Case Study: Ping An Triển Khai AI Trong Giám Định Bảo Hiểm

1. Giới thiệu về Ping An

Ping An Insurance (Group) Company of China, Ltd., thành lập năm 1988, hiện là tập đoàn bảo hiểm lớn nhất Trung Quốc và nằm trong top các công ty dịch vụ tài chính hàng đầu thế giới. Với hơn 200 triệu khách hàng cá nhân và triết lý “Công nghệ trao quyền cho tài chính, Tài chính phục vụ cuộc sống”, Ping An đã đầu tư hơn 150 tỷ NDT (khoảng 21 tỷ USD) vào nghiên cứu và phát triển công nghệ trong thập kỷ qua.

Điều đặc biệt khiến Ping An trở thành case study điển hình là cách họ tích hợp AI không chỉ như một công cụ hỗ trợ, mà như một nền tảng chiến lược xuyên suốt chuỗi giá trị bảo hiểm. Công ty sở hữu đội ngũ hơn 3.000 nhà khoa học và 21.000 lập trình viên, nắm giữ hơn 1.500 bằng sáng chế về AI tạo sinh, cho thấy cam kết dài hạn với đổi mới công nghệ.

2. Bài toán thách thức đặt ra đối với Giám định

Giám định bảo hiểm – quy trình đánh giá, xác minh và quyết định chi trả bồi thường – luôn là “điểm nghẽn” lớn nhất trong vận hành của các công ty bảo hiểm. Từ kinh nghiệm thực tế, tôi nhận thấy các thách thức sau đây là phổ biến không chỉ tại Trung Quốc mà còn ở nhiều thị trường, bao gồm Việt Nam:

2.1. Khối lượng xử lý khổng lồ và yêu cầu tốc độ

Với hàng triệu hợp đồng bảo hiểm được kích hoạt mỗi năm, việc xử lý thủ công khiến thời gian giám định kéo dài từ vài ngày đến vài tuần. Khách hàng ngày nay, đặc biệt thế hệ millennials và Gen Z, kỳ vọng trải nghiệm “tức thì” như khi sử dụng các dịch vụ số hóa khác. Sự chậm trễ không chỉ làm giảm sự hài lòng mà còn tạo áp lực lên dòng tiền và tỷ lệ tái tục hợp đồng.

2.2. Độ chính xác và chống gian lận

Gian lận bảo hiểm là vấn nạn toàn cầu. Theo thống kê, khoảng 5-10% giá trị yêu cầu bồi thường có liên quan đến gian lận. Việc phát hiện bằng phương pháp truyền thống dựa vào kinh nghiệm cá nhân của giám định viên, thường không đủ để bắt các mô hình gian lận phức tạp hoặc mới nổi. Sai sót trong giám định có thể dẫn đến hai hậu quả nghiêm trọng: chi trả sai (tăng tỷ lệ tổn thất) hoặc từ chối sai (ảnh hưởng uy tín).

2.3. Thiếu hụt nguồn nhân lực chuyên môn

Giám định viên giỏi cần thời gian đào tạo dài, đặc biệt trong các lĩnh vực chuyên sâu như bảo hiểm y tế (cần hiểu biết y khoa) hay bảo hiểm xe (cần am hiểu kỹ thuật ô tô). Tại nhiều thị trường mới nổi, nguồn nhân lực này khan hiếm và tốn kém. Chi phí nhân sự có thể chiếm 15-25% tổng chi phí vận hành của công ty bảo hiểm.

2.4. Tính chủ quan và không đồng nhất

Giám định thủ công thường mang tính chủ quan cao. Hai giám định viên có thể đưa ra kết luận khác nhau cho cùng một trường hợp, dẫn đến trải nghiệm khách hàng không nhất quán và khó kiểm soát chất lượng.

Ping An nhận ra rằng, để duy trì tốc độ tăng trưởng và nâng cao lợi nhuận trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng khốc liệt, họ cần một giải pháp có khả năng xử lý quy mô lớn, chính xác cao, đồng thời giảm chi phí và rút ngắn thời gian. AI là câu trả lời tối ưu.

