Innovating insurance management and supervision in the digital economy: A SupTech and InsurTech Sandbox approach
ThS. Nguyễn Thị Phương Loan
Cục Quản lý, giám sát bảo hiểm – Bộ Tài chính
Email: phuongloan129@gmail.com
Nguyễn Thảo Quyên
BowerGroupAsia Việt Nam
Email: ntquyen.work@gmail.com
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết phân tích yêu cầu đổi mới mô hình quản lý, giám sát bảo hiểm ở Việt Nam trong bối cảnh kinh tế số, khi dữ liệu lớn (BigData), trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ bảo hiểm (InsurTech) ngày càng tác động sâu rộng đến hoạt động kinh doanh bảo hiểm. Bằng phương pháp định tính, kết hợp phân tích chính sách và so sánh kinh nghiệm quốc tế, bài viết làm rõ những vấn đề đặt ra đối với quản lý, giám sát bảo hiểm trong quá trình số hóa thị trường. Qua đó, bài viết nhấn mạnh yêu cầu tăng cường khai thác dữ liệu, ứng dụng công nghệ và nâng cao khả năng nhận diện, cảnh báo rủi ro. Trên cơ sở đó, đề xuất kiến trúc quản lý, giám sát bảo hiểm số, gồm: cơ sở dữ liệu bảo hiểm quốc gia, công nghệ giám sát (SupTech) và khung Sandbox InsurTech ba lớp (điều kiện đầu vào, giới hạn thử nghiệm và chiến lược đầu ra).
Từ khóa: Quản lý nhà nước; quản lý giám sát; bảo hiểm số; InsurTech; Sandbox; SupTech.
Abstract: The article examines the need to reform insurance management and supervision in Vietnam in the context of the digital economy, where Big Data, artificial intelligence, and InsurTech are increasingly influencing insurance business activities. Using a qualitative approach combining policy analysis and comparative analysis of international experience, the article identifies key issues arising in insurance management and supervision amid the digital transformation of the insurance market. The findings highlight the need to strengthen data utilization, enhance the application of digital technologies, and improve risk identification and early-warning capabilities. On this basis, the article proposes a digital insurance management and supervision architecture comprising a national insurance database, SupTech, and a three-layer InsurTech Sandbox framework covering entry requirements, testing limits, and exit strategies.
Keywords: State management; digital insurance; InsurTech; regulatory sandbox; SupTech.
1. Đặt vấn đề
Ngày 22/12/2024, Bộ Chính trị đã ban hành Nghị quyết số 57-NQ/TW về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia. Nghị quyết số 68-NQ/TW ngày 04/5/2025 của Bộ Chính trị về phát triển kinh tế tư nhân khuyến khích đầu tư vào công nghệ, đổi mới sáng tạo và các mô hình kinh doanh dựa trên nền tảng số. Những định hướng này đặt ra yêu cầu đổi mới quản lý đối với các lĩnh vực kinh tế, trong đó có bảo hiểm.
Trong lĩnh vực bảo hiểm, chuyển đổi số đang tác động ngày càng rõ nét đến các hoạt động từ thiết kế sản phẩm, thẩm định, định phí, phân phối đến quản lý hợp đồng và giải quyết bồi thường. Luật Kinh doanh bảo hiểm năm 2022 đã ghi nhận yêu cầu xây dựng cơ sở dữ liệu về hoạt động kinh doanh bảo hiểm và kết nối với các cơ sở dữ liệu quốc gia, cơ sở dữ liệu chuyên ngành. Sự gia tăng của dữ liệu khách hàng, nền tảng phân phối số, bảo hiểm nhúng và AI cũng đặt ra yêu cầu mới về bảo vệ dữ liệu, quản trị thuật toán và giám sát rủi ro công nghệ, đặc biệt là Nghị định số 13/2023/NĐ-CP của Chính phủ đã thiết lập khuôn khổ pháp lý về bảo vệ dữ liệu cá nhân.
Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26/01/2021 của Thủ tướng Chính phủ về Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030 xác định, AI là công nghệ nền tảng thúc đẩy đổi mới sáng tạo và nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia. Đối với lĩnh vực bảo hiểm, AI có thể hỗ trợ thẩm định, cá nhân hóa sản phẩm, phát hiện gian lận và giải quyết bồi thường; đồng thời cũng đặt ra những vấn đề về thiên lệch thuật toán, minh bạch quyết định và sử dụng dữ liệu cá nhân. Nghị định số 94/2025/NĐ-CP ngày 29/4/2025 đã quy định cơ chế thử nghiệm có kiểm soát đối với một số giải pháp công nghệ tài chính trong lĩnh vực ngân hàng. Trong khi đó, lĩnh vực bảo hiểm chưa có cơ chế thử nghiệm tương tự dành riêng cho các giải pháp công nghệ bảo hiểm (InsurTech), mặc dù các sản phẩm và mô hình kinh doanh dựa trên công nghệ đang ngày càng phát triển.
Trong bối cảnh đó, phương thức quản lý, giám sát bảo hiểm dựa nhiều vào tiền kiểm, hồ sơ cấp phép, báo cáo định kỳ và kiểm tra tuân thủ đang đứng trước những yêu cầu mới của thị trường số. Vì vậy, cần từng bước đổi mới quản lý, giám sát theo hướng tăng cường quản trị dữ liệu, ứng dụng công nghệ giám sát (SupTech) và nghiên cứu cơ chế thử nghiệm có kiểm soát đối với InsurTech.
