Xu hướng ứng dụng OCR trong ngành bảo hiểm tại Việt Nam

Nhận dạng Ký tự Quang học (OCR) là công nghệ có thể chuyển đổi chính xác văn bản từ các tài liệu bảo hiểm đã quét hoặc chụp ảnh thành các định dạng số, có thể chỉnh sửa. Ứng dụng OCR trong ngành bảo hiểm – vốn đặc trưng bởi khối lượng dữ liệu lớn – đang được đẩy mạnh, để trích xuất các trường thông tin cần thiết trên các loại giấy từ tuỳ thân nhanh chóng, giảm thời gian xử lý hồ sơ và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Xu hướng này chính là yếu tố thúc đẩy việc số hóa thủ tục hành chính, như thẻ căn cước công dân gắn chip và các dịch vụ công trực tuyến, giúp Việt Nam đạt vị trí 71/193 trong Chỉ số phát triển Chính phủ điện tử năm 2024.  Trong bài viết này, FPT.AI sẽ trình bày chi tiết về công nghệ OCR trong ngành bảo hiểm, những lợi ích mà nó mang lại trong việc tự động hóa quy trình, cải thiện độ chính xác và trải nghiệm khách hàng. Cùng khám phá nhé!

Công nghệ OCR trong bảo hiểm là gì?

Nhận dạng Ký tự Quang học (OCR) là công nghệ chuyển đổi văn bản in, đánh máy hoặc viết tay từ tài liệu bảo hiểm đã quét, PDF hoặc ảnh chụp mẫu đơn, hóa đơn, thẻ ID và hợp đồng bảo hiểm thành dạng dữ liệu số có thể chỉnh sửa và tìm kiếm. OCR còn hỗ trợ việc lưu trữ, truy xuất và quản lý thông tin dễ dàng hơn, tiết kiệm thời gian, công sức dịch máy (Machine Translation), chuyển văn bản thành giọng nói và khai thác văn bản (Text mining).

Với sự phát triển của các công cụ OCR, các công ty bảo hiểm có thể cải thiện hiệu suất vận hành, đặc biệt khi môi trường tài chính ngày càng dễ tổn thương trước các tác động từ các yếu tố ngoại cảnh như biến đổi khí hậu.

>>> XEM THÊM: 10 phần mềm chuyển văn bản thành giọng nói online miễn phí

Vai trò của công nghệ OCR trong việc xử lý tài liệu bảo hiểm

Đối với các doanh nghiệp bảo hiểm phi nhân thọ, việc nhập liệu và quản lý hồ sơ thủ công đòi hỏi nhiều nhân sự và mất thời gian, dễ dẫn đến sai sót và trì hoãn quy trình xét duyệt, chi trả bảo hiểm.

Ví dụ, hồ sơ bảo lãnh viện phí có thể bao gồm hàng trăm giấy tờ cần xác minh người bệnh đã thực sự sử dụng dịch vụ tại cơ sở y tế như chỉ định khám, điều trị nội trú/ngoại trú, giấy tờ phẫu thuật,… Doanh nghiệp bảo hiểm có thể mất đến 14 ngày để xử lý trước khi quyết định chi trả. Hơn nữa, việc lưu trữ hồ sơ giấy dễ dẫn đến thất lạc thông tin, gây khó khăn khi tra cứu và đối chiếu dữ liệu.

Đối với khách hàng, thời gian ký kết hợp đồng bảo hiểm có thể kéo dài hàng tháng, trong khi quá trình yêu cầu bồi thường bị chậm trễ do phụ thuộc vào xét duyệt thủ công. Điều này làm giảm trải nghiệm của khách hàng và khiến họ tìm đến các công ty bảo hiểm có dịch vụ nhanh chóng và tiện lợi hơn.

