Theo Liên minh chống gian lận bảo hiểm (CAIF)[1] các hành vi gian lận khiến người tiêu dùng Mỹ thiệt hại ít nhất 80 tỷ USD mỗi năm, trong đó phân khúc bồi thường tai nạn lao động chiếm hơn 30 tỷ USD tổn thất hàng năm.
Mặc dù sự phát triển vượt bậc của công nghệ, gian lận trong lĩnh vực bảo hiểm vẫn gia tăng theo từng năm. Chu dù đó là các khiếu nại gian lận, gian lận chăm sóc sức khỏe hay đánh cắp danh tính, các công ty bảo hiểm đều phải đối mặt với những thách thức cam go.
Do đó, việc phát hiện và ngăn chặn gian lận là vô cùng cần thiết. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu tìm hiểu tầm quan trọng của việc triển khai hệ thống tự động hóa phát hiện gian lận và Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) đang hỗ trợ Ngành Bảo Hiểm như thế nào.
Giải Mã: Tự Động Hóa Phát Hiện Gian Lận Trong Ngành Bảo Hiểm Là Gì?
Bảo hiểm là một hợp đồng ràng buộc giữa công ty bảo hiểm và người được bảo hiểm nhằm mục đích bảo vệ tài sản trước những rủi ro không chắc chắn[2] Trong lĩnh vực bảo hiểm, gian lận là một trong những thách thức lớn đối với các công ty bảo hiểm.
Gian lận bảo hiểm có thể được thực hiện bởi người mua bảo hiểm (bên tham gia hợp đồng) hoặc bên thứ ba yêu cầu bồi thường bảo hiểm[2]. do đó, hầu hết các công ty bảo hiểm đều dành thời gian và ngân sách cho việc phát hiện gian lận.
Tự động hóa phát hiện gian lận trong ngành bảo hiểm là việc sử dụng công nghệ và các công cụ phân tích tiên tiến để xác định và ngăn chặn các hoạt động gian lận.
Gian lận bảo hiểm là một thách thức đáng kể đối với ngành, gây ra tổn thất tài chính và làm tăng phí bảo hiểm cho người tham gia. Hệ thống tự động hóa phát hiện gian lận ra đời với mục tiêu cải thiện hiệu quả và độ chính xác trong việc xác định các yêu cầu bồi thường hoặc hoạt động tiềm ẩn gian lận.
Từ Thủ Công Sang Kỹ Thuật Số: Nhu cầu Tự Động Hóa Tăng Cao
Phát hiện gian lận theo cách truyền thống thường dựa trên những quy tắc có sẵn và phân tích bởi con người để nhận diện các hành vi gian lận. Những phương thức này thường đòi hỏi lượng lớn nhân công và không thể phát hiện những gian lận phức tạp. Những hạn chế khác của phương pháp này bao gồm:
- Kết quả nhận diện sai: Một quy tắc chặn tất cả các giao dịch từ một khu vực rủi ro sẽ ngăn cản nhiều khách hàng hợp lệ tiếp cận doanh nghiệp [3].
- Kết quả cố định: Ngưỡng hành vi gian lận có thể thay đổi theo thời gian nên các quy tắc có thể trở nên không hợp lệ. Các quy tắc thường chỉ cho phép trả lời “có” hoặc “không”, vì vậy chúng không cho phép bạn điều chỉnh kết quả hoặc đánh giá mức độ rủi ro của một khoản thanh toán.
- Không hiệu quả và khó mở rộng: Sử dụng phương pháp chỉ dựa trên quy tắc có nghĩa là thư viện quy tắc của bạn phải liên tục mở rộng khi hoạt động gian lận ngày càng tinh vi. Điều này khiến hệ thống hoạt động chậm hơn và đặt gánh nặng bảo trì lên đội ngũ phân tích gian lận của bạn.
Ngược lại, hệ thống tự động hóa phát hiện gian lận bằng Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) sử dụng các thuật toán học máy để phân tích khối lượng lớn dữ liệu nhằm xác định những bất thường có thể cho thấy gian lận. Những thuật toán này học hỏi từ dữ liệu mới và thích ứng với các mô hình gian lận thay đổi.