Trên cơ sở phân tích chính sách và kinh nghiệm quốc tế, bài viết đề xuất mô hình quản lý, giám sát bảo hiểm số dựa trên ba thành phần, gồm: cơ sở dữ liệu bảo hiểm quốc gia, SupTech và Sandbox InsurTech nhằm góp phần thúc đẩy đổi mới sáng tạo, bảo vệ người tham gia bảo hiểm và bảo đảm an toàn, ổn định thị trường.
2. Tổng quan nghiên cứu, khung phân tích và phương pháp nghiên cứu
2.1. Tổng quan nghiên cứu và khung phân tích
Thứ nhất, nghiên cứu về chuyển đổi số và đổi mới InsurTech trong chuỗi giá trị bảo hiểm. Theo (Eling, M., & Lehmann, M., 2018), số hóa không chỉ làm thay đổi kênh phân phối mà còn tác động đến toàn bộ chuỗi giá trị bảo hiểm, từ đánh giá rủi ro, định phí, phân phối, quản lý hợp đồng, bồi thường đến khả năng bảo hiểm hóa những loại rủi ro mới. Các đổi mới InsurTech có khả năng làm thay đổi phương thức tạo lập giá trị trong ngành Bảo hiểm thông qua tự động hóa, dữ liệu thời gian thực, cá nhân hóa sản phẩm và mô hình nền tảng (Stoeckli & cộng sự, 2018). Các nghiên cứu cho thấy, bảo hiểm số đang từng bước làm thay đổi phương thức vận hành của thị trường bảo hiểm.
Thứ hai, nghiên cứu về RegTech, SupTech và đổi mới hoạt động điều tiết tài chính. Trong môi trường tài chính số, việc số hóa các quy trình quản lý hiện có là chưa đủ, vì vậy, cơ quan quản lý cần đổi mới phương thức điều tiết dựa trên dữ liệu, định danh số và công nghệ giám sát (Arner & cộng sự, 2017). Quan điểm này có ý nghĩa đối với bảo hiểm, bởi rủi ro ngày càng liên quan không chỉ đến tài chính của doanh nghiệp mà còn đến dữ liệu, thuật toán, quy trình tự động và các nền tảng số trung gian.
Thứ ba, nghiên cứu về Sandbox pháp lý. Cơ quan Quản lý Tài chính Anh Quốc -FCA triển khai Regulatory Sandbox từ năm 2015, cho phép doanh nghiệp thử nghiệm sản phẩm, dịch vụ đổi mới với người tiêu dùng trong phạm vi và thời gian có kiểm soát (FCA, 2015). Tại Singapore, MAS triển khai FinTech Regulatory Sandbox theo hướng linh hoạt, cho phép nới lỏng có điều kiện một số yêu cầu pháp lý trong thời gian thử nghiệm (MAS, 2016); năm 2019, MAS bổ sung Sandbox Express nhằm rút ngắn thời gian phê duyệt đối với các mô hình có mức độ rủi ro thấp và điều kiện thử nghiệm tương đối chuẩn hóa (MAS, 2019). Theo đó, Sandbox không đơn thuần là nới lỏng pháp lý tạm thời mà còn là cơ chế để cơ quan quản lý học hỏi từ thực tiễn thử nghiệm và hoàn thiện quy định (Zetzsche & cộng sự, 2017). Báo cáo của Ngân hàng Thế giới nhấn mạnh, các yếu tố cần xác định khi thiết kế Sandbox, gồm: mục tiêu chính sách, tiêu chí lựa chọn, giới hạn thử nghiệm, bảo vệ khách hàng, trách nhiệm báo cáo và phương án kết thúc thử nghiệm (World Bank Group, 2020).
Thứ tư, nghiên cứu về quản trị AI, dữ liệu và bảo vệ người tiêu dùng số. MAS ban hành các nguyên tắc FEAT với bốn yêu cầu đối trong việc sử dụng AI và phân tích dữ liệu trong tài chính, gồm: công bằng, đạo đức, trách nhiệm giải trình và minh bạch (MAS, 2018). EIOPA đề xuất các nguyên tắc quản trị AI trong bảo hiểm theo hướng tương xứng với rủi ro, chú trọng công bằng, không phân biệt đối xử, minh bạch, khả năng giải thích, giám sát của con người và quản trị dữ liệu (EIOPA, 2021). IAIS cũng tiếp cận việc giám sát AI trong bảo hiểm trên cơ sở quản lý rủi ro và tính tương xứng, tập trung vào quản trị và trách nhiệm giải trình, an toàn, minh bạch, công bằng và cơ chế bảo vệ người tiêu dùng (IAIS, 2025).
Tại Việt Nam, Nghị định số 94/2025/NĐ-CP ngày 29/4/2025 của Chính phủ quy định về Cơ chế thử nghiệm có kiểm soát trong lĩnh vực ngân hàng, trong đó cho phép thử nghiệm ba nhóm giải pháp công nghệ tài chính (Fintech), gồm: chấm điểm tín dụng, chia sẻ dữ liệu qua giao diện lập trình ứng dụng mở (Open API) và cho vay ngang hàng. Trong lĩnh vực bảo hiểm, vấn đề thiết kế Sandbox chuyên biệt cho InsurTech đặt ra những yêu cầu riêng, nhất là đối với cam kết bảo hiểm dài hạn, dữ liệu nhạy cảm và bảo đảm quyền lợi của người được bảo hiểm.
