiến tăng trưởng 7% hàng năm đến 2029 và khung pháp lý mới khuyến khích đổi mới công nghệ, những công ty đầu tư sớm vào trí tuệ nhân tạo phát hiện gian lận sẽ gặt hái được lợi ích kép: giảm thiểu tổn thất từ gian lận và cải thiện trải nghiệm khách hàng thông qua xử lý nhanh hơn và chính xác hơn.

Kết quả từ FWD với độ chính xác 97,2%, từ Anadolu Sigorta với tỷ suất sinh lời 210%, và từ nền tảng FRISS với tiết kiệm 21 triệu USD trong hai năm đã chứng minh rằng đây không phải là công nghệ tương lai xa vời mà là giải pháp khả thi ngay hôm nay. Với việc bắt đầu từ những điểm đột phá nhanh như phát hiện yêu cầu trùng lặp, xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc, và dần mở rộng sang các kỹ thuật tiên tiến hơn, các công ty bảo hiểm Việt Nam hoàn toàn có thể đạt được những kết quả tương tự.

Thời điểm để hành động là bây giờ. Những công ty đi trước sẽ không chỉ bảo vệ lợi nhuận của mình mà còn định hình lại toàn bộ ngành bảo hiểm Việt Nam theo hướng minh bạch, hiệu quả và bền vững hơn.

Tài Liệu Tham Khảo

1. Insurance Asia: “Insurance fraud worldwide estimated to exceed $80B annually in 2025” – https://insuranceasia.com/insurance/news/insurance-fraud-worldwide-estimated-exceed-80b-annually-in-2025
2. PHFM: “Vietnam’s insurance market: promising long-term outlook” – https://www.phfm.vn/vietnams-insurance-market-promising-long-term-outlook/
3. Insurance Asia: “Vietnam general insurance market to grow 7% annually through 2029” – https://insuranceasia.com/insurance/in-focus/vietnam-general-insurance-market-grow-7-annually-through-2029
4. Insurance Asia: “Health insurers struggle with fraud, waste and abuse detection methods” – https://insuranceasia.com/insurance/news/health-insurers-struggle-fraud-waste-and-abuse-detection-methods
5. DataGrid: “AI fraud detection systems show 65% improvement in detection capabilities” – https://www.datagrid.com/blog/ai-agent-for-insurance-statistics
6. The Digital Banker: “FWD expands AI capabilities to transform insurance operations” – https://thedigitalbanker.com/fwd-expands-ai-capabilities-to-transform-insurance-operations/
7. Latent Bridge: “AI in Insurance: Solving Challenges and Driving Exceptional ROI” – https://www.latentbridge.com/insights/ai-in-insurance-solving-challenges-and-driving-exceptional-roi
8. SAS Insights: “AI adoption in APAC insurance: Insights from a regional study” – https://blogs.sas.com/content/hiddeninsights/2024/10/24/ai-adoption-in-apac-insurance-insights-from-a-regional-study/
9. Global Compliance News: “Vietnam’s New Penal Code Criminalizes Insurance Fraud” – https://www.globalcompliancenews.com/2016/01/13/vietnams-new-penal-code-criminalizes-insurance-fraud-to-protect-insurers-interests/
10. Deloitte Insights: “AI to fight insurance fraud” – https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/financial-services/financial-services-industry-predictions/2025/ai-to-fight-insurance-fraud.html

Ông Hùng Nguyễn – Trưởng phòng Phát triển Sản phẩm – Khối Chăm sóc Sức khỏe FPT IS 

Chuyên gia có hơn 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phát triển phần mềm và chuyển đổi số, với thế mạnh trong việc thiết kế kiến trúc hệ thống, xây dựng sản phẩm số và dẫn dắt đội ngũ kỹ thuật triển khai các dự án quy mô lớn. Định hướng phát triển công nghệ gắn liền với chiến lược kinh doanh, giúp doanh nghiệp tối ưu vận hành và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững.