【kqbd feyenoord】Tự động hóa xử lý tài liệu mang đến trải nghiệm vượt trội cho ngành Bảo hiểm

Gần đây,ựđộnghóaxửlýtàiliệumangđếntrảinghiệmvượttrộichongànhBảohiểkqbd feyenoord một số doanh nghiệp ngành Bảo hiểm đã ứng dụng công nghệ Nhận dạng ký tự quang học (OCR) thế hệ mới của VinBigdata để tự động hóa quy trình xử lý tài liệu.

Công nghệ mới đã mang lại hiệu quả đột phá trong việc rút ngắn thời gian chi trả quyền lợi bảo hiểm cũng như gia tăng trải nghiệm khách hàng và nâng cao lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp.

Số hoá trải nghiệm khách hàng

Trong những năm gần đây, chuyển đổi số tại Việt Nam có bước tiến mạnh mẽ. Từ những nỗ lực trong việc số hóa thủ tục hành chính như CCCD gắn chip, các dịch vụ công được chuyển lên hệ thống trực tuyến đưa Việt Nam vào xếp hạng 71/193 của Chỉ số phát triển Chính phủ điện tử năm 2024. Với xu thế đó, các doanh nghiệp cũng là đầu tàu trong việc áp dụng công nghệ vào quy trình vận hành và các sản phẩm dịch vụ của mình.

Đơn cử như ngành bảo hiểm nhân thọ, trước những sửa đổi và cập nhật trong Luật Kinh doanh Bảo hiểm, các công ty bảo hiểm sử dụng công nghệ như một hướng đi mới để thích ứng với bối cảnh thị trường.

Cụ thể, các doanh nghiệp bảo hiểm cũng áp dụng công nghệ vào quy trình vận hành quản lý của mình để quản lý cơ sở dữ liệu khách hàng đồ sộ và phức tạp. Điều này đã giúp các công ty tối ưu hóa bộ máy vận hành và tiết kiệm ngân sách, đặc biệt trong việc thích ứng với làn sóng mới từ Luật Kinh doanh bảo hiểm.

Điển hình như Prudential, một trong những doanh nghiệp bảo hiểm đầu tiên “dịch chuyển” quy trình chi trả, bồi thường truyền thống lên hệ thống điện tử E-claim kể từ năm 2018. Khách hàng có thể dễ dàng nộp hồ sơ yêu cầu bồi thường qua các cổng thông tin trực tuyến như trang Zalo chính thức của Prudential Việt Nam, hoặc qua ứng dụng và website PRUOnline.

Mới đây, doanh nghiệp này ứng dụng công nghệ OCR thế hệ mới nhằm tự động hóa quy trình giải quyết các yêu cầu chi trả quyền lợi bảo hiểm cấp thiết như chăm sóc sức khỏe ngoại trú, hỗ trợ viện phí, phẫu thuật…

Được biết, OCR thế hệ mới là giải pháp do Prudential phối hợp nghiên cứu và phát triển cùng Công ty cổ phần VinBigdata (Tập đoàn Vingroup), với khả năng tự động đọc và phân tích các thông tin trên chứng từ bảo hiểm mà khách hàng nộp dưới dạng hình ảnh.

Nhờ vậy, khách hàng của Prudential có thể nhanh chóng nhận được phản hồi từ hệ thống cũng như kết quả giải quyết quyền lợi bảo hiểm chỉ trong vài phút. Song song với đó, tư vấn viên có thể theo dõi sát sao quá trình xử lý yêu cầu của khách hàng và chủ động hỗ trợ kịp thời khi cần.

Theo ghi nhận từ Prudential trong khoảng thời gian từ 19/10 đến 5/11, giải pháp OCR thế hệ mới đã hỗ trợ giải quyết hơn 50% các trường hợp yêu cầu quyền lợi bảo hiểm của Prudential, giúp giảm thiểu đáng kể thời gian chờ của khách hàng. Trong đó, có 243 yêu cầu nhận được kết quả chi trả chỉ trong vòng 3 phút, và 1.636 yêu cầu nhận được kết quả trong vòng 30 phút tính từ thời gian khách hàng nộp yêu cầu thành công cho đến thời gian nhận được kết quả chi trả.