Công nghệ OCR khắc phục triệt để toàn bộ các vấn đề này, với các lợi ích nổi bật sau cho ngành bảo hiểm:

• Giảm thiểu công việc/thủ tục thủ công: Kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI), xử lý tài liệu thông minh (IDP) và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), công nghệ Nhận dạng Ký tự Quang học (OCR) tự động hóa và đơn giản hóa quá trình trích xuất thông tin từ mẫu đơn yêu cầu bồi thường và các tài liệu hỗ trợ, nhập liệu, phân loại và xử lý yêu cầu bảo hiểm. Nhờ đó, khi khách hàng muốn gia hạn chính sách hoặc mua một gói bảo hiểm khác từ cùng một thương hiệu, họ sẽ nhận được giải pháp yêu cầu trong vài giây, không cần phải điền quá nhiều mẫu đơn hoặc cung cấp lại những thông tin đã đưa ra trước đó.
• Nâng cao khả năng truy xuất và quản lý dữ liệu: Khi ứng dụng OCR, toàn bộ hồ sơ bảo hiểm của khách hàng sẽ được số hóa và lưu trữ trên hệ thống, giúp việc truy xuất trở nên nhanh chóng và tiện lợi. Chỉ với vài cú nhấp chuột, nhân viên có thể tìm kiếm, đối chiếu thông tin dễ dàng mà không phải lục tìm trong kho tài liệu giấy cồng kềnh. Hơn nữa, dữ liệu được lưu trữ theo chuẩn hệ thống, giúp doanh nghiệp quản lý và khai thác hiệu quả trong các nền tảng dữ liệu lớn (Big Data).
• Giảm chi phí và tăng hiệu quả: OCR giúp giảm thiểu sai sót, tăng năng suất làm việc và tiết kiệm chi phí lưu trữ tài liệu vật lý. Việc số hóa tài liệu không chỉ giúp giảm chi phí tủ đựng và không gian mà còn cho phép doanh nghiệp sử dụng nguồn lực này vào các sáng kiến chiến lược.
• Cải thiện độ chính xác: OCR giúp giảm sai sót trong quá trình nhập liệu, đảm bảo thông tin chính xác và dễ dàng truy xuất khi cần thiết, từ đó giảm thiểu tranh chấp, tổn thất tài chính và tăng sự hài lòng của khách hàng.
• Hỗ trợ làm việc từ xa và đảm bảo tính bảo mật: Nhờ bộ lưu trữ Cloud hiện đại, nhân viên bảo hiểm có thể truy cập, xử lý hồ sơ khách hàng từ bất cứ đâu, ngay cả khi làm việc từ xa. Điều này đặc biệt hữu ích trong các tình huống bất khả kháng như đại dịch Covid-19, khi các lệnh giãn cách xã hội khiến việc xử lý hồ sơ giấy tại văn phòng trở nên khó khăn. Đồng thời, việc lưu trữ dữ liệu trực tiếp trên hệ thống CRM của doanh nghiệp giúp tăng cường tính bảo mật, hạn chế rủi ro rò rỉ thông tin do giảm bớt sự can thiệp của con người vào quá trình xử lý hồ sơ.

