Cân Bằng AI và Con Người Trong Giám Định Bảo Hiểm
Cân bằng AI sẽ là từ khóa mới trong giai đoạn phát triển tiếp theo của Trí tuệ nhân tạo. Càng đi sâu vào ứng dụng thực tế, chúng ta càng nhận ra rằng AI không phải là giải pháp thay thế hoàn toàn con người, mà là công cụ hỗ trợ đắc lực cần được vận hành một cách khôn ngoan. Câu hỏi không còn là “AI hay con người?”, mà là “làm thế nào để AI và con người cộng tác hiệu quả nhất?”
AI Đang Biến Đổi Quy Trình Giám Định Như Thế Nào?
Trong một công ty bảo hiểm hiện đại, hành trình xử lý yêu cầu bồi thường đã thay đổi hoàn toàn so với một thập kỷ trước. Khi khách hàng nộp hồ sơ bồi thường, hệ thống AI ngay lập tức tiếp nhận và bắt đầu công việc phân loại, nhận diện tài liệu. Các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên đọc hiểu nội dung đơn yêu cầu, công nghệ thị giác máy tính phân tích hình ảnh thiệt hại, và các mô hình học máy so sánh dữ liệu với hàng triệu trường hợp tương tự đã được xử lý trước đó.
Những tác vụ từng tốn công sức giờ đây được hoàn thành trong tích tắc. AI kiểm tra tính đầy đủ của hồ sơ, rà soát các điểm bất thường trong khai báo, phân tích hành vi để phát hiện dấu hiệu gian lận tiềm ẩn, và thậm chí đưa ra đề xuất mức bồi thường phù hợp dựa trên chính sách và tiền lệ. Đối với những trường hợp đơn giản, quy chuẩn, hệ thống có thể tự động phê duyệt và giải ngân mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này không chỉ rút ngắn thời gian xử lý từ vài tuần xuống còn vài ngày hay thậm chí vài giờ, mà còn giảm đáng kể chi phí vận hành và sai sót do nhầm lẫn thủ công.
Các công ty bảo hiểm lớn trên thế giới đã ghi nhận những thành công ấn tượng khi triển khai AI. Tốc độ xử lý hồ sơ tăng lên nhiều lần, tỷ lệ phát hiện gian lận cải thiện đáng kể, và trải nghiệm khách hàng được nâng cao nhờ sự phản hồi nhanh chóng. Những con số này tạo ra sức hấp dẫn khó cưỡng, thúc đẩy nhiều doanh nghiệp đẩy nhanh quá trình số hóa và tự động hóa.
Những rủi ro nào có thể xảy ra khi ứng dụng AI không kiểm soát?
Nhưng bức tranh tươi sáng đó có một mặt tối mà không phải ai cũng nhìn thấy ngay từ đầu. Khi các hệ thống AI được triển khai mà thiếu sự giám sát chặt chẽ, những vấn đề nghiêm trọng có thể nảy sinh. Điều đáng lo ngại nhất chính là các thiên lệch tiềm ẩn trong thuật toán. AI học từ dữ liệu lịch sử, và nếu dữ liệu đó mang theo những định kiến vô thức về địa lý, nhóm tuổi, nghề nghiệp hay các yếu tố nhân khẩu học khác, AI sẽ tái tạo và thậm chí khuếch đại những thiên lệch này. Một khách hàng có thể bị từ chối bồi thường hoặc nhận mức đền bù thấp hơn không phải vì hồ sơ của họ có vấn đề, mà đơn giản vì thuật toán đã “học” được những mẫu hình sai lệch.
Hơn nữa, AI có thể đưa ra những quyết định thiếu chính xác trong các tình huống phức tạp, phi tiêu chuẩn. Một vụ tai nạn với nhiều yếu tố đan xen, một bệnh lý hiếm gặp, hay một trường hợp thiệt hại đặc biệt có thể vượt quá khả năng hiểu biết của mô hình học máy. Khi đó, nếu hệ thống tự động phê duyệt hoặc từ chối mà không có sự can thiệp của con người, khách hàng có thể bị thiệt thòi nghiêm trọng. Đáng lo hơn, nhiều hệ thống AI hoạt động như những “hộp đen” không giải thích được, khiến ngay cả nhân viên bảo hiểm cũng không hiểu tại sao một quyết định cụ thể được đưa ra. Điều này không chỉ vi phạm nguyên tắc minh bạch mà còn tạo ra rủi ro pháp lý, đạo đức nghiêm trọng khi khách hàng yêu cầu làm rõ căn cứ từ chối bồi thường.