Từ tổng quan trên, có thể nhận diện bốn vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu trong bối cảnh Việt Nam: (1) Thay đổi của đối tượng quản lý, giám sát khi bảo hiểm gắn với dữ liệu, thuật toán, nền tảng số và quy trình tự động hóa; (2) Điều kiện triển khai SupTech, nhất là về cơ sở dữ liệu, kết nối và chia sẻ dữ liệu, năng lực phân tích và nhân lực công nghệ; (3) Quản trị rủi ro thuật toán, bảo vệ dữ liệu và quyền lợi người tiêu dùng; (4) Thiết kế Sandbox phù hợp với đặc thù của InsurTech, bao gồm: điều kiện thử nghiệm, giới hạn rủi ro, giám sát, bảo vệ dữ liệu, giải trình thuật toán và xử lý quyền lợi khách hàng.
Từ những vấn đề trên, bài viết tập trung trả lời câu hỏi: Việt Nam cần đổi mới quản lý, giám sát bảo hiểm như thế nào trong bối cảnh kinh tế số và sự phát triển của InsurTech, AI và BigData để vừa thúc đẩy đổi mới sáng tạo, vừa bảo vệ người tiêu dùng và bảo đảm an toàn thị trường? Câu hỏi này được cụ thể hóa thành ba nội dung: (1) Giới hạn của phương thức quản lý, giám sát hiện nay trước sự phát triển của bảo hiểm số; (2) Kinh nghiệm có thể tham khảo từ Vương Quốc Anh và Singapore về Regulatory Sandbox, SupTech và quản trị AI; (3) Yêu cầu đối với Sandbox InsurTech trong mối liên hệ với cơ sở dữ liệu, SupTech và bảo vệ người tiêu dùng. Trên cơ sở đó, bài viết tập trung vào ba công cụ: quản trị dữ liệu, SupTech và Sandbox InsurTech.
2.2. Phương pháp nghiên cứu
Bài viết sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính, kết hợp tổng quan tài liệu, phân tích chính sách, phân tích pháp lý – thể chế, so sánh kinh nghiệm quốc tế và xây dựng đề xuất. Dữ liệu nghiên cứu gồm: (1) Văn bản chính sách, pháp luật của Việt Nam về kinh doanh bảo hiểm, giao dịch điện tử, bảo vệ dữ liệu cá nhân và cơ chế thử nghiệm có kiểm soát, cùng số liệu thị trường bảo hiểm giai đoạn 2021 – 2025 do Cục Quản lý, giám sát bảo hiểm tổng hợp; (2) Tài liệu của FCA, MAS, EIOPA, IAIS, Ngân hàng Thế giới và các công trình nghiên cứu về InsurTech, RegTech, SupTech, quản trị AI và Sandbox pháp lý, cập nhật đến đầu năm 2026.
Dữ liệu được xử lý bằng phân tích nội dung định tính theo hướng hệ thống hóa theo chủ đề, đối chiếu các nguồn trong nước và quốc tế, từ đó, nhận diện vấn đề và xây dựng đề xuất. Do chưa sử dụng khảo sát định lượng, kết quả nghiên cứu tập trung vào phân tích chính sách, nhận diện khoảng trống và đề xuất mô hình quản lý, giám sát.
3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận
3.1. Sự thay đổi của đối tượng quản lý trong thị trường bảo hiểm số
Trong thị trường bảo hiểm truyền thống, đối tượng quản lý chủ yếu gồm doanh nghiệp bảo hiểm, doanh nghiệp môi giới, đại lý, sản phẩm và hợp đồng bảo hiểm, dự phòng nghiệp vụ, khả năng thanh toán và báo cáo tài chính. Các công cụ quản lý tương ứng là cấp phép, phê chuẩn hoặc đăng ký sản phẩm, kiểm tra hồ sơ, yêu cầu báo cáo và thanh tra, kiểm tra. Cách tiếp cận này phù hợp với thị trường có mức độ đổi mới và số hóa còn hạn chế.
Trong thị trường bảo hiểm số, đối tượng và phạm vi quản lý có sự thay đổi đáng kể. Trước hết, dữ liệu ngày càng trở thành cơ sở quan trọng cho việc thiết kế sản phẩm, đánh giá rủi ro và cung cấp dịch vụ bảo hiểm. Bên cạnh dữ liệu do doanh nghiệp bảo hiểm thu thập, hoạt động bảo hiểm có thể sử dụng dữ liệu từ thiết bị kết nối, nền tảng số và các nguồn thông tin khác. Tiếp đó, các công cụ tự động và AI ngày càng được sử dụng trong một số lĩnh vực của quá trình cung cấp dịch vụ, từ đánh giá rủi ro, xác định mức phí đến hỗ trợ giải quyết yêu cầu bảo hiểm và phát hiện dấu hiệu bất thường. Đồng thời, nền tảng số trở thành một phương thức phân phối mới, tạo sự tham gia ngày càng rõ nét của các doanh nghiệp công nghệ, nền tảng thương mại điện tử và các ứng dụng cung cấp dịch vụ. Việc kết nối và chia sẻ dữ liệu giữa các hệ thống cũng trở thành một điều kiện quan trọng đối với sự phát triển của các sản phẩm bảo hiểm trên nền tảng số.
