Nguồn: insurancebusinessmag.com

Tập đoàn bảo hiểm đa quốc gia Tokio Marine sẽ khai thác trí tuệ nhân tạo^[1] (AI) để tính toán và xử lý tự động yêu cầu bồi thường thiệt hại trong các hoạt động bảo hiểm của mình tại Nhật Bản nhằm nâng cao năng suất giải quyết khiếu nại.

Giải pháp AI được phát triển bởi công ty khởi nghiệp Tractable có trụ sở tại London, phân tích hình ảnh về hư hại trên ô tô gần thời gian thực. Sau đó hệ thống sẽ đưa ra dữ liệu về các phương án khả thi như sửa chữa, sơn lại hay sơn che vết trầy xước, cũng như ước tính thời gian sửa xe. Giải pháp này giúp đẩy nhanh tốc độ xem xét khiếu nại từ xa, giảm thời gian chờ đợi từ vài ngày xuống còn vài phút. Các công ty bảo hiểm và công ty sửa xe cũng sẽ thống nhất phương án sửa chữa nhanh hơn, giúp khách hàng có thể lấy xe về sớm hơn.

Tokio Marine là công ty bảo hiểm lớn đầu tiên của Nhật Bản khai thác giải pháp đánh giá thiệt hại tự động bằng AI. Ông Hidenori Kobayashi – Phó tổng giám đốc Tokio Marine cho biết, “Ở Nhật, cần 2-3 tuần sau một tai nạn mới xác định được số tiền phải chi trả. Với việc triển khai công nghệ từ Tractable – công ty hàng đầu thế giới về AI, để đánh giá hư hại trên ô tô, chúng tôi hy vọng sẽ rút ngắn đáng kể được khoảng thời gian đó, củng cố vị thế tiên phong sử dụng công nghệ mới nhằm đơn giản hóa quy trình yêu cầu bồi thường cho các khách hàng của chúng tôi.”

Theo Tractable, chương trình AI của họ sử dụng công nghệ học sâu^[3] cho điện toán thị giác^[4], cùng với các công nghệ máy học khác^[2]. AI được đào tạo với hàng triệu bức ảnh về hư hại ô tô cùng kết quả thẩm định tương ứng, từ đó các thuật toán sẽ được hình thành từ kinh nghiệm phân tích lượng lớn các trường hợp trên. Ông Alex Dalyac – đồng sáng lập và CEO của Tractable nhận định, “Việc hợp tác này chứng minh chất lượng công nghệ, sự phát triển giải pháp và niềm tin vào nhân lực của chúng tôi. Công nghệ điện toán thị giác giúp tăng tốc độ phục hồi sau tai nạn, nó đang được ứng dụng ngày càng nhiều và tạo nên những giá trị riêng biệt.”

——————————————————————-

^[1] Trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence): mô phỏng các chức năng nhận thức của con người bằng các hệ thống máy móc, như học tập (thu nhận thông tin và quy tắc sử dụng thông tin), hệ thống lý luận (sử dụng quy tắc để đạt được kết luận gần đúng hoặc xác định) và tự điều chỉnh.

^[2] Máy học (machine learning): là một lĩnh vực con của Trí tuệ nhân tạo sử dụng các thuật toán cho phép máy tính có thể học từ dữ liệu để thực hiện các công việc mà không cần phải được lập trình cụ thể.

^[3] Học sâu (deep learning): là một nhánh của machine learning, sử dụng mạng lưới thần kinh với nhiều lớp phân tích dữ liệu với các biểu diễn đã học tương tự như cách một người nhìn vào một vấn đề. Một thuật toán deep learning có thể thực hiện một nhiệm vụ nhiều lần, mỗi lần điều chỉnh nó để cải thiện kết quả. Deep learning có thể giải quyết những vấn đề nào cần ‘suy nghĩ’ để tìm ra.

^[4] Điện toán thị giác (computer vision): là khả năng và quy trình để máy tính hiểu được môi trường xung quanh thông qua một loạt các bước bắt đầu bằng việc có được hình ảnh đầu tiên, và sau đó đạt được sự hiểu biết thông qua xử lý và phân tích hình ảnh. Điện toán thị giác là một trong những lĩnh vực ứng dụng deep learning tốt nhất.