Những sự cố này không chỉ gây thiệt hại tài chính cho khách hàng mà còn làm suy giảm lòng tin vào doanh nghiệp bảo hiểm. Trong một ngành mà uy tín là tài sản quý giá nhất, việc để AI hoạt động không kiểm soát có thể dẫn đến hậu quả khó lường. Các vụ kiện tụng, tranh chấp pháp lý, và sự phẫn nộ trên mạng xã hội có thể xóa sạch những lợi ích về chi phí và hiệu quả mà công nghệ mang lại.
Một case điển hình chính là UnitedHealth tại Mỹ – một trong những tập đoàn bảo hiểm lớn nhất trên thế giới. Với những ứng dụng AI được triển khai quá rộng và gấp, những tác dụng phụ của việc ứng dụng AI đã khiến công ty này vướng vào các case kiện tụng không cần thiết. Việc này thực sự đã dóng lên hồi chuông về những tác động tiêu cực của AI nếu không có sự giám sát chuyên môn của con người.
Vai trò của con người trong việc cân bằng AI như thế nào?
Chính vì những rủi ro trên, các tổ chức bảo hiểm hàng đầu đã nhận ra rằng cách tiếp cận đúng đắn không phải là loại bỏ con người khỏi quy trình, mà là xây dựng một mô hình cộng tác tinh vi, trong đó AI và con người đóng những vai trò bổ sung cho nhau. Nguyên tắc “Human-in-the-Loop” -cân bằng AI ra đời từ nhận thức này, đặt con người vào vị trí giám sát và ra quyết định cuối cùng trong những tình huống quan trọng.
Trong mô hình này, AI đảm nhận những công việc nó làm tốt nhất: xử lý khối lượng lớn dữ liệu, nhận diện mẫu hình, thực hiện các phép tính phức tạp với tốc độ cao, và đưa ra những phân tích sơ bộ. Khi hồ sơ đơn giản, rõ ràng, và nằm trong phạm vi tiêu chuẩn, AI có thể xử lý tự động để tiết kiệm thời gian. Nhưng ngay khi hệ thống phát hiện bất kỳ dấu hiệu bất thường nào, khi giá trị bồi thường vượt ngưỡng nhất định, khi hồ sơ thiếu thông tin quan trọng, hoặc khi có nghi ngờ về gian lận, hồ sơ đó sẽ được chuyển ngay đến tay giám định viên chuyên nghiệp.
Đây chính là lúc yếu tố con người phát huy tác dụng không thể thay thế. Giám định viên không chỉ xem xét lại các phân tích của AI mà còn đặt chúng vào bối cảnh thực tế. Họ có thể liên hệ trực tiếp với khách hàng để làm rõ những điểm chưa minh bạch, xác minh thông tin thực địa, và quan trọng hơn cả, áp dụng sự thấu hiểu và đồng cảm mà không máy móc nào có thể sao chép được. Một khách hàng đang trải qua khó khăn sau tai nạn không chỉ cần một quyết định nhanh chóng, mà còn cần sự tư vấn, giải thích rõ ràng về chính sách, và đôi khi là sự an ủi, hỗ trợ tinh thần. Đây là những giá trị nhân văn mà AI không thể mang lại.
Hơn nữa, giám định viên đóng vai trò kiểm duyệt chất lượng đối với các quyết định của AI. Họ được đào tạo để nhận biết những trường hợp mà thuật toán có thể sai lệch, để đặt câu hỏi về những khuyến nghị không hợp lý, và để can thiệp khi cần thiết nhằm bảo vệ quyền lợi khách hàng. Trong các trường hợp tranh chấp phức tạp, người giám định còn phải giải thích căn cứ pháp lý, thương lượng với các bên liên quan, và đưa ra những phán đoán dựa trên kinh nghiệm và hiểu biết chuyên môn sâu rộng.
Xây dựng sự cân bằng AI hiệu quả
Để mô hình hợp tác này thành công, các công ty bảo hiểm cần thiết lập những quy định rõ ràng về phân công công việc. Cần xác định chính xác những loại hồ sơ nào AI có thể xử lý hoàn toàn tự động, những trường hợp nào bắt buộc phải có sự can thiệp của chuyên gia, và những tiêu chí nào để chuyển hồ sơ từ tầng tự động sang tầng thủ công. Những quy tắc này không chỉ dựa trên giá trị bồi thường mà còn phải tính đến độ phức tạp, mức độ rủi ro, và tính nhạy cảm của từng trường hợp.
