Việt Nam: Doanh nghiệp bảo hiểm đẩy mạnh ứng dụng AI và chuyển đổi số
Tiêu đề gốc
Công nghệ len vào mọi mắt xích mở diện mạo mới cho ngành bảo hiểm
Công nghệ và trí tuệ nhân tạo (AI) đang len lỏi vào mọi mắt xích trong hoạt động của các doanh nghiệp bảo hiểm tại Việt Nam, không chỉ tạo ra thay đổi trong vận hành và trải nghiệm khách hàng mà còn trở thành trụ cột trong định hướng phát triển dài hạn của ngành.
Phát biểu tại Hội nghị cấp cao Bảo hiểm Việt Nam (Vietnam Insurance Summit 2026), ông Bạch Ngọc An, Phó Tổng Giám đốc phụ trách mảng công nghệ của Công ty cổ phần Bảo hiểm OPES, cho rằng kỳ vọng của khách hàng ngày nay đã thay đổi rất nhiều. Khách hàng không còn so sánh trải nghiệm dịch vụ bảo hiểm giữa các doanh nghiệp với nhau, mà so sánh với trải nghiệm số tốt nhất từ ngân hàng, thương mại điện tử hay các nền tảng công nghệ. Điều đó buộc doanh nghiệp bảo hiểm phải thay đổi từ tư duy vận hành đến cách thiết kế sản phẩm.
Tại Bảo Việt, AI đã được ứng dụng trong quy trình bồi thường khoảng 5 năm. Ông Thái Huy Chương, Trưởng phòng Phát triển Ứng dụng, Trung tâm công nghệ thông tin Tập đoàn Bảo Việt, cho biết hồ sơ bồi thường được tiếp nhận qua nhiều kênh, tập trung về một cơ sở dữ liệu chung, sau đó công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) tự động bóc tách, phân loại thông tin. Tuy nhiên, các quy tắc chỉ tự động hóa được khoảng 40% khối lượng công việc do hợp đồng bảo hiểm vô cùng phức tạp.
Ông Nguyễn Xuân Việt, Chủ tịch Hiệp hội Bảo hiểm Việt Nam, cho rằng AI không chỉ giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả vận hành mà còn mở ra khả năng hiểu khách hàng sâu sắc hơn, phát triển sản phẩm phù hợp hơn. Ông nhấn mạnh công nghệ không phải là đích đến, giá trị thực sự nằm ở việc sử dụng công nghệ để tạo dựng niềm tin và phát triển thị trường bảo hiểm minh bạch, an toàn.
Chủ đề chính
- AI adoption in Vietnamese insurance industry
- Digital transformation strategy for insurers
Nguồn và phạm vi
Antofin tóm tắt thông tin từ Thời báo Tài chính Việt Nam - Tài chính 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.