3. Ping An Ứng dụng AI vào Giám định Bảo Hiểm như thế nào

Ping An không áp dụng AI theo kiểu “đắp mảng vá” mà xây dựng một hệ sinh thái AI toàn diện, bao trùm mọi khía cạnh của quy trình giám định. Dưới đây là các ứng dụng cụ thể:

3.1. Tự động hóa bảo lãnh và giám định nhanh

Ping An đạt được 93% hợp đồng bảo hiểm được bảo lãnh tự động trong vài giây nhờ AI. Hệ thống sử dụng machine learning để phân tích hồ sơ khách hàng, lịch sử y tế, hành vi và dữ liệu từ nhiều nguồn khác để đưa ra quyết định bảo lãnh tức thì.

Đối với yêu cầu bồi thường, thời gian giám định trung bình được rút xuống còn 7,4 phút – một con số ấn tượng so với chuẩn ngành truyền thống là vài ngày. Quy trình này hoạt động như sau:

1. Thu thập dữ liệu: Khách hàng gửi yêu cầu bồi thường qua app di động, kèm ảnh/video hiện trường
2. Xác thực danh tính: Sử dụng sinh trắc học (voiceprint, facial recognition)
3. Phân tích thiệt hại: AI đánh giá mức độ tổn thất dựa trên hình ảnh/video
4. Kiểm tra gian lận: So sánh với cơ sở dữ liệu gian lận và phát hiện bất thường
5. Quyết định chi trả: Hệ thống tự động phê duyệt hoặc chuyển cho chuyên gia nếu cần

3.2. AI đánh giá tổn thất xe và tài sản

Một trong những ứng dụng nổi bật là công nghệ đánh giá tổn thất xe qua video. Hệ thống AI của Ping An đạt độ chính xác 95% trong việc đánh giá thiệt hại xe cộ từ video. Công nghệ này sử dụng computer vision và deep learning để:

• Nhận diện các bộ phận xe bị hư hỏng
• Đánh giá mức độ thiệt hại (trầy xước nhẹ, móp méo, vỡ hoàn toàn)
• Ước tính chi phí sửa chữa dựa trên cơ sở dữ liệu giá phụ tùng và công
• Phát hiện các dấu hiệu gian lận (ảnh cũ, ảnh chỉnh sửa, thiệt hại có từ trước)

Khách hàng chỉ cần quay video xe bị hỏng bằng smartphone và gửi qua app. AI sẽ phân tích và đưa ra báo giá trong vòng vài phút. Điều này không chỉ nhanh mà còn minh bạch, cho phép khách hàng hiểu rõ cách tính toán.

3.3. AI trong giám định y tế

Giám định bảo hiểm y tế phức tạp hơn nhiều vì cần kiến thức chuyên môn sâu. Ping An áp dụng AI cho chẩn đoán hình ảnh y tế với độ chính xác trên 90%, bao gồm:

• Phân tích X-quang, CT, MRI: AI có thể phát hiện các bất thường như u, tổn thương, gãy xương
• Đánh giá tính hợp lý của điều trị: So sánh phác đồ điều trị với chuẩn y khoa để phát hiện các chi phí không cần thiết
• Dự đoán chi phí điều trị: Giúp định giá bảo hiểm chính xác hơn

Ping An còn phát triển hệ thống AI avatar của các bác sĩ hàng đầu, cung cấp tư vấn y tế 24/7. Khách hàng có thể tương tác với các “bác sĩ AI” này để được hướng dẫn về quy trình yêu cầu bồi thường, hiểu rõ quyền lợi bảo hiểm, và nhận tư vấn sức khỏe ban đầu.

3.4. Xác thực danh tính và chống gian lận

Ping An sử dụng công nghệ nhận dạng giọng nói (voiceprint) với độ chính xác trên 99% để xác thực khách hàng. Khi khách hàng gọi điện yêu cầu bồi thường, hệ thống chỉ cần vài giây để xác nhận danh tính thông qua giọng nói, loại bỏ nhu cầu hỏi nhiều câu hỏi bảo mật.

