AI trở thành động lực tăng trưởng mới
Báo cáo Global Priorities Report 2026 của International Insurance Society (IIS) cho thấy, 71% lãnh đạo doanh nghiệp bảo hiểm trên toàn cầu xem AI là ưu tiên công nghệ và chiến lược số hàng đầu trong giai đoạn 2026-2028. Đây là tỷ lệ cao nhất trong số các ưu tiên công nghệ của ngành, phản ánh sự dịch chuyển rõ nét từ giai đoạn thử nghiệm sang triển khai AI trên quy mô toàn doanh nghiệp.
Trong bối cảnh chi phí vận hành gia tăng, áp lực bồi thường lớn và gian lận ngày càng tinh vi, trong khi khách hàng ngày càng kỳ vọng trải nghiệm số như trong lĩnh vực ngân hàng hay thương mại điện tử buộc các doanh nghiệp bảo hiểm phải tìm lời giải từ AI. Đây được xem là chìa khóa giúp doanh nghiệp vừa nâng cao hiệu quả hoạt động, vừa tạo lợi thế cạnh tranh.
Trong khi đó, các doanh nghiệp Insurtech và những công ty đầu tư sớm vào AI đang rút ngắn đáng kể thời gian phục vụ, giảm chi phí vận hành và cá nhân hóa sản phẩm trên quy mô lớn.
Nếu trước đây, tăng trưởng chủ yếu đến từ việc mở rộng mạng lưới phân phối hoặc gia tăng số lượng hợp đồng, thì nay lợi thế cạnh tranh dần chuyển sang năng lực khai thác dữ liệu nhằm gia tăng giá trị trên từng khách hàng.
Dữ liệu trở thành tài sản chiến lược
Tăng trưởng của ngành bảo hiểm sẽ chuyển từ bán nhiều hợp đồng hơn sang tạo giá trị từ dữ liệu, AI và trải nghiệm khách hàng.
Tại một hội nghị bảo hiểm mới đây, ông Sang Lee, Chủ tịch Chubb Life khu vực Đông Nam Á và New Zealand, kiêm Tổng giám đốc Chubb Life Việt Nam nhận định, Việt Nam vẫn là thị trường giàu tiềm năng nhờ tỷ lệ thâm nhập bảo hiểm thấp và dân số trẻ có khả năng tiếp cận công nghệ cao. Tuy nhiên, tăng trưởng trong giai đoạn tới sẽ không thể chỉ dựa vào việc bán nhiều hợp đồng hơn mà cần chuyển sang mô hình tạo giá trị dựa trên dữ liệu và chất lượng trải nghiệm khách hàng.
Theo các doanh nghiệp, trong mô hình mới, dữ liệu không còn đơn thuần là công cụ lưu trữ thông tin khách hàng mà đã trở thành tài sản chiến lược. Việc kết nối dữ liệu từ hợp đồng, thanh toán, đầu tư, hồ sơ sức khỏe, thu nhập và hành vi tiêu dùng giúp doanh nghiệp xây dựng chân dung khách hàng theo từng phân khúc.
Ở chiều ngược lại, công nghệ cũng đang thay đổi cách thức quản trị rủi ro và giải quyết bồi thường. Thay vì xử lý hồ sơ theo phương thức phản ứng như trước đây, các mô hình phân tích dữ liệu có thể phát hiện sớm dấu hiệu bất thường, nhận diện hành vi gian lận và phân luồng xử lý theo mức độ rủi ro.
Gỡ nút thắt dữ liệu cho AI phát huy hiệu quả
Dù vậy, khoảng cách giữa chiến lược và thực tiễn triển khai vẫn còn khá lớn. Thách thức đầu tiên nằm ở dữ liệu. AI chỉ phát huy hiệu quả khi được vận hành trên nền dữ liệu đủ lớn, đủ sạch và có khả năng kết nối liên thông. Trong khi đó, dữ liệu của thị trường bảo hiểm Việt Nam vẫn phân tán tại từng doanh nghiệp, thiếu cơ chế chia sẻ cũng như chuẩn hóa.
Đây cũng là vấn đề được nhiều doanh nghiệp nêu ra tại các cuộc họp của Hiệp hội Bảo hiểm Việt Nam trong năm 2026. Các doanh nghiệp mong muốn xây dựng cơ chế chia sẻ dữ liệu về hóa đơn viện phí, thông tin bồi thường, các trường hợp có dấu hiệu trục lợi hoặc hành vi tư vấn không phù hợp nhằm lôi kéo khách hàng hủy hợp đồng để tham gia tại doanh nghiệp khác. Tuy nhiên, quá trình triển khai vẫn gặp trở ngại do thiếu cơ sở dữ liệu chung và hành lang pháp lý đủ rõ ràng cho việc chia sẻ thông tin.
Bên cạnh đó, ngành bảo hiểm còn đối mặt với tình trạng thiếu hụt nhân sự vừa am hiểu nghiệp vụ bảo hiểm, vừa có năng lực về AI và khoa học dữ liệu. Khung pháp lý liên quan đến AI và quản trị dữ liệu đã từng bước được hoàn thiện, song doanh nghiệp vẫn cần thêm thời gian để đầu tư hạ tầng và đáp ứng đầy đủ các yêu cầu tuân thủ.
Trong bối cảnh đó, nhiều doanh nghiệp kiến nghị cơ quan quản lý sớm xây dựng cơ sở dữ liệu tập trung của thị trường bảo hiểm, bao gồm thông tin về doanh nghiệp, sản phẩm, khách hàng, đại lý, bồi thường và các trường hợp trục lợi bảo hiểm. Đây được xem là nền tảng quan trọng để AI phát huy hiệu quả trên quy mô toàn ngành, qua đó nâng cao chất lượng thẩm định, tăng hiệu quả phòng chống gian lận và cải thiện tính minh bạch của thị trường.