Từ góc độ quản lý nhà nước (QLNN), những thay đổi trên làm mở rộng phạm vi và nội dung giám sát, từ chủ thể, sản phẩm và hồ sơ sang dữ liệu, phương thức cung cấp dịch vụ, quy trình xử lý và tác động đối với người tham gia bảo hiểm. Việc chủ yếu dựa vào báo cáo định kỳ của doanh nghiệp có thể hạn chế khả năng phát hiện kịp thời các vấn đề liên quan đến chất lượng dữ liệu, sử dụng công cụ tự động, phân loại khách hàng, giải quyết quyền lợi bảo hiểm và cung cấp dịch vụ trên nền tảng số. Vì vậy, sự phát triển của bảo hiểm số đặt ra yêu cầu tiếp tục hoàn thiện phương thức giám sát theo hướng tăng cường khai thác dữ liệu, theo dõi diễn biến thị trường và nâng cao khả năng nhận diện sớm rủi ro, qua đó góp phần bảo vệ quyền, lợi ích hợp pháp của người tham gia bảo hiểm và bảo đảm an toàn thị trường.
3.2. Một số vấn đề đặt ra đối với quản lý, giám sát bảo hiểm hiện nay tại Việt Nam
Thứ nhất, về phương thức quản lý, giám sát.
Hoạt động QLNN hiện nay chủ yếu dựa trên kiểm soát trước khi sản phẩm được đưa ra thị trường, kiểm tra việc tuân thủ và chế độ báo cáo định kỳ. Phương thức này cơ bản phù hợp với hoạt động bảo hiểm truyền thống nhưng trước sự phát triển nhanh của bảo hiểm số, sản phẩm, phương thức phân phối và giao dịch ngày càng được thực hiện trên nền tảng số, sử dụng công nghệ và dữ liệu với tốc độ cao. Vì vậy, quản lý, giám sát cần từng bước tăng cường khả năng theo dõi, phân tích thông tin và nhận diện sớm những vấn đề phát sinh trên thị trường.
Theo số liệu của Bộ Tài chính, giai đoạn 2021 – 2025, số tổ chức hoạt động trên thị trường bảo hiểm (gồm doanh nghiệp bảo hiểm, doanh nghiệp tái bảo hiểm, doanh nghiệp môi giới bảo hiểm và chi nhánh doanh nghiệp bảo hiểm phi nhân thọ nước ngoài) tăng từ 77 lên 87; tổng tài sản tăng từ 708.534 tỷ đồng lên 1.113,6 nghìn tỷ đồng; đầu tư trở lại nền kinh tế tăng từ 583.189 tỷ đồng lên gần 959 nghìn tỷ đồng; chi trả quyền lợi bảo hiểm tăng từ 50.685 tỷ đồng lên 91,8 nghìn tỷ đồng (Bộ Tài chính, 2022, 2026). Có thể thấy, quy mô thị trường ngày càng lớn đặt ra yêu cầu tiếp tục nâng cao năng lực quản lý, giám sát, nhất là khả năng khai thác dữ liệu và nhận diện sớm rủi ro.
Thứ hai, về dữ liệu phục vụ quản lý, giám sát.
Luật Kinh doanh bảo hiểm năm 2022 đã đặt ra yêu cầu xây dựng cơ sở dữ liệu về hoạt động kinh doanh bảo hiểm. Tuy nhiên, quá trình triển khai vẫn cần tiếp tục hoàn thiện để hình thành hệ thống dữ liệu đầy đủ, thống nhất và có khả năng kết nối. Khi dữ liệu còn được lưu trữ tại nhiều doanh nghiệp, nghiệp vụ và hệ thống thông tin khác nhau, việc tổng hợp, phân tích và đối chiếu thông tin phục vụ QLNN chưa phát huy đầy đủ hiệu quả. Đây là vấn đề cần quan tâm trong theo dõi diễn biến thị trường, đánh giá rủi ro, giám sát khả năng thanh toán và phòng ngừa gian lận bảo hiểm.
Đối với bảo hiểm sức khỏe, bảo hiểm xe cơ giới, bảo hiểm tài sản và bảo hiểm vi mô, việc tăng cường kết nối, chia sẻ dữ liệu phù hợp cũng có ý nghĩa đối với cung cấp dịch vụ, giải quyết quyền lợi bảo hiểm và phòng ngừa gian lận. Theo đánh giá của Cục Quản lý, giám sát bảo hiểm, chuyển đổi số trong quản lý, giám sát đang được triển khai, trong đó việc ứng dụng AI, BigData và các công cụ hỗ trợ quản lý, giám sát vẫn đang từng bước được phát triển. Điều này cho thấy, cùng với hoàn thiện quy định, cần tiếp tục củng cố hạ tầng dữ liệu và nâng cao năng lực phân tích thông tin phục vụ quản lý.
Thứ ba, về công cụ pháp lý đối với đổi mới.
Luật Kinh doanh bảo hiểm năm 2022, Nghị định số 46/2023/NĐ-CP ngày 01/7/2023 của Chính phủ, Luật Giao dịch điện tử năm 2023 và Nghị định số 13/2023/NĐ-CP ngày 17/4/2023 của Chính phủ đã tạo cơ sở pháp lý quan trọng cho hoạt động bảo hiểm trên môi trường số, giao dịch điện tử và bảo vệ dữ liệu cá nhân. Tuy nhiên, sự phát triển nhanh của công nghệ và các mô hình kinh doanh mới đang làm xuất hiện những vấn đề chưa được quy định đầy đủ, nhất là đối với việc sử dụng AI, cung cấp bảo hiểm trên nền tảng số và tự động hóa một số hoạt động tư vấn, đánh giá rủi ro và giải quyết quyền lợi bảo hiểm.
