Bảo hiểm truyền thống đang sụp đổ: Mô hình hỗ trợ AI mới nổi lên để thay thế

Vào năm 2019, khi trận lũ lụt tồi tệ nhất trong lịch sử lan rộng khắp lưu vực sông Mississippi, điện thoại của Colin Wellenkamp đổ chuông liên tục trong nhiều tuần. Wellenkamp điều hành một tổ chức phi lợi nhuận gọi là Sáng kiến Các Thành phố & Thị trấn Sông Mississippi, nơi phối hợp giữa các văn phòng thị trưởng của hơn 100 cộng đồng ven sông từ phía bắc Minnesota đến phía nam Louisiana. Ông mô tả trụ sở của mình lúc đó như một "phòng tình huống ảo khổng lồ" cho các cơ quan cứu trợ và chính quyền địa phương trên khắp miền trung nước Mỹ.

Hình ảnh minh họa về tình trạng lũ lụt

Các báo cáo thiệt hại lúc đó thật đau lòng: Hệ thống cống rãnh dưới lòng trung tâm lịch sử bị đầy, phồng lên và vỡ tung; những con đường phía trên bị cong vênh và sụp đổ. Không xa văn phòng của Wellenkamp ở St. Louis, những cư dân bị mắc kẹt phải được giải cứu bằng thuyền khi nước dâng cao tràn vào phòng khách, và một cặp đôi trẻ đã đuối nước trong chiếc xe bị chìm. Wellenkamp biết rằng trong những ngày và tuần đầu tiên sau bất kỳ thiên tai nào, số phận của một thị trấn thường được quyết định một cách tàn khốc.

Trong khi các ngân sách khiêm tốn của thành phố đang được phân loại để xử lý các tình huống khẩn cấp nguy hiểm nhất—cứu người bị mắc kẹt, xếp lại bao cát, đưa các nhà máy điện trở lại hoạt động—thiệt hại đối với các hệ thống khác lại tích tụ không thương tiếc. Các nhà lãnh đạo thành phố có thể nhìn thấy tương lai với sự rõ ràng gây buồn nôn: Tiền cứu trợ công từ các cơ quan như Cơ quan Quản lý Khẩn cấp Liên bang (FEMA) sẽ mất vài tuần, vài tháng hoặc thậm chí nhiều năm để đến nơi.

Hình ảnh minh họa về thiệt hại do thiên tai

Tình cờ, vài tháng trước trận lũ lụt năm 2019, Wellenkamp đã biết về một hình thức bảo hiểm mới, ít người biết đến đang âm thầm mở rộng ở các khu vực dễ xảy ra thiên tai trên toàn thế giới. Đó không phải là cách để bảo hiểm cho từng ngôi nhà riêng lẻ, mà là phương tiện bảo hiểm cho cả các thị trấn và hệ sinh thái trước những thảm họa. Nó bắt đầu bùng nổ ở các vùng nông nghiệp phía đông và phía nam châu Phi vào đầu những năm 2010, đặc biệt là ở Malawi và Ethiopia. Sau đó, nó bắt đầu lan sang các vùng chiến tranh và các bối cảnh khác từng được coi là không thể bảo hiểm.

Được gọi là bảo hiểm tham số (parametric insurance), mô hình này dựa nhiều vào cảm biến, vệ tinh và trí tuệ nhân tạo (AI). Ý tưởng của nó nghe có vẻ đơn giản: Khi các cảm biến xác nhận rằng các tham số định trước đã được đạt—ví dụ, nửa inch mưa rơi trong một giờ, hoặc gió trên 100 dặm mỗi giờ duy trì trong 60 giây liên tiếp—bất kỳ chính phủ hoặc doanh nghiệp nào tham gia trong khu vực đủ điều kiện đều có thể nhận được tiền bồi thường. Bằng cách đưa ra quyết định dựa trên các chỉ số thời tiết từ xa thay vì đánh giá thiệt hại thực tế, các công ty bảo hiểm có thể loại bỏ nhân viên điều tra hiện trường. Và bằng cách xử lý yêu cầu bồi thường bằng AI, họ có thể đưa tiền vào tay người dân trong vài ngày.