Bảng dưới đây tóm tắt những điểm khác biệt chính giữa các phương pháp phát hiện gian lận truyền thống và tự động hóa phát hiện gian lận bằng AI:
Trong phương pháp phát hiện gian lận truyền thống, nhiều nhiệm vụ thủ công lặp đi lặp lại gây tốn kém thời gian và chi phí. Các bước như kiểm tra tuân thủ, nhập và xác minh dữ liệu, phân loại yêu cầu bồi thường, v.v.
Tự động hóa trong phát hiện gian lận giúp giảm đáng kể gánh nặng cho các nhà phân tích. Hệ thống tự động hóa những tác vụ hiện các nhà phân tích gian lận thực hiện thủ công, giúp họ có thời gian tập trung vào các cuộc điều tra phức tạp hơn.
Nhìn chung, tự động hóa phát hiện gian lận bằng Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) là phương pháp hiệu quả và nhanh chóng hơn so với các phương pháp truyền thống. Nó cung cấp cách tiếp cận toàn diện, thích ứng và có thể mở rộng quy mô để ngăn chặn gian lận.
Cùng với sự phát triển của những kỹ thuật tinh vi từ kẻ gian lận, AI sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc bảo vệ doanh nghiệp và người tiêu dùng khỏi các tổn thất tài chính.
Các Loại Gian Lận Bảo Hiểm Phổ Biến
Theo các chuyên gia trong ngành, đây là những loại gian lận phổ biến nhất nhắm vào các phân khúc khác nhau của lĩnh vực bảo hiểm[4]:
- Gian lận Bảo hiểm Ô tô: Xảy ra khi cá nhân cố tình gây tai nạn hoặc phóng đại thiệt hại để yêu cầu bồi thường gian lận.
- Gian lận trong lĩnh vực Chăm sóc Sức khỏe: Bao gồm việc gửi hóa đơn y tế giả, tính phí quá cao, các thủ tục y tế không cần thiết hoặc thanh toán cho các dịch vụ không được cung cấp.
- Gian lận Bồi thường Tai nạn Lao động: Xảy ra khi người sử dụng lao động hoặc người lao động đưa ra yêu cầu bồi thường giả mạo hoặc khai man về thương tích để nhận được trợ cấp tai nạn lao động.
- Gian lận Tài sản Liên Quan đến Thảm họa: Bao gồm việc cố tình phóng hỏa tài sản hoặc gây thiệt hại để yêu cầu quyền lợi bảo hiểm.
Lợi Ích Của Hệ thống Tự Động Hóa Phát Hiện Gian Lận Trong Ngành Bảo Hiểm
Tự động hóa đang thay đổi hoàn toàn cách thức phát hiện gian lận. Bằng cách tự động hóa các khía cạnh khác nhau của quy trình phát hiện gian lận, các doanh nghiệp bảo hiểm có thể nâng cao khả năng xác định và ngăn chặn các hoạt động gian lận kịp thời và hiệu quả.
Giảm Thiệt Hại Tài Chính
Bằng cách giảm thiểu các khoản thanh toán gian lận nhờ hệ thống phát hiện gian lận, các công ty bảo hiểm có thể duy trì lợi nhuận. Ngoài ra, tự động hóa giúp đơn giản hóa quy trình xử lý yêu cầu bồi thường, giảm chi phí hoạt động và cải thiện hiệu quả tổng thể.
Xây Dựng Uy Tín và Thu Hút Khách Hàng
Thông qua việc tích cực chống gian lận và ngăn chặn các hoạt động gian lận, các công ty bảo hiểm bảo vệ uy tín của ngành, thu hút khách hàng mới và giữ chân khách hàng hiện tại. Do đó, điều này dẫn đến việc tăng doanh số bán hàng.
Tuân Thủ Quy Định
Phát hiện gian lận là điều cần thiết để các công ty bảo hiểm tuân thủ các yêu cầu theo quy định. Bằng cách triển khai các biện pháp phát hiện gian lận mạnh mẽ, các công ty bảo hiểm chứng minh sự tuân thủ các quy định của ngành và tránh các hình phạt.
