Tối Ưu Quy Trình Bồi Thường Bảo Hiểm với Trợ Lý AI Tự Động Hóa Doanh Nghiệp

Sự xuất hiện của Agentic Automation, các trợ lý AI tự động hóa doanh nghiệp và tự động hóa quy trình thông minh (IPA) đã thay đổi cách thức vận hành của ngành bảo hiểm, bao gồm tối ưu quy trình bồi thường.

Hiện nay, ngành bảo hiểm vốn thường bị ràng buộc bởi các quy trình thủ công, nhiều giấy tờ, khiến trải nghiệm khách hàng không tốt. Tuy nhiên hiện nay ngành bảo hiểm đang chuyển đổi rất mạnh mẽ. Với yêu cầu cấp thiết về tăng hiệu quả, giảm chi phí, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và duy trì năng lực cạnh tranh, các công ty bảo hiểm đang áp dụng tự động hóa ngày càng nhiều. Mặc dù tự động hóa cơ bản đã xuất hiện từ lâu, nhưng sự xuất hiện của Agentic Automation tự động hóa quy trình thông minh (IPA) được hứa hẹn sẽ biến đổi, tối ưu quy trình bồi thường, hứa hẹn quá trình xử lý yêu cầu bồi thường được xử lý nhanh hơn, độ chính xác cao hơn và cá nhân hóa. Hãy cùng khám phá cách thức APA biến đổi cách thức vận hành của quy trình xử lý bồi thường.

Quy trình bồi thường tại các công ty bảo hiểm – Thách thức và cơ hội

Việc nộp yêu cầu bồi thường bảo hiểm thường là một trải nghiệm không dễ chịu cho khách hàng. Các biểu mẫu dài dòng, thủ tục phức tạp và thời gian xử lý chậm là những khó khăn phổ biến đối với người tham gia bảo hiểm. Một nghiên cứu của J.D. Power cho thấy sự hài lòng của khách hàng đối với quy trình bồi thường ảnh hưởng đáng kể đến khả năng giữ chân khách hàng. Cụ thể, trải nghiệm bồi thường tích cực có thể tăng lòng trung thành của khách hàng lên tới 20%. Ngược lại, trải nghiệm tiêu cực có thể dẫn đến hủy hợp đồng bảo hiểm và làm tổn hại danh tiếng thương hiệu. 

Xét về tầng vận hành, đây thực sự là một quy trình có nhiều thách thức. Nhập dữ liệu thủ công, xác minh và đánh giá tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi. Việc phát hiện gian lận thường gặp khó khăn, giao tiếp giữa các bộ phận chưa hiệu quả. Những rào cản vận hành này dẫn đến chi phí vận hành cao, ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng và danh tiếng thương hiệu. Theo McKinsey, chi phí hành chính giấy tờ thông thường chiếm khoảng 20-30% chi phí của một công ty bảo hiểm, cho thấy giá trị nổi bật của tự động hóa trong việc tiết kiệm chi phí vận hành.

Khi áp dụng APA và IPA, các công ty bảo hiểm có thể thúc đẩy quy trình bồi thường, giảm chi phí và cải thiện đáng kể trải nghiệm khách hàng tổng thể. Lợi ích cụ thể bao gồm

• Tăng tốc độ xử lý bồi thường: Tự động hóa giải phóng các giám định viên khỏi các tác vụ lặp đi lặp lại để tập trung vào các trường hợp phức tạp hơn, giảm đáng kể thời gian xử lý bồi thường. Một báo cáo của Celent cho thấy tự động hóa có thể giảm thời gian xử lý bồi thường tới 80% trong một số trường hợp nhất định.
• Giảm chi phí vận hành: Tự động hóa giảm thiểu nhu cầu về lao động thủ công, dẫn đến tiết kiệm chi phí hành chính. Như đã đề cập trước đó, McKinsey ước tính rằng chi phí hành chính có thể được giảm đáng kể thông qua tự động hóa.
• Cải thiện độ chính xác: Các hệ thống tự động ít mắc lỗi như con người, dẫn đến đánh giá và thanh toán bồi thường chính xác hơn. Điều này giúp giảm tỷ lệ tranh chấp và tiết kiệm chi phí pháp lý.
• Nâng cao sự hài lòng của khách hàng: Xử lý nhanh hơn, giao tiếp minh bạch và dịch vụ cá nhân hóa góp phần mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn. Nghiên cứu của Accenture chỉ ra rằng khách hàng bảo hiểm ngày càng yêu cầu trải nghiệm số và cá nhân hóa.
• Phát hiện gian lận: Các thuật toán phân tích nâng cao và Machine Learning có thể phát hiện các yêu cầu bồi thường nghi ngờ gian lận hiệu quả hơn so với đánh giá thủ công. Liên minh chống gian lận bảo hiểm ước tính hàng năm, gian lận bảo hiểm gây thiệt hại hàng chục tỷ đô la. Các hệ thống phát hiện gian lận hỗ trợ bởi AI có thể giúp giảm thiểu những tổn thất này.
• Thu thập insights dựa trên dữ liệu: Các hệ thống tự động thu thập dữ liệu có giá trị có thể được sử dụng để xác định xu hướng, cải thiện đánh giá rủi ro và cá nhân hóa các dịch vụ bảo hiểm. Dữ liệu này cũng có thể được sử dụng để phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng.