• Tăng cường trải nghiệm khách hàng: Ứng dụng OCR trong ngành bảo hiểm giúp khách hàng dễ dàng thao tác trực tuyến trên điện thoại hoặc máy tính, thay thế các thủ tục giấy tờ phức tạp và giảm thiểu thời gian chờ đợi khi giải quyết hồ sơ. Các công cụ OCR hiện đại còn cung cấp quyền truy cập thời gian thực vào thông tin quan trọng, giúp cải thiện việc ra quyết định về chính sách và đánh giá rủi ro, góp phần xây dựng mối quan hệ bền vững với khách hàng.
• Thu hút khách hàng chiến lược: Việc khớp sản phẩm và dịch vụ bảo hiểm với nhu cầu của khách hàng là cần thiết để thu hút khách hàng. Các công cụ OCR có thể phân tích lượng lớn dữ liệu văn bản, so sánh chính sách của các gói bảo hiểm được tải lên trực tuyến để cung cấp một kế hoạch bảo hiểm tốt hơn/giá rẻ hơn tuỳ theo nhu cầu của khách hàng. Đây là điều các quy trình thủ công có thể không đủ khả năng xử lý một cách hiệu quả.
• Tuân thủ quy định tốt hơn: Việc số hóa dữ liệu giúp các công ty bảo hiểm dễ dàng theo dõi, kiểm toán bảng lương, tạo chứng chỉ bảo hiểm, xử lý hóa đơn, đảm bảo tuân thủ các quy định pháp lý và bảo mật dữ liệu.
• Tăng tính cạnh tranh: Công nghệ OCR giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và giảm chi phí, tạo ra lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ cho các công ty bảo hiểm trong việc xử lý yêu cầu nhanh chóng và chính xác.
• Dự báo chính xác và ra quyết định nhanh chóng: OCR hỗ trợ thu thập và xử lý dữ liệu lớn, giúp các công ty bảo hiểm dự đoán xu hướng thị trường, hành vi khách hàng và rủi ro, từ đó đưa ra quyết định chiến lược như thẩm định, xử lý yêu cầu bồi thường và quản lý hợp đồng dựa trên dữ liệu lịch sử một cách chính xác.
• Cải thiện bảo mật: Dữ liệu số hóa được bảo vệ và lưu trữ an toàn hơn, giảm thiểu nguy cơ mất mát thông tin và gian lận, đảm bảo tính minh bạch và bảo mật trong quá trình xử lý thông tin bảo hiểm.

Thị trường công nghệ OCR toàn cầu đã đạt giá trị 12,56 tỷ USD vào năm 2023 và được dự báo sẽ tăng trưởng mạnh mẽ với tỷ lệ tăng trưởng gộp hàng năm (CAGR) lên đến 15,2% từ năm 2024 đến 2030. Điều này chứng tỏ OCR đang dần trở thành một yếu tố then chốt trong việc tối ưu hóa quy trình, nâng cao hiệu quả hoạt động và tạo ra sự khác biệt để các công ty bảo hiểm giữ vững lợi thế cạnh tranh trên thị trường.

>>> XEM THÊM: Ứng dụng OCR trong ngân hàng: Đột phá hiệu suất nhờ số hoá

Quy trình trích xuất thông tin từ tài liệu bảo hiểm bằng công nghệ OCR

• Thu thập dữ liệu: Thu thập tất cả giấy tờ cần được số hóa và xử lý, bao gồm mẫu yêu cầu bồi thường, đơn xin bảo hiểm, hóa đơn và các tài liệu nhận dạng.
• Chụp tài liệu: Chụp tài liệu bằng máy quét có độ phân giải cao, máy ảnh kỹ thuật số hoặc smartphone. Quá trình quét phải đảm bảo tối ưu hóa độ sáng, độ tương phản để văn bản rõ ràng và dễ đọc.
• Tiền xử lý hình ảnh: Tiền xử lý hình ảnh để nâng cao chất lượng tài liệu, bao gồm: Sửa lỗi ảnh nghiêng (Deskewing), giảm nhiễu và vết mờ (Noise reduction), điều chỉnh độ tương phản giữa văn bản và nền (Contrast adjustment) và chuyển đổi sang đen trắng (Binarization) để đơn giản hóa quá trình nhận dạng văn bản.
• Xử lý OCR: Sau khi hình ảnh đã được tiền xử lý, phần mềm OCR tiến hành phân tích văn bản trong tài liệu qua các bước:
  • Xác định vùng chứa văn bản (Text detection): Sử dụng các kỹ thuật như phát hiện cạnh, phân tích thành phần kết nối và phát hiện đường viền để nhận diện khối văn bản trong hình ảnh
  • Nhận dạng các ký tự riêng lẻ (Character recognition): Dùng các phương pháp như các hồ sơ chiếu (Projection Profiles), phân tích sự phân bố cường độ pixel để phân tách các dòng và ký tự trong các vùng văn bản
  • Tái dựng văn bản (Text reconstruction): Sắp xếp các ký tự thành các dòng và đoạn văn dễ đọc, đảm bảo xác định đúng thứ tự và khoảng cách giữa chúng