Hình ảnh minh họa về công nghệ cảm biến và dữ liệu

Kể từ đó, Wellenkamp đang trong cuộc đàm phán với một trong những công ty bảo hiểm lớn nhất thế giới, Munich Re, để tìm ra một kế hoạch ngăn chặn những gì đã xảy ra trong trận lũ lụt năm 2019. Khi các thảm họa nhân lên và bảo hiểm nhà truyền thống bị sụp đổ dưới sức nặng của biến đổi khí hậu, mô hình tham số đã稳步 di chuyển vào các thị trường Bắc Mỹ chính, bảo hiểm chống lại một danh sách các thảm họa trước đây khó bảo hiểm.

Tuy nhiên, một số nhà môi trường có những lo ngại về tiềm năng cứu rỗi của bảo hiểm tham số. Các nhà phê bình chỉ ra vấn đề của "vách đá tham số": Ví dụ, một khu vực bị gió tốc độ 95 dặm mỗi giờ và chịu thiệt hại nặng nề có thể không nhận được tiền bồi thường, trong khi một khu dân cư lân cận chịu thiệt hại tối thiểu nhưng ghi nhận được tốc độ gió 100 dặm mỗi giờ theo yêu cầu thì lại đủ điều kiện. Vào tháng 9 năm 2024, cơn bão Francine đã gây ra một số thiệt hại và mất điện cho các tòa nhà của Trường Công lập New Orleans, nơi đã mua chính sách bảo hiểm tham số, nhưng cơn bão không đáp ứng các tham số định trước nên không có tiền nào đến để sửa chữa.

Trong thị trường tư nhân, các công ty bảo hiểm đang xây dựng bộ dữ liệu cho phép họ tối đa hóa lợi nhuận trong khi chi trả càng ít càng tốt. Mặc dù một số công ty sử dụng dữ liệu thời tiết công khai từ các nơi như Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ và Cục Quản lý Khí quyển và Đại dương Quốc gia để đánh giá rủi ro, những công ty khác dựa vào dữ liệu độc quyền của bên thứ ba—thường được bán cho họ bởi các công ty tư nhân đã xây dựng các mạng lưới cảm biến công nghệ cao mạnh mẽ xung quanh khu vực mục tiêu.

Trong những tháng và năm tới, người Mỹ có thể sẽ bắt đầu nghe nói nhiều hơn về bảo hiểm tham số. Vào tháng 5, Hội đồng Đánh giá FEMA gây tranh cãi của Tổng thống Trump đã khuyến nghị rằng cơ quan cứu trợ thảm họa liên bang nên chuyển sang hệ thống tham số trong ba năm tới, thay thế các phương pháp đa bước cũ kỹ của cơ quan này trong việc xác định mức chi trả cho các chính quyền địa phương sau khi FEMA chính thức tuyên bố thảm họa.

Hiện tại, trên lưu vực sông Mississippi, Wellenkamp hy vọng rằng chương trình thí điểm quy mô nhỏ hơn, tư nhân mà ông đang thiết kế có thể sớm cung cấp cho các cộng đồng một sự bổ sung nhanh chóng cho viện trợ khẩn cấp liên bang. Dù sao đi nữa, sau nhiều năm bị ngập lụt dữ dội, cơ sở hạ tầng không đủ và dân số giảm sút, các nhà lãnh đạo của các thị trấn ven sông Mississippi không hề ngây thơ. Họ biết rằng một kế hoạch tham số không phải là viên đạn bạc. Nhưng hiện tại, người dân ở các khu vực dễ bị ngập lụt có ít lựa chọn. Nhiều người cảm thấy rằng bất kỳ khoản chi trả nào được thực hiện ngay sau thảm họa cũng tốt hơn là không có gì—và thường thì "không có gì" chính là sự thay thế.