Vì vậy, giám sát bảo hiểm cần từng bước thích ứng với sự phát triển của thị trường số, từng bước nâng cao khả năng khai thác dữ liệu, theo dõi diễn biến thị trường và nhận diện, cảnh báo rủi ro, góp phần bảo đảm quyền lợi của người tham gia bảo hiểm và an toàn thị trường.
3.3. Kinh nghiệm quốc tế về cơ chế thử nghiệm, giám sát công nghệ và quản trị AI
Kinh nghiệm của Vương Quốc Anh và Singapore cho thấy, cơ chế thử nghiệm có kiểm soát có thể được thiết kế theo những cách tiếp cận khác nhau, tùy thuộc vào đặc điểm thị trường và mục tiêu quản lý. Cơ quan Quản lý tài chính Anh (FCA) nhấn mạnh nguyên tắc tương xứng, theo đó, cơ quan quản lý không miễn trừ toàn bộ các yêu cầu pháp lý mà áp dụng các biện pháp hỗ trợ có mục tiêu, như hướng dẫn cụ thể, miễn trừ có điều kiện đối với một số yêu cầu hoặc xác định phạm vi áp dụng phù hợp; đồng thời, yêu cầu doanh nghiệp cung cấp thông tin và có biện pháp bảo vệ người tiêu dùng (FCA, 2015).
Singapore chú trọng tính linh hoạt và phân loại theo mức độ rủi ro. Bên cạnh cơ chế thử nghiệm thông thường, Cơ quan Tiền tệ Singapore (MAS) triển khai Sandbox Express, cho phép rút ngắn thời gian đánh giá đối với một số hoạt động có mức độ rủi ro thấp và điều kiện thử nghiệm được xác định trước (MAS, 2019). Đồng thời, các nguyên tắc FEAT cũng nhấn mạnh, các yêu cầu về công bằng, đạo đức, trách nhiệm giải trình và minh bạch trong việc sử dụng AI và phân tích dữ liệu trong lĩnh vực tài chính (MAS, 2018).
Kinh nghiệm này cho thấy, cơ chế thử nghiệm có kiểm soát không chỉ là một công cụ để doanh nghiệp thử nghiệm sản phẩm mới, mà còn tạo điều kiện để cơ quan quản lý thu thập thông tin, đánh giá rủi ro và hoàn thiện chính sách. Đặc biệt, việc kết hợp cơ chế thử nghiệm với các nguyên tắc về quản trị dữ liệu và AI tạo giúp hạn chế nguy cơ đổi mới công nghệ gây ảnh hưởng bất lợi đến người tiêu dùng.
Từ kinh nghiệm của FCA và MAS, có thể rút ra một số vấn đề có ý nghĩa tham khảo đối với Việt Nam. Trước hết, cơ chế thử nghiệm có kiểm soát, cần được hiểu là một phương thức quản lý linh hoạt, không phải là khu vực miễn trừ pháp luật cho doanh nghiệp. Thứ hai, điều kiện thử nghiệm, cần gắn với mức độ rủi ro, phạm vi tác động và khả năng bảo vệ người tham gia bảo hiểm. Thứ ba, dữ liệu thu được trong quá trình thử nghiệm, cần được sử dụng để đánh giá rủi ro và làm cơ sở hoàn thiện quy định quản lý. Chính vì vậy, các hoạt động có sử dụng AI và BigData cần quan tâm đến tính minh bạch, khả năng giải trình, bảo vệ dữ liệu và hạn chế các tác động bất lợi đối với người tiêu dùng.