• Trích xuất dữ liệu: Sau khi OCR nhận diện văn bản, phần mềm trích xuất các thông tin quan trọng từ tài liệu bằng các kỹ thuật như biểu thức chính quy (regular expressions), nhận diện thực thể tên (Named Entity Recognition – NER) hoặc các thuật toán phân tích tùy chỉnh, tùy thuộc vào độ phức tạp của tài liệu. Trích xuất dữ liệu gồm 2 bước:
  • Xác định trường dữ liệu (Field identification): Xác định các phần cụ thể trong tài liệu, như tên khách hàng, tên hợp đồng, ngày tháng, số hợp đồng, chi tiết và số tiền bảo hiểm.
  • Tổ chức dữ liệu (Data organization): Sắp xếp các dữ liệu đã xác định thành một định dạng có cấu trúc, chẳng hạn như bảng hoặc bảng tính, để dễ dàng truy xuất và xử lý.
• Xác minh và kiểm tra: Đảm bảo dữ liệu chính xác bằng 1 trong 2 phương pháp:
  • Xác minh tự động (Automated Validation): Sử dụng các quy tắc và phép tính đã được thiết lập trước để kiểm tra độ chính xác của dữ liệu. Ví dụ, kiểm tra xem ngày tháng có đúng định dạng và trong phạm vi hợp lý hay không, hoặc đảm bảo rằng số hợp đồng tuân theo cấu trúc nhất định.
  • Xác minh thủ công (Manual Verification): Người kiểm tra sẽ xem xét và đối chiếu lại các thông tin quan trọng, đặc biệt là khi kiểm tra tự động không đủ chính xác. Ví dụ, tên khách hàng và địa chỉ có thể được đối chiếu với cơ sở dữ liệu khách hàng hiện có của công ty.
• Kết quả đầu ra: Xuất dữ liệu đã xác minh vào định dạng và hệ thống mong muốn. Điều này có thể bao gồm:
  • Xuất dữ liệu (Exporting data): Lưu dữ liệu có cấu trúc vào các định dạng như CSV, Excel, hoặc trực tiếp vào cơ sở dữ liệu.
  • Tích hợp với hệ thống (Integrating with systems): Nhập dữ liệu vào hệ thống quản lý bảo hiểm, phần mềm CRM hoặc các ứng dụng liên quan khác để tiếp tục xử lý và phân tích.

>>> XEM THÊM: TOP 6 phần mềm nhận dạng văn bản cho điện thoại, máy tính

Các ứng dụng phổ biến của công nghệ OCR trong ngành bảo hiểm

Dưới đây là các trường hợp sử dụng khác nhau của OCR trong ngành bảo hiểm:

