Việt Nam: Các ngân hàng được khuyến nghị thiết kế bảo hiểm nhúng minh bạch trên app
Tiêu đề gốc
Bảo hiểm nhúng thiết kế app minh bạch để khách hàng an tâm
Các ngân hàng tại Việt Nam đang được khuyến nghị thiết kế lại sản phẩm bảo hiểm nhúng trên ứng dụng di động theo hướng minh bạch, tách bạch với giao dịch chính và đảm bảo tính tự nguyện thực chất, sau khi khách hàng phàn nàn về việc vô tình tham gia.
Quy mô thị trường bảo hiểm nhúng toàn cầu dự kiến tăng từ 188,69 tỷ USD năm 2026 lên khoảng 2.066,97 tỷ USD năm 2035, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm 30,47%, theo công ty nghiên cứu thị trường Precedence Research (Canada). Các ngân hàng Việt Nam như BIDV, VietinBank và MB đã tích hợp bảo hiểm bảo vệ tài khoản ngay trong luồng chuyển khoản trên app, với mức phí từ 5.000 đồng/tháng và quyền lợi lên tới hàng chục triệu đồng.
Khách hàng đã phản hồi tiêu cực và đánh giá 1 sao trên các kho ứng dụng, cho rằng các lời mời tham gia bảo hiểm liên tục xuất hiện làm gián đoạn giao dịch và có nguy cơ vô tình chọn sản phẩm. Lãnh đạo một doanh nghiệp cung cấp nền tảng chuyển đổi số cho lĩnh vực bảo hiểm cũng phản ánh đã vô tình tham gia bảo hiểm nhà ở khi thanh toán tiền điện qua app ngân hàng và không thể hủy hợp đồng.
Bà Đinh Thị Ngọc Niềm - CEO Công ty cổ phần tư vấn Global Care - nền tảng phân phối bảo hiểm số cho rằng, mặc định là không chọn sẵn; quyền lợi chính phải tóm được trong một câu dễ hiểu; mức phí phải hiển thị cạnh nút đồng ý; việc hủy phải dễ như việc mua. Khi chuyển từ miễn phí sang trả phí, khách hàng phải được hỏi lại và đồng ý thêm một lần nữa. TS. Lê Bá Chí Nhân - chuyên gia kinh tế cho rằng, thiết kế giao diện phải tách bạch giữa giao dịch tài chính và quyết định tham gia bảo hiểm, và một cú "bấm nhầm” không nên tạo ra nghĩa vụ thanh toán kéo dài.
Chủ đề chính
- Embedded insurance transparency push in Vietnam
- Global embedded insurance market growth outlook
Nguồn và phạm vi
Antofin tóm tắt thông tin từ Thời báo Tài chính Việt Nam - Chứng khoán để hỗ trợ theo dõi thị trường. Nhãn cảm xúc và chủ đề là tín hiệu phân loại theo dữ liệu có sẵn, không phải dự báo hay khuyến nghị đầu tư; hãy đối chiếu bài gốc trước khi ra quyết định.