Giải pháp Agentic Automation –  Các trợ lý AI tự chủ thông minh giúp mở khóa vận hành

Các trợ lý AI tự chủ thông minh chính là chìa khóa của giải pháp mang tính chuyển đổi này. Đây là các trợ lý phần mềm được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ một cách tự động thay thế cho con người. Không giống như tự động hóa truyền thống, dựa trên các quy tắc được thiết lập sẵn, các trợ lý thông minh có khả năng học hỏi và thích ứng với các tình huống mới. Chúng tận dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học Máy (ML) để hiểu dữ liệu phức tạp, đưa ra quyết định và tương tác với các hệ thống khác. Ví dụ, một trợ lý có thể được đào tạo để nhận định các loại tổn thất từ ảnh do người yêu cầu bồi thường gửi, đẩy nhanh quá trình đánh giá.

Agentic automation thực sự là một bước tiến mới trong lĩnh vực tự động hóa doanh nghiệp. Giải pháp có thể tạo ra nhiều trợ lý thông minh phối hợp cùng nhau để đạt được một mục tiêu chung. Trong nghiệp vụ xử lý yêu cầu bồi thường bảo hiểm, các trợ lý chuyên trách từng bước khác nhau của quy trình, chẳng hạn như nhập dữ liệu, xác minh tài liệu, phát hiện gian lận và giao tiếp với khách hàng. Các trợ lý này có thể cộng tác và giao tiếp với nhau, đảm bảo quy trình làm việc liền mạch và hiệu quả. Cụ thể, một trợ lý thu thập thông tin từ người yêu cầu bồi thường, một trợ lý khác xác minh chi tiết hợp đồng bảo hiểm và một trợ lý thứ ba đánh giá thiệt hại – tất cả đều làm việc đồng bộ để xử lý yêu cầu bồi thường một cách nhanh chóng và chính xác.

Ứng dụng của Tự động hóa doanh nghiệp APA trong bồi thường bảo hiểm

Agent Automation có ứng dụng đa dạng trong nghiệp vụ bồi thường bảo hiểm. Dưới đây là một số ví dụ cụ thể:

• Thông báo tổn thất đầu tiên tự động (FNOL): Các trợ lý AI tự chủ thông minh có thể tự động hóa quy trình báo cáo yêu cầu bồi thường ban đầu. Người mua bảo hiểm có thể báo cáo yêu cầu bồi thường thông qua nhiều kênh khác nhau, chẳng hạn như ứng dụng di động hoặc chatbot, và trợ lý AI có thể tự động thu thập thông tin cần thiết, bắt đầu quy trình yêu cầu bồi thường và chỉ định số yêu cầu bồi thường. Điều này giúp giảm thời gian chờ đợi cho người yêu cầu bồi thường, đồng thời cho phép các công ty bảo hiểm thu thập thông tin quan trọng ngay lập tức.
• Xử lý và xác minh tài liệu: Các trợ lý có thể tự động trích xuất dữ liệu từ các tài liệu yêu cầu bồi thường, ví dụ như báo cáo tai nạn hoặc hồ sơ y tế, và xác minh tính xác thực của chúng. Điều này loại bỏ nhu cầu nhập dữ liệu thủ công và giảm nguy cơ xảy ra lỗi. Nhận dạng Ký tự quang học (OCR) và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là các công nghệ chính được sử dụng trong quy trình này.
• Phát hiện gian lận: Các thuật toán Machine Learning có thể phân tích dữ liệu yêu cầu bồi thường để xác định các mẫu và bất thường có thể cho thấy gian lận. Các trợ lý AI tự chủ có thể gắn cờ các yêu cầu bồi thường đáng ngờ để các giám định viên điều tra thêm. Các thuật toán này có thể được đào tạo trên dữ liệu lịch sử để xác định các dấu hiệu gian lận tinh vi mà người đánh giá có thể bỏ lỡ.
• Đánh giá và giải quyết yêu cầu bồi thường: Trong các trường hợp đơn giản hơn, các trợ lý thông minh thậm chí có thể đánh giá yêu cầu bồi thường và xác định số tiền bồi thường phù hợp. Điều này giúp tăng tốc đáng kể quy trình yêu cầu bồi thường và giảm khối lượng công việc cho các giám định viên. Điều này đặc biệt áp dụng cho các yêu cầu bồi thường thông thường như thiệt hại tài sản nhỏ.
• Giao tiếp với khách hàng: Các trợ lý có thể chủ động liên lạc với người mua bảo hiểm trong suốt quá trình yêu cầu bồi thường, cung cấp thông 
• tin cập nhật về trạng thái yêu cầu bồi thường, và trả lời các câu hỏi của họ. Điều này cải thiện tính minh bạch và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Chatbot được hỗ trợ bởi AI có thể xử lý một lượng lớn yêu cầu của khách hàng đồng thời có năng lực hỗ trợ 24/7.
• Quản lý quy trình làm việc: Các trợ lý AI tự chủ có thể quản lý toàn bộ quy trình yêu cầu bồi thường, đảm bảo rằng các nhiệm vụ được hoàn thành đúng hạn và tất cả các bước cần thiết được thực hiện. Điều này cải thiện hiệu quả và giảm nguy cơ chậm trễ. 