Song song đó, việc đầu tư vào công nghệ “Explainable AI” – trí tuệ nhân tạo có khả năng giải thích – trở nên cực kỳ quan trọng. Thay vì chỉ đưa ra kết luận, hệ thống cần chỉ ra rõ ràng những yếu tố nào đã ảnh hưởng đến quyết định, tại sao một hồ sơ được đánh giá có rủi ro cao, và căn cứ nào để đề xuất mức bồi thường cụ thể. Điều này không chỉ giúp giám định viên kiểm tra dễ dàng hơn mà còn tạo ra tính minh bạch cần thiết để bảo vệ cả công ty và khách hàng trước các tranh chấp pháp lý.
Đào tạo nhân sự cũng là một phần không thể thiếu. Giám định viên cần hiểu cách AI hoạt động, những điểm mạnh và giới hạn của nó, cũng như cách đọc hiểu và kiểm tra các phân tích do máy đưa ra. Họ không cần trở thành chuyên gia công nghệ, nhưng cần đủ hiểu biết để đặt câu hỏi đúng và nhận ra khi nào AI có thể đang sai lệch. Ngược lại, các kỹ sư AI cũng cần được đào tạo về nghiệp vụ bảo hiểm, về những cân nhắc đạo đức và pháp lý, để thiết kế các hệ thống thực sự phục vụ tốt cho mục đích kinh doanh và bảo vệ khách hàng.
Tương Lai Là Sự Hợp Tác, Không Phải Thay Thế
Cuối cùng, câu chuyện về AI trong giám định bảo hiểm không phải là câu chuyện về việc máy móc thay thế con người. Đó là câu chuyện về việc công nghệ giải phóng con người khỏi những công việc tẻ nhạt, lặp đi lặp lại, để họ có thời gian tập trung vào những gì họ làm tốt nhất: ra quyết định phức tạp, xây dựng mối quan hệ với khách hàng, và mang lại những giá trị nhân văn mà chỉ con người mới có thể tạo ra. AI giúp quy trình nhanh hơn, chính xác hơn và tiết kiệm chi phí hơn, nhưng con người đảm bảo quy trình đó công bằng, minh bạch và thực sự phục vụ lợi ích của khách hàng.
Sự cân bằng này không dễ đạt được và đòi hỏi sự đầu tư liên tục vào công nghệ, quy trình và con người. Nhưng những công ty biết cách xây dựng sự hợp tác hiệu quả giữa AI và giám định viên sẽ không chỉ có lợi thế cạnh tranh về mặt vận hành mà còn xây dựng được niềm tin bền vững từ khách hàng. Trong một ngành mà lòng tin là tất cả, đây chính là chìa khóa để thành công trong kỷ nguyên số.
Bài viết độc quyền bởi Ông Nguyễn Trung Hiếu – Chuyên gia AI và Kiến trúc Hệ thống – Khối Chăm sóc Sức khỏe FPT IS
Với hơn 6 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và kiến trúc hệ thống, Nguyễn Trung Hiếu là một trong những chuyên gia hàng đầu trong việc ứng dụng AI để chuyển đổi số ngành bảo hiểm. Dưới sự dẫn dắt trực tiếp của Giám đốc Trung tâm R&D AI, anh đã lãnh đạo đội ngũ các kỹ sư cấp cao, thiết kế và triển khai các hệ thống AI-first phục vụ quy mô hàng triệu người dùng trong ngành bảo hiểm số.
Nguồn Tham Khảo
- NT Loss Control. “AI-Driven Claims Adjusting.”
- InsNerds. “AI in Insurance Claims: Balancing Innovation with Legal Obligations.”
- World Journal of Advanced Research and Reviews. “AI in Insurance Claims Processing.”
- Kanerika. “AI Agents for Insurance Claims Processing.”
- European American Journals. “AI in Insurance Claims Processing.”
- Clever Docs. “The Power of Human-in-the-Loop: Balancing Automation and Expert Oversight.”
- SmartDev. “Underwriting and Risk Assessment in AI Revolution.”
- Owl. “How AI is Transforming Claims Processing in Insurance.”
- The Geneva Association. “Regulation of AI.”
- Insurance Thought Leadership. “AI Modernizes Insurance Claim Reviews.”
- McKinsey & Company. “The Future of AI in the Insurance Industry.”
- Swiss Re. “AI in Life and Health Insurance Claims Management.”
- Roots AI. “Ensuring Fairness: How Some AI Solutions Prevent Bias Against Policyholders.”
Các bài viết liên quan
NLP Y Tế & Mapping ICD-10: Các Lợi Ích Khi Ứng Dụng AI Trong Bảo Hiểm Số