Độ Chính Xác và Hiệu Quả Cao Hơn
Thuật toán học máy có thể xác định các hình thức gian lận phức tạp mà các hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống có thể bỏ qua. Bằng cách tự động hóa quy trình, các công ty bảo hiểm có thể cải thiện độ chính xác phát hiện gian lận và giảm thiểu rủi ro nhận diện sai [5].
Xử Lý Yêu Cầu Bồi Thường Nhanh Chóng
Quy trình phát hiện gian lận thủ công có thể tốn nhiều thời gian, dẫn đến việc chậm trễ trong xử lý yêu cầu bồi thường và gây ra sự bất mãn cho khách hàng. Sau khi được tự động hóa, hệ thống phát hiện gian lận có thể xử lý các yêu cầu bồi thường hợp lệ nhanh hơn, cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
Khả năng Mở Rộng và Thích Ứng Tốt Hơn
Hệ thống tự động có thể dễ dàng mở rộng để thích ứng với khối lượng dữ liệu ngày càng tăng và các mô hình gian lận biến đổi, đảm bảo các doanh nghiệp được trang bị để xử lý bối cảnh rủi ro luôn thay đổi.
Giảm Thiểu Công Việc Thủ Công
Khối lượng công việc của các nhà điều tra gian lận đã giảm đáng kể kể từ khi các nhiệm vụ lặp đi lặp lại được tự động hóa. Do đó, nhân viên có nhiều thời gian hơn để tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn, cần được ưu tiên để nâng cao hiệu quả và năng suất.
Phát Hiện, Ức Chế, Bảo Vệ: Các Kỹ Thuật AI Nâng Cao Tự Động Hóa Phát Hiện Gian Lận Bảo Hiểm
Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) tự động hóa quy trình yêu cầu bồi thường để giảm thiểu các yêu cầu gian lận, theo dõi hành vi của khách hàng và xác định các hoạt động bất thường cho thấy gian lận. Dưới đây là cách các kỹ thuật AI được sử dụng trong tự động hóa góp phần cải thiện việc phát hiện gian lận:
Học Máy (Machine Learning)
Tự động xác định các mô hình gian lận trong dữ liệu lịch sử. Phát hiện gian lận bằng cách phân tích các tập dữ liệu lớn để tìm ra các mẫu hình và bất thường. Dữ liệu này sau đó có thể được sử dụng để đào tạo mô hình nhằm đánh dấu các hành vi gian lận tiềm ẩn trong dữ liệu tương lai.
Một số kỹ thuật học máy phổ biến bao gồm[6]:
- Học Máy Có Giám sát (Supervised learning): Sử dụng tập dữ liệu được dán nhãn để huấn luyện mô hình, ánh xạ dữ liệu đầu vào với nhãn đầu ra mong muốn. Sau khi được huấn luyện với dữ liệu trong quá khứ về các yêu cầu bồi thường gian lận đã biết, mô hình có thể được sử dụng trên dữ liệu tương lai để dự đoán các hoạt động gian lận.
- Học Máy Không Giám sát (Unsupervised Learning):Dựa vào cấu trúc của chính dữ liệu để nhóm các yêu cầu bồi thường theo số tiền, địa điểm và loại yêu cầu. Nếu có những nhóm khác biệt đáng kể so với các nhóm khác, điều này có thể cho thấy gian lận.
- Phân cụm (Clustering): Nhóm các điểm dữ liệu tương tự nhau và tách biệt các điểm không giống nhau.
- Quy tắc Tương quan (Association Rules): Tìm kiếm mối quan hệ giữa các mục trong tập dữ liệu. Ví dụ: những người nộp yêu cầu bồi thường bảo hiểm cho tai nạn xe hơi cũng có nhiều khả năng nộp yêu cầu bồi thường thương tích.
- Phát hiện bất thường (Anomaly detection): Tìm kiếm các mẫu hình bất thường hoặc không mong đợi trong dữ liệu, chẳng hạn như các yêu cầu bồi thường có khoản thanh toán cao bất thường.
Học sâu (Deep learning) Là một loại Học máy sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN) được lấy cảm hứng từ khả năng học hỏi của não bộ. ANN học các mô hình phức tạp trong dữ liệu và đưa ra dự đoán về các điểm dữ liệu mới.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Bằng cách trích xuất ý nghĩa từ dữ liệu văn bản phi cấu trúc như mô tả yêu cầu bồi thường và báo cáo y tế, NLP xác định các chỉ số gian lận tiềm ẩn mà các hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống có thể bỏ qua. Nó cũng phân tích đánh giá của khách hàng để phát hiện các dấu hiệu tiêu cực [7].
