Chuyển đổi số trong ngành bảo hiểm

Chuyển đổi số trong ngành bảo hiểm

Trong thời đại của BI (Business Intelligence) và công nghệ thông minh hiện nay, nhiều doanh nghiệp đang hoạt động phải cố gắng để đạt được doanh thu song song với việc  hiểu rõ thông tin về thị trường. Điều này đặc biệt phù hợp với ngành bảo hiểm, vốn phát triển trong một thị trường cạnh tranh, nơi thói quen của người tiêu dùng đang thay đổi  và các dữ liệu lịch sử vẫn được sử dụng để mô hình hóa và phân mức rủi ro đang bị các yếu tố bên ngoài như biến đổi khí hậu ảnh hưởng mạnh mẽ. Từ thực tế đó, nhiều công ty bảo hiểm đã nghiên cứu và nhận ra giá trị của các phần mềm và dữ liệu không gian  (GIS và RS) trong việc cải thiện các định hướng kinh doanh của chính mình.

Vậy công nghệ GIS và RS đã hỗ trợ các doanh nghiệp bảo hiểm như thế nào? Phần dưới đây sẽ làm rõ về một số ứng dụng  mà dữ liệu và các phần mềm không gian GIS và RS có thể giúp các đại lý bảo hiểm thúc đẩy công việc kinh doanh của họ.

Quản lý và đánh giá rủi ro

Dữ liệu vị trí cung cấp nhiều thông tin mà các công ty bảo hiểm có thể sử dụng để đánh giá rủi ro. Bằng cách sử dụng phần mềm GIS, các công ty bảo hiểm có thể phân tích, chỉ ra những khu vực thường xuyên xảy ra thiên tai,  phân chia các khu vực có nguy cơ rủi ro cao và thấp.

Ví dụ như đối với bảo hiểm  lũ lụt, ranh giới hành chính (với zip code) được sử dụng để chia thành các vùng lớn, sau đó tích hợp các bộ dữ liệu khác nhau để chia thành những vùng rủi ro có độ chính xác cao hơn, có thể nhỏ đến vài mét, được yêu cầu để phân tích mức rủi ro do lũ lụt. Tiếp đó, các vị trí tài sản có thể được mã hóa  chính xác và sau đó có thể xác định được mức độ rủi ro.

Mục đích của việc làm này nhằm tận dụng bộ dữ liệu không gian mức độ chi tiết cao, tổng hợp và hiển thị trên bản đồ  thông qua các công cụ lập bản đồ phân tích. Bằng cách này, tổng giá trị được bảo hiểm (TIV) có thể tính toán được và mức độ rủi ro của từng khu vực cũng có thể được xác định.

Bản đồ phân vùng rủi ro do động đất, nguồn: www.igismap.com
Bản đồ phân vùng rủi ro do động đất, nguồn: www.igismap.com

Bảo lãnh dễ dàng hơn với GIS

Nếu việc đánh giá rủi ro trở nên dễ dàng hơn nhờ các công cụ GIS, thì những người bảo lãnh cũng có thể thực hiện công việc của họ với độ chính xác cao hơn và tốn ít tài nguyên hơn. Ví dụ: các nhà bảo lãnh có thể sử dụng công cụ GIS và RS để thực hiện việc kiểm tra thực địa mà không phải ra hiện trường nhờ công cụ trực quan và phân tích hình ảnh và dữ liệu thu được từ các hệ thống mặt đất, hàng không và vệ tinh. Ở lĩnh vực này, các công nghệ không gian  đang dần trở thành một công cụ tuyệt vời để đánh giá mức độ rủi ro cho các khách hàng tiềm năng và để đưa ra các chính sách bảo hiểm mà không cần kiến ​​thức chuyên sâu về Hồ sơ rủi ro cá nhân.

Bằng cách sử dụng Geographic Underwriting Stations (GUS) – Trạm bảo lãnh , các nhà bảo lãnh bảo hiểm giờ đây có thể truy cập dữ liệu về nhân khẩu học, giá trị tài sản, vị trí của các cơ sở hạ tầng thiết yếu (họng cứu hỏa, trạm cứu hỏa), cơ sở nguy hiểm, đồn cảnh sát và thậm chí cả tỷ lệ tội phạm. Điều này cho phép doanh nghiệp bảo hiểm xây dựng bản đồ rủi ro cho các khu vực cụ thể với độ chính xác cao hơn và hiểu rõ được bối cảnh tình huống của các mối đe dọa hoặc rủi ro tiềm ẩn. Nếu cần, dữ liệu lịch sử có thể được thêm vào để kiểm tra xem tài sản đó có nằm trong khu vực rủi ro cao hay không. Kết hợp dữ liệu lịch sử với thông tin trong khu vực đông dân cư, tỷ lệ tội phạm cao và tần suất xảy ra động đất cao có thể giúp người bảo lãnh đưa ra quyết định sáng suốt về việc có nên thực hiện bảo hiểm tài sản hay không và đánh giá phí bảo hiểm phù hợp cho khoản bảo hiểm đó.

