Name: Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi ngành bảo hiểm - Xu hướng bảo hiểm (How AI Is Changing The Insurance Industry - Insurance Trends)
Uploaded: 2025-08-21T06:18:42.000Z
Duration: 4 min 27 s
Description: Thousands of YouTube videos with English-Chinese subtitles! Now you can learn to understand native speakers, expand your vocabulary, and improve your pronunciation...

In an industry built on data, like insurance, it's no surprise that the rise of AI-powered tools will have drastic implications.

Trong một ngành công nghiệp dựa trên dữ liệu như bảo hiểm, việc sự phát triển của các công cụ được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ mang lại những tác động sâu rộng là điều không khó để dự đoán.

But what, specifically, are the biggest likely impacts of AI on insurance?

Nhưng cụ thể, những tác động lớn nhất của trí tuệ nhân tạo (AI) đối với ngành bảo hiểm là gì?

Well, for one, AI will help insurers improve accuracy in risk assessment.

Thứ nhất, AI sẽ giúp các công ty bảo hiểm nâng cao độ chính xác trong đánh giá rủi ro.

Insurance, ultimately, is all about recognizing patterns of risks and predicting their likelihood to occur in the future.

Bảo hiểm, về bản chất, là việc nhận diện các mô hình rủi ro và dự đoán khả năng xảy ra của chúng trong tương lai.

The more accurately an insurer interprets and analyzes risks, the better they can price that risk.

Càng chính xác công ty bảo hiểm diễn giải và phân tích rủi ro, họ càng có thể định giá rủi ro đó một cách chính xác hơn.

In other words, they can set the policy premiums based on the likely policy costs, covering both claim payouts and other costs.

Nói cách khác, họ có thể xác định mức phí bảo hiểm dựa trên chi phí dự kiến của hợp đồng bảo hiểm, bao gồm cả chi phí bồi thường và các chi phí khác.

Machine learning is a major lever for helping insurers continuously improve their risk models.

Học máy là một công cụ quan trọng giúp các công ty bảo hiểm liên tục cải thiện mô hình đánh giá rủi ro của mình.

Insurers have long chased after the underlying predictors of risk.

Các công ty bảo hiểm đã lâu nay luôn tìm kiếm các yếu tố dự báo cơ bản của rủi ro.

Data about who you are, what you do, and what you own are like clues to the puzzle.

Thông tin về bạn là ai, bạn làm gì và bạn sở hữu gì giống như những manh mối của một câu đố.

AI is simply supercharging this, helping make sense of an even longer tale of factors.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm cho quá trình này trở nên mạnh mẽ hơn, giúp phân tích và hiểu rõ hơn về một chuỗi yếu tố phức tạp và kéo dài.

Many people have heard that red cars are more expensive to insure.

Nhiều người đã nghe nói rằng xe ô tô màu đỏ có phí bảo hiểm cao hơn.

Actually, that's a total myth, but it's very much in the spirit of the type of pattern finding AI can help with.

Thực ra, đó hoàn toàn là một quan niệm sai lầm, nhưng nó rất phù hợp với tinh thần của loại công nghệ phát hiện mẫu mà trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ.

For example, insure-tech providers like Relativity6 use AI tools to help insurers get a better profile on businesses they insure.

Ví dụ, các nhà cung cấp công nghệ bảo hiểm (insure-tech) như Relativity6 sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) để giúp các công ty bảo hiểm có được hồ sơ chi tiết hơn về các doanh nghiệp mà họ bảo hiểm.

By scanning data from sources like company websites, news reports, and customer reviews, they can produce a very granular assessment of risks.

Bằng cách quét dữ liệu từ các nguồn như trang web công ty, báo cáo tin tức và đánh giá của khách hàng, họ có thể tạo ra một đánh giá rủi ro chi tiết và cụ thể.

Say, a scan of a restaurant's menu reveals several flambéed dishes.

Ví dụ, khi xem menu của một nhà hàng, bạn phát hiện ra có nhiều món ăn được chế biến bằng phương pháp flambé.

Điều đó có thể dự đoán nguy cơ cháy.

All of this helps the insurer decide if they want to insure that customer, called risk selection, and if they do, to set the right price.

Tất cả những điều này giúp công ty bảo hiểm quyết định liệu họ có muốn bảo hiểm cho khách hàng đó hay không, được gọi là lựa chọn rủi ro, và nếu có, để xác định mức phí bảo hiểm phù hợp.

Another way AI can improve accuracy, in addition to risk assessment, is loss assessment, which happens during the claims process.

Một cách khác mà trí tuệ nhân tạo (AI) có thể nâng cao độ chính xác, ngoài việc đánh giá rủi ro, là đánh giá thiệt hại, diễn ra trong quá trình xử lý yêu cầu bồi thường.

AI can quickly make an initial assessment of damages, say by using image recognition tools.

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể nhanh chóng thực hiện đánh giá ban đầu về mức độ thiệt hại, ví dụ bằng cách sử dụng các công cụ nhận dạng hình ảnh.