• Quản lý hợp đồng bảo hiểm: OCR giúp tự động hóa việc số hóa các tài liệu hợp đồng bảo hiểm có nhiều trang với các điều khoản khác nhau, làm cho việc tra cứu và nghiên cứu thông tin trở nên nhanh chóng và chính xác. Việc tự động hóa này giúp giảm bớt công việc hành chính, nâng cao hiệu quả và đảm bảo dữ liệu hợp đồng luôn cập nhật và chính xác.
• Thẩm định: OCR hỗ trợ các nhân viên thẩm định trích xuất dữ liệu từ tất cả báo giá và chính sách bảo hiểm, giúp nâng cao độ chính xác trong việc đánh giá rủi ro, bảo vệ các nhà đầu tư và các tổ chức tài chính khỏi các khoản lỗ lớn. Công nghệ này giúp đơn giản hóa quy trình thẩm định, đưa ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn, đồng thời giúp phân tích dữ liệu để đưa ra báo giá chính xác.
• Tuân thủ và kiểm toán: OCR giúp xử lý và lưu trữ tài liệu hiệu quả, đảm bảo tuân thủ các quy định và chuẩn bị sẵn sàng cho các cuộc kiểm toán. Công nghệ này giúp lưu trữ thông tin đúng cách, duy trì hồ sơ minh bạch và giảm thiểu rủi ro bị xử phạt do không tuân thủ.
• Phát hiện gian lận (Fraud Detection): OCR có thể phát hiện sự bất nhất trong các tài liệu như mẫu đơn yêu cầu bồi thường, báo cáo y tế và hóa đơn, từ đó tạo ra cảnh báo gian lận như yêu cầu bồi thường giả. Việc so sánh thông tin từ nhiều nguồn khác nhau giúp giảm thiểu các rủi ro và các khoản thua lỗ do gian lận.
• Đánh giá rủi ro: OCR giúp số hóa và trích xuất thông tin từ các báo cáo khảo sát tài sản, báo cáo kiểm tra và dữ liệu lịch sử, giúp đánh giá rủi ro một cách toàn diện. Công nghệ này giúp các công ty bảo hiểm đưa ra quyết định chính xác hơn về các điều kiện và giá trị hợp đồng bảo hiểm.
• Xử lý yêu cầu bồi thường: OCR tự động trích xuất dữ liệu từ các mẫu yêu cầu bồi thường và các tài liệu liên quan, bao gồm báo cáo y tế, hóa đơn sửa chữa và hình ảnh. Điều này giúp giảm thời gian xử lý và tăng độ chính xác, nâng cao trải nghiệm của khách hàng khi yêu cầu bồi thường được giải quyết nhanh chóng.
• Quản lý hợp đồng bảo hiểm: OCR tự động hóa quá trình nhập liệu, quản lý đơn xin bảo hiểm, hợp đồng bảo hiểm và gia hạn, giúp giảm chi phí hành chính và nâng cao hiệu quả. Công nghệ này giúp tìm kiếm, truy xuất và cập nhật thông tin hợp đồng một cách dễ dàng và nhanh chóng.

>>> XEM THÊM: ICR là gì? Tìm hiểu về công nghệ nhận dạng ký tự thông minh

Thách thức khi sử dụng công nghệ OCR trong việc trích xuất dữ liệu từ tài liệu bảo hiểm

Dưới đây là một hạn chế của công nghệ OCR trong việc trích xuất dữ liệu từ tài liệu bảo hiểm.