Bảo hiểm rủi ro thiên tai

Thiên tai là vấn đề đối với bất kỳ ai, đặc biệt là những doanh nghiệp hoạt động trong ngành bảo hiểm, khi số lượng thiên tai đang gia tăng trong vài năm qua. Theo Munich RE NatCatSERVICE, số lượng các sự cố thiên nhiên có liên quan  đến Bắc Mỹ trên thực tế đã tăng gấp đôi từ năm 1990 đến năm 2018.

Thống kê số lượng thiên tai khu vực Bắc Mỹ từ năm 1990 – 2018, nguồn: NatCatSERVICE, Munich RE

Mặc dù không thể tránh khỏi những sự cố thiên tai này, nhưng các công ty bảo hiểm có thể tận dụng GIS để cải thiện quy trình đánh giá tổn thất tiềm năng của họ, cũng như có một kế hoạch hành động rõ ràng khi thảm họa xảy ra. Đây là lý do tại sao mô hình CAT và ứng phó với thảm họa là rất quan trọng.

Mô hình hóa thảm họa (CAT): Dự đoán tổn thất với GIS

Các công cụ không gian  cho phép mô hình hóa các tác động của một sự kiện thiên tai như bão hoặc động đất. Mô hình càng chi tiết thì mức độ dự đoán, đánh giá và quản lý các sự kiện trong tương lai càng đạt độ chính xác cao. Việc kết nối dữ liệu có sẵn từ chính phủ, các cơ quan liên quan, các công ty GIS và thậm chí cả dữ liệu mở từ cộng đồng cũng sẽ giúp đạt được những kết quả chất lượng. Sử dụng các bộ dữ liệu này làm đầu vào, phần mềm GIS sẽ tính toán không gian phân bố dưới dạng bản đồ thể hiện những ảnh hưởng của sự kiện thiên tai đến môi trường, cung cấp một cái nhìn tổng quan và chính xác cho các công ty bảo hiểm ước tính thiệt hại và vị trí chính xác của nó.

Tăng tốc quản lý khiếu nại nhờ dữ liệu GIS

Khi điều không thể tránh khỏi xảy ra, các cơ quan bảo hiểm thường bị đánh giá theo cách họ xử lý hậu quả. GIS có thể tác động to lớn đến việc quản lý khiếu nại như một phần của ứng phó thảm họa. Sử dụng công nghệ  bản đồ có thể giúp các công ty bảo hiểm trực quan các khu vực, tài sản và khách hàng bị ảnh hưởng, cho phép đại lý bảo hiểm chủ động và liên hệ với khách hàng trước khi làm việc trực tiếp.

Mô phỏng sự cố theo thời gian thực kết hợp với các mô hình lịch sử để theo dõi tiến trình của sự cố, dự đoán đường đi của sự cố đó với độ chính xác cao hơn. Kết quả này sẽ cho phép các công ty bảo hiểm dự đoán những khách hàng sẽ bị ảnh hưởng và làm việc với khách hàng ngay cả trước khi thảm họa xảy ra. Điều này sẽ giúp đẩy nhanh quá trình xử lý khiếu nại và hỗ trợ khách hàng. Nó cũng có thể giúp giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn thông qua sự hợp tác giữa khách hàng, các công ty tiện ích, phương tiện truyền thông tin tức và chính phủ.

Xác định khu vực bị ảnh hưởng bởi lũ lụt sông Mississippi năm 1989, sử dụng kỹ thuật Change Detection trên phần mềm Erdas Imagine
Xác định khu vực bị ảnh hưởng bởi lũ lụt sông Mississippi năm 1989, sử dụng kỹ thuật Change Detection trên phần mềm Erdas Imagine

Phát hiện và ngăn chặn gian lận bảo hiểm

Theo Coalition Against Insurance Fraud (Hiệp hội chống gian lận bảo hiểm) ước tính, các yêu cầu bảo hiểm gian lận chiếm khoảng 80 tỷ đô la trên tất cả các dòng bảo hiểm mỗi năm ở Mỹ và Canada. Với tỷ suất lợi nhuận vốn đã mỏng, các công ty bảo hiểm luôn phải nỗ lực để giảm bớt tác động tài chính của gian lận. Để làm được điều đó, họ cần phải dự đoán và phát hiện được các gian lận bảo hiểm.