Thị Giác Máy Tính (Computer Vision)
Trong việc phát hiện gian lận, các kỹ thuật thị giác máy tính kiểm tra bằng chứng hình ảnh liên quan đến yêu cầu bồi thường bảo hiểm, chẳng hạn như ảnh hiện trường tai nạn hoặc video giám sát để xác định những điểm không nhất quán hoặc dấu hiệu chỉnh sửa, đánh dấu các yêu cầu bồi thường có khả năng gian lận [8].
Giải Pháp Cho Tương Lai: Ứng Dụng Thực Tế của Tự Động Hóa Phát Hiện Gian Lận cho Yêu Cầu Bồi Thưởng Bảo Hiểm
- Tự động hóa Quy trình Khách Hàng Mới
Theo Giám đốc Trải nghiệm Khách hàng[9] tại Edelweiss Tokio Life Insurance, quy trình đón nhận khách hàng mới của họ đã được tinh gọn hóa nhờ việc triển khai một số kỹ thuật AI:
- Phát hiện Bất thường (Anomaly Detection): Học máy (Machine Learning) phân tích tốc độ khách hàng điền vào biểu mẫu, chuỗi hành động thực hiện hoặc thiết bị được sử dụng cho giao dịch. Độ lệch đột ngột so với các mẫu hình thông thường có thể kích hoạt cảnh báo để điều tra thêm.
- Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (Natural Language Processing – NLP): Phân tích nội dung và ngôn ngữ được sử dụng trong văn bản do khách hàng cung cấp, chẳng hạn như biểu mẫu đăng ký hoặc tin nhắn giao tiếp, để xác định ý định gian lận tiềm ẩn trong thông tin được cung cấp[10].
- Bảo Hiểm Ô Tô
Giám đốc Kỹ thuật tại Bimaplan[9] cho biết tự động hóa giúp phát hành hợp đồng ngay lập tức và giải quyết quyền lợi bảo hiểm theo thời gian thực. Các kỹ thuật AI được triển khai bao gồm:
- Thị giác Máy tính (Computer Vision): Chụp ảnh phương tiện bị hư hỏng và đánh giá giá trị yêu cầu bồi thường dựa trên kiến thức về chiếc xe đó, mức độ thiệt hại và ước tính chi phí sửa chữa[11].
- Học máy (Machine Learning) Các kỹ thuật như phân cụm và phát hiện bất thường được tích hợp để làm cho hệ thống thông minh hơn nhằm phân loại yêu cầu bồi thường là gian lận hay hợp lệ[12].
Việc phát hiện các hành vi như yêu cầu bồi thường thương tích không khớp với báo cáo sự cố giúp các công ty ngăn chặn hoạt động gian lận mà không cần sự can thiệp của con người.
Do đó, tự động hóa đóng vai trò không thể thiếu trong việc phát hiện gian lận trong Ngành Bảo hiểm.
Từ Lừa Đảo đến Phát Hiện: Tự Động Hóa Ngăn Chặn Gian Lận và Bảo Vệ Yêu Cầu Bồi Thưởng!
Phát hiện gian lận tự động là yếu tố then chốt để bảo vệ ngành bảo hiểm khỏi mối đe dọa ngày càng gia tăng của các hoạt động gian lận.
Bằng cách tận dụng các công nghệ tiên tiến như AI, ML và NLP, các công ty bảo hiểm nâng cao khả năng phát hiện gian lận và duy trì lợi thế cạnh tranh đồng thời đảm bảo sự hài lòng và tin tưởng của khách hàng.
Phát hiện Gian lận thông qua Tự động hóa cho yêu cầu bồi thường bảo hiểm giúp cải thiện hiệu quả, giảm chi phí hoạt động và cho phép các công ty bảo hiểm đi trước một bước so với kẻ gian lận.
Ngành bảo hiểm tiếp tục phát triển, việc áp dụng tự động hóa trong phát hiện gian lận sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ tương lai của ngành.