Bước đột phá trong xử lý tài liệu nhờ Gen AI

Trên thực tế, việc xử lý và số hoá giấy tờ, tài liệu với sự trợ giúp của công nghệ OCR diễn ra trước đó tại nhiều tổ chức, doanh nghiệp Việt Nam. Tuy nhiên, hầu hết các đơn vị chỉ sử dụng phương pháp OCR truyền thống.

Theo TS. Nguyễn Quý Hà - Giám đốc Khối Công nghệ Phân tích hình ảnh VinBigdata - điểm khác biệt giữa giải pháp OCR thế hệ mới của VinBigdata so với các sản phẩm hiện có trên thị trường là cách tiếp cận và ứng dụng công nghệ mới như AI tạo sinh (Gen AI).

Không đơn thuần chỉ là phát triển một giải pháp trích xuất ký tự chữ viết từ văn bản, công nghệ mới của VinBigdata mang đến công cụ toàn diện theo hướng Xử lý tài liệu thông minh (Intelligent Document Processing - IDP), đồng thời, kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) truyền thống để tăng cường khả năng xử lý của các thuật toán.

Cụ thể, giải pháp OCR thế hệ mới của VinBigdata có thể xử lý linh hoạt các định dạng văn bản khác nhau và hoàn toàn không bị giới hạn về số lượng giấy tờ, tài liệu. Đặc biệt, công nghệ Gen AI giúp giải pháp dễ dàng trích xuất tất cả trường văn bản của bất kỳ tài liệu nào, đồng thời trích xuất thông tin từ các mẫu giấy tờ mới mà không mất thời gian thu thập dữ liệu hay đào tạo mô hình AI.

Giải pháp cũng hỗ trợ hàng loạt tính năng hữu ích như tự động kiểm tra chất lượng tài liệu; phân loại và tách nhiều tài liệu trong một file, nhiều tài liệu trên cùng một trang; các công cụ hỗ trợ cải thiện chất lượng hình ảnh giấy tờ, công cụ hiệu chỉnh bảng…

Đại diện VinBigdata cho biết, trong quá trình phối hợp phát triển sản phẩm cùng Prudential, đội ngũ triển khai nhận thấy vấn đề khách hàng thường gặp phải là một văn bản có thể có cấu trúc đa dạng, từ đơn giản tới phức tạp; cùng một loại giấy tờ nhưng có thể phát sinh hàng trăm, hàng nghìn mẫu khác nhau.

Thông tin mà khách hàng quan tâm và cần trích xuất cũng có đủ loại, từ các trường thông tin chữ in hoặc chữ viết tay, cho tới bảng biểu, dấu mộc, chữ ký… Cùng một thông tin lại có thể được thể hiện rất khác nhau trên tài liệu, ví dụ như các định dạng khác nhau của ngày tháng, bảng biểu có đường kẻ hoặc không, dấu tròn, dấu vuông, chữ ký tay, chữ ký số… Thậm chí có cả những dữ liệu không xuất hiện trên giấy tờ, cần phải dựa vào ngữ cảnh và tri thức để đưa ra thông tin.

“Đó đều là những thách thức rất lớn mà giải pháp của VinBigdata giải quyết được và đang cải tiến mỗi ngày để có thể hỗ trợ cho doanh nghiệp một cách hiệu quả hơn”, TS. Nguyễn Quý Hà chia sẻ thêm.

Bên cạnh việc triển khai giải pháp OCR thế hệ mới trong lĩnh vực Bảo hiểm, trong thời gian tới, VinBigdata sẽ tiếp tục đẩy mạnh ứng dụng của giải pháp này trong các lĩnh vực khác như Ngân hàng - Tài chính, Dịch vụ công…góp phần tối ưu và tự động hóa các quy trình cốt lõi, từ đó gia tăng tối đa trải nghiệm khách hàng.

Thông qua việc không ngừng nghiên cứu và tích hợp các công nghệ lõi mới nhất vào hệ sinh thái sản phẩm, VinBigdata kỳ vọng có thể đồng hành cùng các doanh nghiệp Việt Nam kiến tạo nên những giá trị và dịch vụ xuất sắc, mang đến trải nghiệm vượt trội cho khách hàng.