Thống kê tội phạm và gian lận tài chính tại Mỹ
Thống kê tội phạm và gian lận tài chính tại Mỹ

Công nghệ không gian cung cấp các công cụ kiểm tra để phát hiện các gian lận có thể xảy ra. Việc khai báo thông tin sai lệch hoặc giả mạo để có thể hưởng mức phí bảo hiểm thấp hơn hoặc mức định giá đền bù rủi ro cao hơn là rất phổ biến. Khi dữ liệu được trực quan trên bản đồ, quy mô và bản chất của các khiếu nại có thể được nhìn thấy, giúp xác định các khu vực rủi ro hơn, do đó cho phép các công ty bảo hiểm dự đoán các gian lận bảo hiểm.

Sử dụng ảnh máy bay độ phân giải cao để xác thực và tính toán mức độ thiệt hại đối với tài sản ô tô và nhà ở, nguồn: Geospatial Intelligence Center, National Crime Insurance Bureau, 2019
Sử dụng ảnh máy bay độ phân giải cao để xác thực và tính toán mức độ thiệt hại đối với tài sản ô tô và nhà ở, nguồn: Geospatial Intelligence Center, National Crime Insurance Bureau, 2019

Khả năng truy vấn và xem thông tin “trước và sau” khi xảy ra khiếu nại trong môi trường GIS có thể nhanh chóng và hiệu quả, đảm bảo việc kiểm tra chặt chẽ hơn và giảm nguy cơ gian lận. Ví dụ trong nông nghiệp, ảnh vệ tinh thường được sử dụng để so sánh thực trạng trước và sau của một khu đất, phân tích, phát hiện biến động cây trồng để xác định  các thời điểm gieo trồng, thu hoạch, loại cây được trồng, đánh giá mức độ thiệt hại của các khu gieo trồng do các sự cố thiên tai…. Nguồn ảnh vệ tinh phục vụ đánh giá có thể cung cấp trực tuyến miễn phí, nhưng các doanh nghiệp bảo hiểm cần sử dụng các công cụ GIS và RS để thực hiện các phân tích trên. Cách phòng chống gian lận này là cần thiết, vì các công ty bảo hiểm nắm giữ rất nhiều rủi ro.

Gia tăng trải nghiệm khách hàng

Từ các trải nghiệm với các cửa hàng và nhà cung cấp dịch vụ trực tuyến, các khách hàng bảo hiểm hiện nay đang mong đợi một cách tiếp cận cá nhân từ các công ty bảo hiểm. Mặc dù cách tiếp cận này khá mới đối với các công ty bảo hiểm, nhưng ngày nay, nhờ các công cụ GIS, các công ty bảo hiểm có nhiều quyền truy cập vào dữ liệu người tiêu dùng, sử dụng các công cụ phân tích và công nghệ tiếp thị để biến quá trình chuyển đổi thành hiện thực.

Dữ liệu đo lường  kết hợp với mã hóa  có độ chính xác cao có thể được sử dụng để cung cấp trải nghiệm “Get a quote” – “Báo giá nhanh”, nơi khách hàng có thể nhận được báo giá trong vài phút mà không cần nói chuyện với đại lý hoặc trả lời rất nhiều câu hỏi. Điều này đẩy nhanh quá trình thỏa thuận giá bảo hiểm và giảm bớt sự phức tạp cho cả công ty bảo hiểm và khách hàng, do đó cải thiện trải nghiệm của khách hàng.

Tính năng “Get a quote” cho bảo hiểm du lịch dựa trên vị trí, nguồn: www.islands.insure
Tính năng “Get a quote” cho bảo hiểm du lịch dựa trên vị trí, nguồn: www.islands.insure

Như đã nêu ở trên, không chỉ công nghệ GIS có thể cải thiện việc đánh giá rủi ro, mà bằng cách chính xác, các công ty bảo hiểm sau đó có thể cung cấp phí bảo hiểm cạnh tranh cho khách hàng của họ, điều này sẽ nâng cao trải nghiệm của khách hàng và tăng sự trung thành và giữ chân khách hàng.