Hệ thống chống gian lận của Ping An hoạt động dựa trên:

• Phân tích hành vi: Phát hiện các mô hình bất thường trong lịch sử yêu cầu bồi thường
• Kết nối dữ liệu: Liên kết thông tin từ nhiều nguồn (y tế, tài chính, xã hội) để phát hiện mâu thuẫn
• Machine learning: Học từ các trường hợp gian lận đã biết để nhận diện các mô hình mới
• Mạng lưới gian lận: Phát hiện các nhóm người có mối liên hệ cùng tham gia gian lận

3.5. Nền tảng AI Agent cho nhân viên

Một đổi mới quan trọng là nền tảng smart agent cho phép nhân viên tự xây dựng các trợ lý AI phù hợp với vai trò công việc của họ. Giám định viên có thể tạo AI assistant cá nhân hóa để:

• Tra cứu nhanh quy định, điều khoản hợp đồng
• Tự động tạo báo cáo giám định
• Đề xuất quyết định dựa trên các trường hợp tương tự
• Cập nhật kiến thức từ các case mới

Cách tiếp cận này không thay thế con người mà “trao quyền” (empower) cho họ, biến mỗi nhân viên thành một “siêu giám định viên” với khả năng xử lý cao hơn và ít sai sót hơn.

3.6. AI tạo sinh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Ping An áp dụng công nghệ AI tạo sinh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong dịch vụ khách hàng và bảo lãnh. Chatbot AI có thể:

• Hiểu các câu hỏi phức tạp của khách hàng bằng ngôn ngữ tự nhiên
• Tự động điền form, tạo tài liệu
• Dịch tài liệu y tế từ tiếng địa phương
• Tóm tắt hồ sơ dài thành báo cáo ngắn gọn cho giám định viên

3.7. Quản lý rủi ro và định giá động

Ping An sử dụng AI và big data để cá nhân hóa dịch vụ, điều chỉnh phí bảo hiểm động dựa trên dữ liệu sức khỏe. Hệ thống thu thập dữ liệu từ thiết bị đeo (wearables), hồ sơ y tế điện tử, và thói quen sinh hoạt để:

• Đánh giá rủi ro chính xác hơn
• Đưa ra mức phí hợp lý cho từng cá nhân
• Khuyến khích lối sống lành mạnh thông qua các chương trình ưu đãi

4. Hiệu quả đạt được

Kết quả triển khai AI của Ping An trong giám định bảo hiểm vượt xa kỳ vọng, thể hiện ở nhiều chỉ số:

4.1. Hiệu quả vận hành

• Tốc độ xử lý: Thời gian giám định trung bình giảm từ vài ngày xuống còn 7,4 phút, tăng năng suất hơn 100 lần
• Tỷ lệ tự động hóa: 93% hợp đồng bảo hiểm được bảo lãnh tự động, giảm đáng kể áp lực lên đội ngũ nhân sự
• Giảm chi phí vận hành: Ước tính giảm 30-40% chi phí giám định nhờ tự động hóa

4.2. Chất lượng và độ chính xác

• Độ chính xác 95% trong đánh giá thiệt hại xe
• Độ chính xác trên 90% trong chẩn đoán hình ảnh y tế
• Độ chính xác trên 99% trong nhận dạng giọng nói
• Giảm sai sót do yếu tố con người

4.3. Chống gian lận

Hệ thống AI phát hiện gian lận giúp Ping An tiết kiệm gần 12 tỷ NDT (khoảng 1,7 tỷ USD) chỉ trong năm 2024. Đây là con số ấn tượng cho thấy ROI (Return on Investment) rõ ràng của đầu tư AI.

4.4. Trải nghiệm khách hàng

• Net Promoter Score (NPS) tăng đáng kể nhờ thời gian xử lý nhanh
• Tỷ lệ khiếu nại giảm do quy trình minh bạch hơn
• Tỷ lệ tái tục hợp đồng cải thiện
• Khách hàng có thể tự phục vụ qua app 24/7

4.5. Lợi thế cạnh tranh

Ping An định vị mình là nhà lãnh đạo đổi mới AI toàn cầu trong ngành bảo hiểm nhờ:

• Thu hút khách hàng trẻ, am hiểu công nghệ
• Mở rộng thị phần trong phân khúc bảo hiểm số
• Tạo hàng rào công nghệ khó sao chép
• Cơ hội xuất khẩu giải pháp công nghệ sang thị trường khác

4.6. Tác động toàn ngành

Thành công của Ping An đã thúc đẩy các công ty bảo hiểm khác ở Trung Quốc và châu Á đẩy nhanh chuyển đổi số. Các đối tác công nghệ, startup fintech, và cơ quan quản lý cũng chú ý đến mô hình này.