Bảng 1. So sánh kinh nghiệm Sandbox của FCA và MAS và hàm ý cho Việt Nam
| Nội dung | Anh Quốc – FCA | Singapore – MAS | Hàm ý cho Việt Nam |
| Triết lý điều tiết | Thử nghiệm đổi mới trong phạm vi kiểm soát, nhấn mạnh lợi ích và bảo vệ người tiêu dùng. | Linh hoạt, thực dụng, phân tầng theo rủi ro và rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường. | Cần cân bằng giữa thúc đẩy đổi mới và bảo vệ người tham gia bảo hiểm. |
| Tiêu chí đầu vào | Doanh nghiệp phải chứng minh thuộc phạm vi quản lý, có đổi mới thực chất, có lợi ích cho người tiêu dùng, sẵn sàng thử nghiệm và cần hỗ trợ pháp lý. | Xác định rõ mục tiêu thử nghiệm, phạm vi miễn trừ, biện pháp bảo vệ khách hàng và kế hoạch rút lui. | Cần bộ tiêu chí đầu vào riêng cho InsurTech, không chỉ dựa vào tiêu chí FinTech chung. |
| Giới hạn thử nghiệm | Thử nghiệm với khách hàng thật nhưng có giới hạn về thời gian, phạm vi, số lượng khách hàng và cơ chế giám sát. | Áp dụng điều kiện thử nghiệm định sẵn cho mô hình ít rủi ro; Sandbox Express rút ngắn quy trình đánh giá. | Nên thiết kế Sandbox hai tầng: tiêu chuẩn cho mô hình rủi ro thấp và cá biệt cho mô hình rủi ro cao. |
| Quản trị AI và dữ liệu | Nhấn mạnh bảo vệ người tiêu dùng, giám sát hành vi thị trường và khả năng giải trình khi sản phẩm tác động đến khách hàng. | FEAT yêu cầu công bằng, đạo đức, trách nhiệm giải trình và minh bạch trong AI và phân tích dữ liệu. | Sandbox InsurTech cần yêu cầu giải trình thuật toán, đánh giá thiên vị dữ liệu và bảo vệ dữ liệu cá nhân. |
| Đầu ra chính sách | Dữ liệu thử nghiệm giúp cơ quan quản lý hiểu rủi ro và điều chỉnh quy định. | Sandbox gắn với hệ sinh thái FinTech và hỗ trợ doanh nghiệp mở rộng sau thử nghiệm. | Kết quả Sandbox phải trở thành căn cứ sửa đổi quy định về bảo hiểm số, đại lý số, bồi thường tự động và dữ liệu bảo hiểm. |
4. Đề xuất kiến trúc quản lý, giám sát bảo hiểm số cho Việt Nam
4.1. Tăng cường ứng dụng công nghệ trong quản lý, giám sát bảo hiểm số
Để đáp ứng yêu cầu quản lý thị trường bảo hiểm số, cần tăng cường ứng dụng công nghệ trong thu thập, xử lý và phân tích thông tin. SupTech có thể được sử dụng như một công cụ hỗ trợ cơ quan quản lý nâng cao khả năng giám sát, nhận diện và cảnh báo sớm rủi ro.
Việc triển khai SupTech nên tập trung vào ba nhóm chính. (1) Hoàn thiện cơ sở dữ liệu phục vụ quản lý, trong đó chuẩn hóa dữ liệu báo cáo, xây dựng cơ sở dữ liệu bảo hiểm và từng bước tăng khả năng kết nối, chia sẻ dữ liệu theo quy định pháp luật. (2) Nâng cao năng lực phân tích và cảnh báo rủi ro, thông qua các công cụ theo dõi diễn biến thị trường, phân tích tình hình tài chính, khả năng thanh toán, chi trả quyền lợi và khiếu nại của khách hàng. (3) Gắn kết dữ liệu với hoạt động quản lý, sử dụng kết quả phân tích để xác định trọng tâm thanh tra, kiểm tra, yêu cầu doanh nghiệp giải trình và áp dụng biện pháp xử lý phù hợp.
Bảng 2. Các nhóm chức năng chính của SupTech trong quản lý, giám sát bảo hiểm số
| Lớp SupTech | Nội dung chủ yếu |
| Lớp dữ liệu | Chuẩn hóa báo cáo số của doanh nghiệp bảo hiểm; cơ sở dữ liệu bảo hiểm quốc gia; dữ liệu hợp đồng, phí, bồi thường, khiếu nại, hủy hợp đồng và khả năng thanh toán; kết nối liên ngành có kiểm soát. |
| Lớp phân tích rủi ro | Bảng điều khiển giám sát toàn thị trường; mô hình cảnh báo sớm; phát hiện bất thường và gian lận; theo dõi khiếu nại và hành vi phân phối trên nền tảng số. |
| Lớp can thiệp quản lý | Thanh tra dựa trên rủi ro; yêu cầu giải trình thuật toán; cảnh báo doanh nghiệp; điều chỉnh giới hạn hoặc dừng thử nghiệm khi rủi ro vượt ngưỡng an toàn. |
Trong mô hình quản lý này, cơ chế thử nghiệm có kiểm soát đối với công nghệ bảo hiểm (Sandbox InsurTech) là công cụ để cơ quan quản lý quan sát và đánh giá các mô hình mới trong phạm vi được xác định trước; còn SupTech tạo điều kiện thu thập và phân tích thông tin phục vụ quá trình đó.
4.2. Nguyên tắc thiết kế cơ chế thử nghiệm có kiểm soát đối với bảo hiểm số
Cơ chế thử nghiệm có kiểm soát đối với bảo hiểm số cần tạo điều kiện cho đổi mới; đồng thời, bảo đảm quyền và lợi ích hợp pháp của người tham gia bảo hiểm và an toàn của thị trường. Cơ chế này cần tính đến đặc thù của hoạt động bảo hiểm, nhất là tính dài hạn của hợp đồng, trách nhiệm chi trả và yêu cầu bảo vệ thông tin của khách hàng.
Trên cơ sở đó, cơ chế thử nghiệm cần dựa trên 05 nguyên tắc: (1) Bảo đảm cơ sở pháp lý và minh bạch về phạm vi, thời hạn, điều kiện thử nghiệm; (2) Quản lý theo mức độ rủi ro, áp dụng yêu cầu tương xứng với từng mô hình; (3) Bảo vệ người tham gia bảo hiểm, nhất là quyền được cung cấp thông tin và khiếu nại; (4) Bảo đảm trách nhiệm giải trình khi sử dụng công nghệ và dữ liệu; (5) Sử dụng kết quả thử nghiệm làm cơ sở đánh giá rủi ro và hoàn thiện chính sách.