Tự động hóa doanh nghiệp: Điều phối các trợ lý AI tự chủ

Mặc dù các trợ lý AI vốn đã rất ưu việt, nhưng khi tích hợp với các nền tảng Tự động hóa Quy trình Thông minh (IPA), tiềm năng thực sự của chúng được thể hiện rõ rệt hơn. IPA cung cấp framework để điều phối nhiều trợ lý và tích hợp chúng với các hệ thống hiện có. Giải pháp cho phép công ty bảo hiểm xác định các quy tắc kinh doanh, tự động hóa quy trình làm việc và theo dõi hiệu suất của toàn bộ quy trình yêu cầu bồi thường. IPA có năng lực điều phối các trợ lý  AI, đảm bảo các trợ lý phối hợp cùng nhau hiệu quả.

Nền tảng IPA thường bao gồm các tính năng như:

• Quản lý quy trình kinh doanh (BPM): Các công cụ để thiết kế, thực hiện và giám sát các quy trình kinh doanh.
• Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA): Robot phần mềm có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, ví dụ như nhập liệu và điều hướng hệ thống. RPA có thể được sử dụng để giải quyết vận hành kết nối giữa các hệ thống hiện hành của doanh nghiệp,  và các giải pháp hiện đại được hỗ trợ bởi AI.
• Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Machine Learning (ML): Các thuật toán cho phép các trợ lý học hỏi và thích ứng.
• Phân tích và báo cáo: Tạo ra các dashboard và báo cáo, cung cấp thông tin chi tiết về hiệu quả vận hành của quy trình yêu cầu bồi thường. Những phân tích này có thể được sử dụng để xác định các điểm tắc nghẽn vận hành và các điểm cần cải thiện.

Bằng cách kết hợp Agent Automation với IPA, các công ty bảo hiểm có thể tạo ra một hệ thống xử lý yêu cầu bồi thường thực sự thông minh và tự động.

Tương lai của nghiệp vụ bồi thường bảo hiểm: Vận hành liên tục và tối ưu hiệu quả

Các trợ lý thông minh và IPA giúp thúc đẩy vận hành liên tục và hiệu suất cao cho nghiệp vụ bồi thường trong bảo hiểm. Các yêu cầu bồi thường sẽ được xử lý nhanh chóng và chính xác, với sự can thiệp tối thiểu của con người. Người mua bảo hiểm có thể trải nghiệm giao dịch một cách liền mạch, nhất quán, với giao tiếp minh bạch và dịch vụ cá nhân hóa. Các công ty bảo hiểm sẽ tiết kiệm được chi phí vận hành, tăng cường phát hiện gian lận và thu thập được insights dựa trên dữ liệu. Một nghiên cứu của Gartner dự đoán rằng đến năm 2025, 70% tương tác của khách hàng sẽ liên quan đến AI.

Agentic Automation (APA) và IPA không chỉ là những công nghệ mới nổi; chúng đại diện cho một sự thay đổi cơ bản trong cách vận hành của nghiệp vụ xử lý yêu cầu bồi thường bảo hiểm. Các công ty bảo hiểm áp dụng các công nghệ này sẽ có vị thế tốt để phát triển mạnh mẽ trong thị trường bảo hiểm ngày càng cạnh tranh. Khi AI và ML tiếp tục tiến bộ, các trợ lý AI tự chủ sẽ ngày càng thông minh hơn, xử lý được những tác vụ phức tạp hơn trong tương lai. Sự phát triển liên tục này hứa hẹn một tương lai nơi xử lý yêu cầu bồi thường trở thành một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả cho tất cả các bên liên quan. Việc tích hợp các thiết bị IoT và dữ liệu thời gian thực sẽ nâng cao hơn nữa quá trình tự động hóa và cá nhân hóa yêu cầu bồi thường. Ví dụ, các cảm biến trong ô tô có thể tự động thông báo cho các công ty bảo hiểm về một vụ tai nạn và cung cấp thông tin chi tiết về thiệt hại.