Điều này được gọi là photo-estimatics.

A photo-estimatic assessment can help the insurer set aside just the right amount of reserves and avoid setting aside too much, a poor use of capital.

Đánh giá ước tính dựa trên hình ảnh có thể giúp công ty bảo hiểm xác định chính xác số tiền dự phòng cần thiết và tránh việc trích lập quá nhiều, dẫn đến việc sử dụng vốn không hiệu quả.

Another benefit of photo-estimatics is that it can help the insurer identify claims that may benefit from proactive intervention.

Một lợi ích khác của công nghệ ước tính bằng hình ảnh là nó có thể giúp công ty bảo hiểm xác định các yêu cầu bồi thường có thể được hưởng lợi từ các biện pháp can thiệp chủ động.

Say, after the accident, the insurer hasn't been notified of any passenger or driver injuries, but the pictures suggest a high likelihood of internal bodily damage.

Nói cách khác, sau vụ tai nạn, công ty bảo hiểm chưa nhận được thông báo nào về thương tích của hành khách hoặc tài xế, nhưng hình ảnh cho thấy khả năng cao có tổn thương nội tạng.

The best action may be for the insurer to proactively coordinate medical treatment rather than waiting around to receive bills afterward.

Cách tốt nhất có thể là công ty bảo hiểm chủ động phối hợp điều trị y tế thay vì chờ đợi nhận hóa đơn sau đó.

Aside from improving accuracy, another important application of AI is making sure claims are genuine, claims validation.

Ngoài việc nâng cao độ chính xác, một ứng dụng quan trọng khác của trí tuệ nhân tạo (AI) là đảm bảo tính xác thực của các yêu cầu, hay còn gọi là xác minh yêu cầu.

Fraudulent claims cost insurers billions of dollars every year.

Các yêu cầu bồi thường gian lận khiến các công ty bảo hiểm thiệt hại hàng tỷ đô la mỗi năm.

But insurers can't investigate every claim in exhaustive detail.

Nhưng các công ty bảo hiểm không thể điều tra từng yêu cầu bồi thường một cách chi tiết và kỹ lưỡng.

The cost would be prohibitive, and it would delay payouts on genuine claims.

Chi phí sẽ quá cao, và điều này sẽ làm chậm việc thanh toán cho các yêu cầu bồi thường hợp lệ.

So, many turn to technology companies for assistance.

Vì vậy, nhiều người đã tìm đến các công ty công nghệ để được hỗ trợ.

One provider is Shift, whose AI-powered solution detects fraud by analyzing claims across many different insurers.

Một nhà cung cấp là Shift, với giải pháp được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) giúp phát hiện gian lận bằng cách phân tích các yêu cầu bồi thường từ nhiều công ty bảo hiểm khác nhau.

For example, a criminal group submitting fraudulent auto insurance claims might be hard to detect by any one insurer, but by aggregating shareable, say anonymized, claims data from many different insurers, they can better spot patterns of suspicious behavior.

Ví dụ, một nhóm tội phạm nộp các yêu cầu bồi thường bảo hiểm ô tô gian lận có thể khó phát hiện bởi bất kỳ công ty bảo hiểm nào, nhưng bằng cách tổng hợp dữ liệu yêu cầu bồi thường có thể chia sẻ, ví dụ như đã ẩn danh, từ nhiều công ty bảo hiểm khác nhau,

A final application of AI is one common to almost all sectors – using AI to automate tasks, boosting productivity and reducing overhead costs.

Một ứng dụng cuối cùng của trí tuệ nhân tạo (AI) là một ứng dụng phổ biến trong hầu hết các ngành – sử dụng AI để tự động hóa các tác vụ, nâng cao năng suất và giảm chi phí vận hành.

Increasingly, customers can simply speak with an agent – human or even possibly AI-based – and skip filling out forms.

Ngày càng nhiều khách hàng có thể trò chuyện trực tiếp với nhân viên – có thể là con người hoặc thậm chí là trí tuệ nhân tạo (AI) – và bỏ qua việc điền vào các biểu mẫu.

AI tools can process information from the conversation directly.

Các công cụ AI có thể xử lý thông tin trực tiếp từ cuộc trò chuyện.

Claims processing and new policy pricing can be streamlined in this way.

Quy trình xử lý yêu cầu bồi thường và định giá chính sách mới có thể được tối ưu hóa theo cách này.

Of course, AI can be applied to a wide range of tasks – for example, the generation of initial drafts of coverage letters, which can then be reviewed by a human and sent to the customer.

Tất nhiên, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được áp dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau – ví dụ như việc tạo ra bản nháp ban đầu của các thư giới thiệu, sau đó có thể được xem xét bởi con người và gửi đến khách hàng.

Subtitles ListPlay Video

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi ngành bảo hiểm - Xu hướng bảo hiểm (How AI Is Changing The Insurance Industry - Insurance Trends)

process

recognize

reveal

boost