Đối với các mô hình sử dụng AI, doanh nghiệp cần cung cấp thông tin phù hợp về mục đích sử dụng, dữ liệu đầu vào, mức độ tự động hóa và vai trò của con người trong quá trình ra quyết định. Việc thu thập và sử dụng dữ liệu cá nhân phải tuân thủ quy định pháp luật, phù hợp với mục đích sử dụng và mức độ rủi ro của mô hình thử nghiệm.
4.3. Điều kiện tham gia cơ chế thử nghiệm
Điều kiện tham gia, cần bảo đảm mô hình có đổi mới thực chất, mang lại lợi ích rõ ràng cho người tham gia bảo hiểm hoặc thị trường và có khả năng kiểm soát rủi ro. Doanh nghiệp tham gia, cần xây dựng phương án thử nghiệm, xác định nhóm khách hàng, phạm vi hoạt động, dữ liệu sử dụng, trách nhiệm của các bên, cơ chế tiếp nhận khiếu nại và phương án xử lý khi thử nghiệm kết thúc.
Đối với mô hình sử dụng AI, cần có yêu cầu phù hợp về trách nhiệm giải trình, kiểm soát rủi ro và sự tham gia của con người. Doanh nghiệp không nhất thiết phải công khai bí mật kinh doanh hoặc mã nguồn nhưng phải cung cấp thông tin cần thiết để cơ quan quản lý đánh giá mức độ an toàn và tác động đối với khách hàng.
Phạm vi thử nghiệm, cần được xác định theo mức độ rủi ro, bao gồm thời hạn, số lượng khách hàng, loại sản phẩm và mức trách nhiệm bảo hiểm. Có thể xem xét thời gian thử nghiệm khoảng 6-12 tháng, tùy tính chất từng mô hình. Việc gia hạn chỉ thực hiện khi có căn cứ cho thấy cần thiết và không làm gia tăng đáng kể rủi ro.
Trong quá trình thử nghiệm, doanh nghiệp phải thực hiện chế độ báo cáo và báo cáo sự cố theo yêu cầu. Các thông tin cần theo dõi gồm số lượng khách hàng, hợp đồng, doanh thu phí, chi trả quyền lợi, khiếu nại và những vấn đề phát sinh liên quan đến dữ liệu hoặc quá trình vận hành. Đồng thời, cơ quan quản lý sử dụng các thông tin này để đánh giá kết quả và kịp thời điều chỉnh điều kiện thử nghiệm khi cần thiết.
4.4. Xử lý kết quả thử nghiệm và hoàn thiện chính sách
Kết quả thử nghiệm cần được xử lý theo ba hướng. Thứ nhất, cho phép triển khai chính thức khi mô hình đáp ứng yêu cầu về an toàn, hiệu quả và lợi ích đối với người tham gia bảo hiểm. Thứ hai, tiếp tục thử nghiệm có điều kiện khi mô hình có triển vọng nhưng cần bổ sung bằng chứng hoặc khắc phục một số hạn chế. Thứ ba, chấm dứt thử nghiệm khi phát sinh rủi ro đáng kể, vi phạm điều kiện hoặc không bảo đảm quyền lợi của khách hàng.
Ngay từ khi phê duyệt, doanh nghiệp phải có phương án kết thúc thử nghiệm, trong đó xác định việc tiếp tục, chuyển đổi hoặc chấm dứt sản phẩm, trách nhiệm đối với quyền lợi đã phát sinh và việc xử lý dữ liệu. Đây là yêu cầu cần thiết đối với lĩnh vực bảo hiểm do quyền và nghĩa vụ của các bên có thể tiếp tục sau thời điểm kết thúc thử nghiệm. Đặc biệt, kết quả Sandbox cần được sử dụng để hoàn thiện chính sách và nâng cao năng lực quản lý. Cơ quan quản lý cần tổng hợp, đánh giá các rủi ro và vấn đề phát sinh, từ đó, xem xét điều chỉnh quy định về sản phẩm, phân phối, giao dịch điện tử, dữ liệu và trách nhiệm của doanh nghiệp. Qua đó, Sandbox trở thành một phương thức giúp cơ quan quản lý học hỏi từ thực tiễn và hoàn thiện chính sách dựa trên bằng chứng.
4.5. Lộ trình triển khai tại Việt Nam
Việc triển khai cơ chế thử nghiệm có kiểm soát đối với bảo hiểm số nên được thực hiện theo ba giai đoạn.
(1) Hoàn thiện thể chế và chuẩn bị năng lực quản lý. Bộ Tài chính, cần nghiên cứu xây dựng cơ chế thử nghiệm có kiểm soát trong lĩnh vực bảo hiểm, xác định phạm vi, điều kiện tham gia, thời hạn thử nghiệm, trách nhiệm của doanh nghiệp, cơ chế bảo vệ khách hàng và thẩm quyền của cơ quan quản lý. Đồng thời, chuẩn hóa dữ liệu báo cáo và xây dựng các công cụ phục vụ theo dõi, phân tích và cảnh báo rủi ro.
(2) Tổ chức thử nghiệm có chọn lọc. Trước hết, nên lựa chọn những mô hình có lợi ích rõ ràng và rủi ro có thể kiểm soát, chẳng hạn mở rộng tiếp cận bảo hiểm trên nền tảng số, tự động hóa một phần quy trình giải quyết quyền lợi hoặc ứng dụng công nghệ hỗ trợ phát hiện gian lận. Các mô hình sử dụng dữ liệu nhạy cảm hoặc có tác động trực tiếp đến quyền lợi khách hàng cần được áp dụng điều kiện chặt chẽ hơn.