5. Kết luận

Case study của Ping An cung cấp nhiều bài học quý giá cho các công ty bảo hiểm Việt Nam và khu vực đang tìm cách ứng dụng AI vào giám định:

Bài học rút ra

1. Tầm nhìn chiến lược dài hạn: Ping An đầu tư kiên định vào AI hơn một thập kỷ, không mong đợi kết quả ngay lập tức. Các công ty cần coi AI là chiến lược cốt lõi, không chỉ là dự án công nghệ.

2. Đầu tư vào con người: Đội ngũ hơn 3.000 nhà khoa học và 21.000 lập trình viên cho thấy Ping An nghiêm túc với R&D. Công ty bảo hiểm không thể chỉ mua giải pháp “hộp đen” mà cần xây dựng năng lực nội bộ.

3. Tích hợp toàn diện, không đắp mảng vá: AI được áp dụng xuyên suốt chuỗi giá trị từ marketing, bán hàng, bảo lãnh, đến giám định và chăm sóc khách hàng. Các giải pháp rời rạc khó tạo hiệu quả tối đa.

4. Con người và AI cùng tồn tại: Mô hình smart agent platform cho thấy Ping An không thay thế hoàn toàn con người mà trao quyền cho họ. Giám định viên có nhiều thời gian hơn cho các trường hợp phức tạp cần phán đoán chuyên môn.

5. Dữ liệu là nền tảng: Hiệu quả của AI phụ thuộc vào chất lượng và số lượng dữ liệu. Các công ty cần xây dựng hạ tầng dữ liệu vững chắc, tuân thủ quy định bảo mật.

6. Bắt đầu từ những “điểm đau” lớn nhất: Ping An tập trung vào giám định – quy trình tốn kém và ảnh hưởng lớn đến trải nghiệm khách hàng. Việc lựa chọn đúng use case ban đầu giúp tạo động lực và ROI nhanh chóng.

Khuyến nghị cho thị trường Việt Nam

Đối với các công ty bảo hiểm Việt Nam, tôi khuyến nghị các bước sau:

1. Đánh giá hiện trạng: Xác định các điểm nghẽn trong quy trình giám định hiện tại
2. Pilot nhỏ: Bắt đầu với một sản phẩm hoặc dòng bảo hiểm cụ thể (ví dụ: bảo hiểm xe) để thử nghiệm
3. Hợp tác đối tác công nghệ: Nếu chưa có năng lực nội bộ, hợp tác với các vendor AI uy tín
4. Đào tạo nhân sự: Chuẩn bị cho nhân viên hiểu và làm việc với AI
5. Tuân thủ pháp luật: Đảm bảo ứng dụng AI phù hợp với quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân
6. Đo lường và điều chỉnh: Thiết lập KPI rõ ràng và sẵn sàng điều chỉnh chiến lược

Tương lai của ngành bảo hiểm chắc chắn thuộc về các công ty biết tận dụng AI một cách thông minh. Ping An đã chứng minh rằng, với cam kết đúng đắn và thực thi tốt, AI không chỉ cải thiện hiệu quả vận hành mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững. Câu hỏi đặt ra không phải là “có nên áp dụng AI không?” mà là “làm thế nào để áp dụng hiệu quả và nhanh nhất?”.

Nguồn tham khảo

1. Ping An Group. “Driving Innovation with Generative AI.“
2. Yicai Global. “China’s Ping An Insurance Uses AI to Yield Significant Firm Value, Chief Scientist Says.“
3. Healthcare IT News. “Ping Launches AI Avatars of Top Chinese Doctors.”
4. Ping An Group. “Technology Powered Growth – Episode 2.“
5. PR Newswire. “Ping An Health Pioneers AI-Driven Healthcare with DeepSeek Integration.“
6. Reinsurance News. “Ping An Introduces AI-powered EagleX to Strengthen Climate Risk Management Worldwide.“
7. Society of Actuaries. “AI in Insurance: Greater China Report.“
8. Insurance Business Asia. “Ping An Healthcare Leverages AI to Manage Millions of Consultations.”