Hiện đang có nhiều ý kiến nhận định về việc Big Data (dữ liệu lớn) làm thay đổi ngành bảo hiểm. Trí tuệ nhân tạo và phân tích dự báo đang phát triển nhanh và chắc chắn sẽ tạo ra những chuyển biến trong ngành. Để có được cái nhìn đầy đủ hơn về cách áp dụng Big Data, cần phải xem xét cách thức phân tích dữ liệu đang sử dụng trong ngành này.
Đối với nhiều công ty bảo hiểm, mục tiêu ban đầu khi xâm nhập vào thế giới Big Data là nhằm phát hiện khiếu nại gian lận. Điều này rất có ý nghĩa vì theo Viện Thông tin Bảo hiểm Hoa Kỳ (III), gian lận bảo hiểm chiếm khoảng 10% tổn thất bảo hiểm tài sản và thiệt hại (P&C) mỗi năm, tương ứng 32 tỷ USD.
Nhiều người tin rằng tình hình này đang ngày càng xấu đi. Theo sách trắng của Liên minh Phòng chống gian lận bảo hiểm, có 61% doanh nghiệp bảo hiểm P&C cho biết, số lượng khiếu nại nghi ngờ gian lận đang tăng lên trong 3 năm vừa qua.
Các công ty bảo hiểm đã và đang dựa trên công nghệ để chống lại gian lận. Theo III, 95% doanh nghiệp bảo hiểm cho biết họ đã sử dụng công nghệ chống gian lận, tuy nhiên một nửa trong số doanh nghiệp được khảo sát nói rằng việc thiếu thông tin về nguồn công nghệ đã khiến họ không thể thực hiện đầy đủ toàn bộ quy trình.
Theo Towers Watson, tại thời điểm đầu năm 2016 có 26% số công ty bảo hiểm sử dụng công cụ phân tích dự báo để xác định các gian lận bảo hiểm tiềm tàng. Trong vòng 2 năm tới, tỷ lệ này sẽ tăng lên 70% – nhiều hơn bất kỳ ứng dụng Big Data nào.
Sử dụng text mining
Do có sự hợp tác giữa chuyên gia dữ liệu với người quản lý phòng bồi thường và các chuyên gia bảo hiểm khác nên nhiều hãng bảo hiểm đang hướng tới sử dụng công cụ khai thác văn bản (text mining) làm công cụ phân tích chính nhằm giải mã một khối lượng lớn các dữ liệu phi cấu trúc.
Hiểu một cách đơn giản, text mining là cách rà soát một số lượng lớn dữ liệu về các từ khóa, không giống như chức năng tìm kiếm trên web. Tuy nhiên, phòng bồi thường tại các doanh nghiệp bảo hiểm đang sử dụng công nghệ này ở mức độ phức tạp cao hơn, phân tích thông tin cho rất nhiều điểm và kết nối về dữ liệu. Text mining có thể diễn giải các ghi chép bằng tay của giám định viên và rà soát các tài khoản mạng xã hội của người khiếu nại để phát hiện các hành vi đáng ngờ trong điều kiện gần như thời gian thực.
Sự chuyển hướng tập trung của hoạt động phòng chống gian lận
Text mining và các công cụ khác đang thể hiện xu hướng chuyển dịch căn bản trong nỗ lực phát hiện gian lận bảo hiểm của các phòng khiếu nại bồi thường. Theo ACORD, nhờ sử dụng Big Data nên hoạt động phòng chống gian lận sẽ chuyển từ hướng tập trung vào khiếu nại sang hướng tập trung vào con người. Nói cách khác, trọng tâm của hoạt động này sẽ nhắm vào đối tượng là những người nộp hồ sơ bồi thường bảo hiểm.
Mô hình bồi thường sẽ thu thập thông tin từ những người có thể là người được hưởng lợi từ khiếu nại bồi thường từ các nguồn như: hồ sơ khiếu nại, đơn bảo hiểm và các nguồn dữ liệu bên ngoài, bao gồm thông tin từ doanh nghiệp bảo hiểm, bác sỹ, cảnh sát, cửa hàng phụ tùng ô tô cũng như những nguồn khác.
Quyền riêng tư và sự chính xác của thông tin
Do hoạt động phòng ngừa và phát hiện gian lận chuyển trọng tâm sang con người và tăng cường việc chia sẻ dữ liệu nên làm phát sinh vấn đề về bảo vệ quyền riêng tư và chất lượng dữ liệu. Các cá nhân có thể lựa chọn cách thức chia sẻ thông tin với doanh nghiệp bảo hiểm thông qua thiết bị telematics hoặc mạng xã hội, từ đó làm giảm tác động của hoạt động phân tích dữ liệu tại doanh nghiệp bảo hiểm, đồng thời tạo ra lợi thế cạnh tranh cho các tổ chức muốn lợi dụng khai thác dữ liệu của khách hàng.
Tổng hợp tất cả các yếu tố này khiến cho dữ liệu thu thập được khó đảm bảo tính chính xác và dễ bị bóp méo.
Quan ngại về tính bảo mật và khả năng tiếp cận thông tin cá nhân không phải là mối băn khoăn của riêng ngành bảo hiểm. Tuy nhiên các chuyên gia bảo hiểm ở “tuyến đầu”, như: Đại lý, môi giới hay đại diện dịch vụ khách hàng có thể đóng vai trò đáng kể trong việc khích lệ khách hàng chia sẻ dữ liệu bằng cách chỉ ra lợi ích đem lại cho các bên. Chẳng hạn, có thể minh họa tác dụng của hoạt động này là làm giảm thiểu khiếu nại gian lận, từ đó làm giảm chi và giảm phí bảo hiểm cho khách hàng.
Vai trò của nhân tài trong ngành bảo hiểm
Các vấn đề liên quan đến bảo mật và chất lượng dữ liệu vẫn tiếp tục diễn ra tại các doanh nghiệp bảo hiểm toàn cầu. Tuy nhiên, chúng ta đã biết về những ứng dụng khác của Big Data, các nhân tài bảo hiểm sẽ tiếp tục đóng vai trò chủ chốt trong quá trình giải quyết bồi thường.
Kỹ thuật khai phá dữ liệu (Data mining) có thể giúp nhận diện tốt hơn các dấu hiệu cảnh báo hoặc các mô hình phát hiện gian lận, nhưng doanh nghiệp bảo hiểm vẫn cần dựa vào các nhóm chuyên gia về dữ liệu để xây dựng thuật toán và hệ thống nhằm phát hiện và lần theo dấu vết của gian lận. Tạo lập các nhóm làm việc hiệu quả không dễ vì đòi hỏi phải có sự kết hợp đúng đắn giữa năng lực và các tố chất cá nhân, cùng với sự ủng hộ mạnh mẽ từ quản lý cấp cao./.
Minh Ánh (sưu tầm)
Nguồn: http://webbaohiem.net/ung-dung-big-data-phat-hien-gian-lan-bao-hiem.html