• Vấn đề chất lượng tài liệu: Chất lượng của tài liệu ảnh hưởng lớn đến hiệu quả của OCR. Các tài liệu có độ phân giải thấp, vết bẩn, nhòe chữ hoặc mờ đều có thể gây khó khăn trong việc trích xuất dữ liệu chính xác. Việc đảm bảo tài liệu có chất lượng cao trước khi xử lý OCR là rất quan trọng, nhưng điều này lại khó kiểm soát, đặc biệt đối với các tài liệu cũ hoặc bị hư hỏng.
• Định dạng tài liệu đa dạng: Tài liệu bảo hiểm có thể có nhiều định dạng khác nhau, như chữ viết tay, in ấn hoặc tệp điện tử, mỗi loại đều có thách thức riêng khi sử dụng OCR. Chữ viết tay là một trong những dạng khó nhận diện nhất, và các tài liệu có bố cục phức tạp (như bảng biểu hoặc mẫu đơn có cột) cũng làm tăng độ khó trong việc trích xuất dữ liệu chính xác. Phát triển các giải pháp OCR có thể nhận dạng chữ viết tay chính xác là một thử thách lớn.
• Mối lo ngại về bảo mật: Tài liệu bảo hiểm thường chứa thông tin nhạy cảm như dữ liệu cá nhân và tài chính. Việc số hóa thông tin này thông qua OCR gây ra lo ngại về bảo mật, đặc biệt khi bảo vệ tài liệu khỏi truy cập trái phép hoặc các cuộc tấn công. Các công ty bảo hiểm cần triển khai các biện pháp bảo mật mạnh mẽ như mã hóa và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu để bảo vệ tài liệu số.
• Thách thức trong việc tích hợp hệ thống: Các công ty bảo hiểm thường sử dụng các hệ thống và phần mềm cũ, điều này làm cho việc tích hợp công nghệ OCR vào các hệ thống hiện có trở nên khó khăn. Để các giải pháp OCR hoạt động hiệu quả, chúng phải tương thích với các hệ thống này và phù hợp với quy trình công việc hiện tại. Điều này có thể dẫn đến chi phí và thời gian triển khai tăng lên, đặc biệt đối với những công ty có cơ sở hạ tầng cũ.
• Độ chính xác của OCR: Mặc dù công nghệ OCR đã có những tiến bộ, nhưng độ chính xác vẫn còn là một vấn đề. Các sự khác biệt về kiểu chữ, phong cách viết tay, và bố cục tài liệu có thể làm giảm độ chính xác của kết quả. Ngay cả các công cụ OCR tốt nhất cũng chỉ đạt độ chính xác khoảng 97%, và các sai sót nhỏ trong việc trích xuất dữ liệu có thể gây ra những vấn đề lớn sau này, như sai sót trong hợp đồng hoặc yêu cầu bồi thường. Do đó, các công ty bảo hiểm thường phải thêm một lớp xác thực dữ liệu để đảm bảo tính chính xác.
• Thách thức kỹ thuật: Công nghệ OCR vẫn gặp phải một số khó khăn kỹ thuật, đặc biệt khi xử lý các bản quét kém chất lượng hoặc tài liệu viết tay. Điều này có thể dẫn đến sai sót trong việc trích xuất dữ liệu, yêu cầu sự can thiệp thủ công để sửa chữa. Các công ty như LoanLogics đã phát triển các công cụ OCR sử dụng thuật toán học máy để cải thiện độ chính xác bằng cách học từ các lỗi xử lý tài liệu trước đó.

>>> XEM THÊM: OCR vs IDP: Đâu là sự khác biệt?

Phần mềm OCR FPT AI Read hỗ trợ doanh nghiệp bảo hiểm như thế nào?

Được phát triển bởi đội ngũ kỹ thuật viên chuyên nghiệp, FPT AI Read là giải pháp OCR đang dẫn đầu về hiệu quả ứng dụng trong lĩnh vực Bảo hiểm. Tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI), công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tối ưu cho thị trường Việt Nam, thị giác máy tính (Computer Vision), công nghệ Học Sâu (Deep Learning) và công nghệ Học máy (Machine Learning) tiên tiến, FPT AI Read có độ chính xác lên đến 98%.

Các trường thông tin về danh tính bệnh nhân, tình trạng bệnh, phương pháp điều trị… sẽ được hệ thống FPT AI Read bóc tách, đối chiếu với các tiêu chí và hạn mức bảo hiểm của khách hàng. Toàn bộ quy trình xử lý dữ liệu cồng kềnh sẽ được tinh gọn, giúp doanh nghiệp bảo hiểm nhanh chóng trích xuất thông tin, văn bản tiếng Việt từ hình ảnh một cách hiệu quả.

Theo phản hồi từ một doanh nghiệp bồi thường độc lập là đối tác của FPT Smart Cloud cho biết: “FPT AI Read đã giúp tự động hóa nhiều bước trong quy trình xử lý yêu cầu bồi thường, không những giúp giảm thời gian, mà còn xử lý được nhiều yêu cầu bồi thường hơn. Thời gian từ khi nhận được yêu cầu bảo lãnh viện phí từ bệnh viện đến khi xử đưa ra kết quả bồi thường chỉ mất vài giờ, thậm chí là 30 phút. Khách hàng của chúng tôi được chi trả viện phí trước cả khi hoàn tất thủ tục ra viện.”

Bảo hiểm AIA đã ứng dụng FPT AI Read vào nghiệp vụ thẩm định hồ sơ. Nhờ giải pháp này, khách hàng không cần phải tự điền thông tin, nhân viên tư vấn cũng không mất thời gian nhập liệu thủ công. Kết quả là quy trình xử lý hồ sơ được rút ngắn, giúp nhân viên tiết kiệm thời gian và tăng hiệu suất làm việc lên 60%.

Việc hợp tác giữa bệnh viện với các công ty bảo hiểm đi đầu trong chuyển đổi số sẽ tối giản quy trình bồi thường, tăng tính chính xác trong đánh giá rủi ro và đưa ra quyết định chính xác về phạm phạm vi bảo hiểm, mang lại cho khách hàng dịch vụ chăm sóc sức khỏe tốt nhất với những tiện ích giá trị và thiết thực.

Với khả năng nhận dạng và trích xuất không giới hạn các loại văn bản, giấy tờ, FPT AI Read chính là sự lựa chọn hàng đầu của các doanh nghiệp, tổ chức, cá nhân trong nghiệp vụ số hóa quy trình giấy tờ doanh nghiệp để cải thiện hiệu suất và dịch vụ khách hàng. Một nghiên cứu mới của Juniper Research đã chỉ ra rằng, tổng giá trị hợp đồng bảo hiểm đến từ các nền tảng insurtech sẽ vượt quá 556 tỷ USD vào năm 2025. Bởi vậy, tận dụng lợi thế khoa học công nghệ cùng FPT.AI sẽ là hướng đi lý tưởng với các doanh nghiệp bảo hiểm số tại Việt Nam.

>>> XEM THÊM: Khai phá dữ liệu là gì? 9 công cụ và kỹ thuật Data Mining

Xu hướng tương lai của công nghệ OCR trong ngành bảo hiểm

Trong tương lai, công nghệ OCR sẽ được tích hợp thêm trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (Machine Learning) để có thể nhận dạng các tài liệu bảo hiểm phức tạp với độ chính xác cao hơn, đồng thời hỗ trợ đa ngôn ngữ. Bằng cách huấn luyện các hệ thống OCR với một lượng lớn dữ liệu lịch sử, các công ty bảo hiểm có thể hưởng lợi từ các mô hình vượt qua những thách thức phổ biến như quét hình ảnh kém chất lượng hoặc tài liệu chưa quen thuộc.

Bằng cách tự động hóa nhiều công việc hơn, các công ty bảo hiểm có thể giảm chi phí vận hành, nâng cao độ chính xác và cung cấp dịch vụ nhanh chóng hơn. Một báo cáo từ Accenture cho thấy các công ty bảo hiểm có thể giảm 20-30% chi phí hành chính vào năm 2025 nhờ vào những tiến bộ trong công nghệ OCR.

Như vậy, công nghệ OCR đang góp phần không nhỏ trong việc tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả công việc trong ngành bảo hiểm. Dù vẫn còn một số thách thức trong việc xử lý tài liệu chất lượng thấp, bảo mật dữ liệu hay tích hợp hệ thống, nhưng các giải pháp như OCR bảo mật đám mây, tích hợp API, AI và Học máy đang mở ra triển vọng lớn cho ngành bảo hiểm trong tương lai.

Khi các công ty bảo hiểm tiếp tục áp dụng và tích hợp công nghệ OCR, họ sẽ sẵn sàng đáp ứng nhu cầu thay đổi của khách hàng đồng thời duy trì vị thế cạnh tranh trên thị trường. Tận dụng OCR, các công ty bảo hiểm có thể tiết kiệm chi phí, giảm thiểu quy trình thủ công và lỗi, mang đến dịch vụ xuất sắc để thúc đẩy sự phát triển và thành công trong ngành.