Công nghệ định vị – nền tảng viễn thông

Pay as you drived (PAYD) hoặc bảo hiểm tính theo  lượng sử dụng (cả số lượng và chất lượng) ngày càng được nhiều công ty bảo hiểm ô tô cung cấp cho khách hàng. Các công ty này sử dụng quy trình xử lý BigData theo không gian  để phân tích dữ liệu GPS thu thập được từ thiết bị telematics (lắp đặt trên ô tô) và theo dõi, kiểm tra hành vi của người lái xe như bẻ lái, vào cua hoặc chạy quá tốc độ. Dữ liệu này sẽ được bổ sung vào các ngữ cảnh không gian, như mạng lưới giao thông với các thông tin  về giới hạn tốc độ, mật độ giao thông và khiếu nại lịch sử nhằm xây dựng mối quan hệ giữa hành vi người lái xe và các khiếu nại này.

Với dữ liệu đó, các công ty bảo hiểm có thể ước tính mức phí cũng như cung cấp các dịch vụ được thiết kế riêng dựa trên thói quen lái xe của từng cá nhân. Dữ liệu GIS mở ra cơ hội mới để giảm thiểu các rủi ro bảo hiểm và tăng điểm cho những lái xe an toàn thông qua giảm mức phí bảo hiểm.

Quy trình phân tích dữ liệu lái xe để xác định mức phí bảo hiểm, nguồn: diligentias.com
Quy trình phân tích dữ liệu lái xe để xác định mức phí bảo hiểm, nguồn: diligentias.com

Phương pháp này cũng được sử dụng nhiều cho các ngành như vận chuyển và phân phối hàng hóa. Các công ty vận tải dựa trên thông tin này, khuyến khích lái xe của họ cạnh tranh để tiếp thị với thông tin lái xe an toàn nhất.

Ngoài việc thu thập dữ liệu, thông tin về các kiểu lái xe riêng lẻ, họ có thể theo dõi vị trí của chiếc xe. Sử dụng cơ chế định vị để xác minh xem thiết bị có vượt qua các ranh giới vô hình như ranh giới  giữa các tiểu bang để từ đó gửi cảnh báo cho người lái xe. Việc có thể giao tiếp với người lái xe trong thời gian thực tạo ra cơ hội mới để cung cấp các dịch vụ dữ liệu thú vị có tính đến vị trí hiện tại của xe, chẳng hạn như cung cấp thông tin giao thông trực tiếp.

IoT đang mở ra nhiều cơ hội hơn với việc các thành phố thông minh thu thập và chia sẻ dữ liệu nhiều hơn thông qua phép đo từ xa và API. Nguồn dữ liệu phong phú này mở ra cơ hội hợp tác và nghiên cứu mới,  với bộ dữ liệu sẵn có ngày một gia tăng.

Vượt qua những thách thức về bảo hiểm với dữ liệu không gian

Ngành bảo hiểm ngày nay phải đối mặt với nhiều thách thức như gia tăng cạnh tranh, yêu cầu trực quan hóa cao, rủi ro danh tiếng, gian lận và sự gia tăng của các thảm họa thiên nhiên. Những thách thức này đang có tác động đáng kể đến năng suất và lợi nhuận của các công ty bảo hiểm.

Để đạt được thành công trong ngành kinh doanh này có nghĩa là phải vừa chấp nhận những thách thức đó  trong khi vẫn phải đảm bảo việc phát hiện và ngăn chặn kịp thời những tấn công vào lỗ hổng bảo hiểm và nhóm khách hàng mang lại lợi nhuận.

Lãnh đạo các công ty bảo hiểm cần phải có khả năng đưa ra các quyết định thông minh hơn ở tất cả các khía cạnh của doanh nghiệp trong điều kiện khí hậu thay đổi như hiện nay. Điều này đòi hỏi nhiều sự hỗ trợ của các cố vấn chiến lược, nhà tích hợp và chuyên gia tư vấn đa ngành đáng tin cậy, những người hiểu nhu cầu kinh doanh và liên tục đánh giá, triển khai và hỗ trợ ứng dụng các giải pháp không gian trong kinh doanh bảo hiểm. Giải pháp đáp ứng nhu cầu có thể không đến từ một phần mềm hay nguồn dữ liệu duy nhất, mà đến từ một đối tác  và nhà tích hợp đáng tin cậy với một giải pháp hoàn chỉnh cả về tầm nhìn và khả năng triển khai.

Nguồn:

  1. How Insurance Leaders Successfully Leverage Geospatial Technologies and Data | Korem
  2. GIS & Risk Assessment – Geospatial World

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *