Lomin cung cấp AI agent xử lý tài liệu tính phí bảo hiểm cho Korean Re

Lomin (로민) đã cung cấp AI agent xử lý tài liệu (document AI) cho nghiệp vụ tính phí bảo hiểm đặc chủng của Korean Re (코리안리재보험, Korean Reinsurance Company). Giải pháp này phân loại và trích xuất các tài liệu thẩm định bảo hiểm như phiếu yêu cầu tính phí, bảng khảo sát, sau đó chuyển đổi thành dữ liệu có cấu trúc để AI có thể sử dụng.

Digital Today đưa tin Lomin đã cung cấp AI agent xử lý tài liệu mang tên 'Lomin' cho 'dự án xây dựng trợ lý AI tính phí bảo hiểm đặc chủng' của Korean Re. Lomin là nền tảng dựa trên mô hình ngôn ngữ thị giác (Vision Language Model, VLM), phân tích tài liệu phi cấu trúc và liên kết với hệ thống nghiệp vụ doanh nghiệp để tự động hóa công việc xử lý văn bản.

Dự án lần này tập trung ứng dụng AI vào khâu tính phí trong quy trình thẩm định bảo hiểm (underwriting) đối với bảo hiểm đặc chủng. Underwriting là quy trình mà công ty bảo hiểm thẩm định rủi ro của đối tượng ký hợp đồng, từ đó xác định phí bảo hiểm và điều kiện hợp đồng.

Lomin đảm nhận khâu tiền xử lý dữ liệu cho hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation, tạo sinh tăng cường truy xuất) phục vụ trợ lý AI tính phí bảo hiểm. Các phiếu yêu cầu tính phí và bảng khảo sát tiếp nhận được phân loại theo từng loại tài liệu, phân tích nội dung (parsing), sau đó trích xuất thông tin cần thiết cho việc tính phí và chuyển thành dữ liệu có cấu trúc.

RAG là phương thức tìm kiếm thông tin liên quan từ tài liệu bên ngoài hoặc dữ liệu nội bộ để sử dụng cho câu trả lời của AI tạo sinh. Khi tài liệu được cấu trúc hóa trước, AI sẽ dễ dàng tìm kiếm các mục cần thiết và liên kết dữ liệu gốc với dữ liệu nghiệp vụ trong quá trình tạo câu trả lời.

Đối với các phiếu yêu cầu tính phí được soạn trên nhiều trang, Lomin đã phát triển và áp dụng mô hình AI trích xuất tài liệu đa trang (multi-page). Cấu trúc này cho phép phân tích nội dung của nhiều trang như một đơn vị nghiệp vụ thống nhất, dù tài liệu được chia theo từng trang.

'Lomin' xử lý được cả văn bản lẫn tài liệu phi cấu trúc có chứa bảng biểu và định dạng phức tạp. Nền tảng cung cấp tính năng 'grounding' cho phép xác định vị trí trong tài liệu gốc làm căn cứ cho kết quả xử lý, cùng độ tin cậy theo từng trường dữ liệu, giúp phân biệt các mục cần được rà soát thêm.

Ông Kang Ji-hong(강지홍), CEO của Lomin, cho biết "để ứng dụng AI tạo sinh và AI agent vào công việc thực tế trong lĩnh vực tài chính, kể cả bảo hiểm, yếu tố then chốt là số hóa chính xác các loại tài liệu phức tạp và đa dạng". Phát biểu này cho thấy doanh nghiệp xem việc chuẩn hóa dữ liệu tài liệu là điều kiện tiên quyết để triển khai AI trong ngành tài chính. Ông nói thêm "dựa trên kinh nghiệm số hóa tài liệu tại các dự án AI quy mô lớn của những công ty bảo hiểm, ngân hàng và chứng khoán lớn, chúng tôi sẽ dẫn đầu lĩnh vực document AI phục vụ AI tạo sinh và AI agent trong ngành tài chính".

Trong trường hợp này, AI đảm nhận vai trò phân loại, trích xuất tài liệu bảo hiểm và chuyển đổi thành dữ liệu phục vụ tính phí. Tuy nhiên, việc AI có tự quyết định kết quả tính phí hay không, cũng như quy trình thẩm định và phê duyệt cuối cùng được vận hành như thế nào, chưa được công bố.

Trong dự án với Korean Re, Lomin cung cấp chức năng chuyển đổi tài liệu bảo hiểm thành dữ liệu phù hợp cho nghiệp vụ tính phí. Phạm vi áp dụng cụ thể và lịch trình triển khai của dự án chưa được công bố.