(3) Hoàn thiện và thể chế hóa kết quả thử nghiệm. Trên cơ sở kết quả và thông tin từ quá trình thử nghiệm, cơ quan quản lý xem xét sửa đổi, bổ sung các quy định liên quan đến bảo hiểm số, phân phối bảo hiểm trên môi trường điện tử, giao kết và lưu trữ hợp đồng điện tử, ứng dụng công nghệ trong giải quyết quyền lợi, quản lý dữ liệu và trách nhiệm của doanh nghiệp. Đồng thời, tiếp tục phát triển các công cụ hỗ trợ giám sát trên cơ sở dữ liệu, từng bước chuyển từ giám sát chủ yếu dựa vào báo cáo sang giám sát chủ động, dựa trên dữ liệu và mức độ rủi ro.
Như vậy, Sandbox và SupTech cần được đặt trong một quá trình đổi mới quản lý thống nhất, trong đó cơ chế thử nghiệm tạo điều kiện kiểm chứng mô hình mới, còn năng lực phân tích dữ liệu giúp cơ quan quản lý theo dõi rủi ro và hoàn thiện chính sách.
5. Kết luận
Sự phát triển của công nghệ số đang làm thay đổi hoạt động kinh doanh bảo hiểm, đồng thời tác động đến phương thức quản lý, giám sát của cơ quan nhà nước. Trong bối cảnh đó, các yêu cầu về dữ liệu, công nghệ, phương thức cung cấp dịch vụ và quản trị rủi ro ngày càng có vai trò rõ hơn trong quản lý thị trường bảo hiểm. Đối với Việt Nam, quá trình số hóa thị trường cho thấy quản lý, giám sát bảo hiểm cần từng bước thích ứng với những thay đổi về sản phẩm, phương thức cung cấp dịch vụ và cách thức phát sinh rủi ro. Hiệu quả quản lý không chỉ gắn với việc thực hiện các quy định pháp luật, mà còn liên quan đến khả năng khai thác thông tin, theo dõi diễn biến thị trường và nhận diện, cảnh báo sớm rủi ro trong môi trường số.
Nhìn chung, chuyển đổi số đang mở rộng phạm vi và làm thay đổi phương thức quản lý, giám sát bảo hiểm. Đây là quá trình cần được xem xét gắn với sự phát triển của thị trường, năng lực quản lý và mức độ hoàn thiện của hạ tầng dữ liệu, qua đó góp phần bảo đảm quyền và lợi ích hợp pháp của người tham gia bảo hiểm và an toàn, ổn định của thị trường.
Tài liệu tham khảo:
Arner, D. W., Barberis, J., & Buckley, R. P. (2017). FinTech, RegTech, and the reconceptualization of financial regulation. Northwestern Journal of International Law & Business, 37(3), 371-413.
Bộ Chính trị (2024). Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia.
Bộ Chính trị (2025). Nghị quyết số 68-NQ/TW ngày 04/5/2025 về phát triển kinh tế tư nhân.
Bộ Tài chính (2022). Thị trường bảo hiểm Việt Nam năm 2021. Nxb Tài chính.
Bộ Tài chính (2026). Báo cáo tổng kết thực hiện công tác năm 2025, kế hoạch nhiệm vụ năm 2026 của cơ quan Bộ Tài chính. Hà Nội.
Chính phủ (2023). Nghị định số 13/2023/NĐ-CP ngày 17/4/2023 về bảo vệ dữ liệu cá nhân.
Chính phủ (2023). Nghị định số 46/2023/NĐ-CP ngày 01/7/2023 quy định chi tiết thi hành một số điều của Luật Kinh doanh bảo hiểm.
Chính phủ (2025). Nghị định số 94/2025/NĐ-CP ngày 29/4/2025 quy định về cơ chế thử nghiệm có kiểm soát trong lĩnh vực ngân hàng.
Eling, M., & Lehmann, M. (2018). The impact of digitalization on the insurance value chain and the insurability of risks. The Geneva Papers on Risk and Insurance – Issues and Practice, 43(3), 359-396.
European Insurance and Occupational Pensions Authority – EIOPA (2021). Artificial Intelligence Governance Principles: Towards Ethical and Trustworthy Artificial Intelligence in the European Insurance Sector. Frankfurt: EIOPA.
International Association of Insurance Supervisors – IAIS (2025). Application Paper on the Supervision of Artificial Intelligence. Basel: IAIS.
Monetary Authority of Singapore – MAS (2016). FinTech Regulatory Sandbox Guidelines. Singapore: MAS.
Monetary Authority of Singapore – MAS (2018). Principles to Promote Fairness, Ethics, Accountability and Transparency (FEAT) in the Use of Artificial Intelligence and Data Analytics in Singapore’s Financial Sector. Singapore: MAS.
Monetary Authority of Singapore – MAS (2019). Sandbox Express Guidelines. Singapore: MAS.
Quốc hội (2022). Luật Kinh doanh bảo hiểm năm 2022.
Quốc hội (2023). Luật Giao dịch điện tử năm 2023.
Stoeckli, E., Dremel, C., & Uebernickel, F. (2018). Exploring characteristics and transformational capabilities of InsurTech innovations to understand insurance value creation in a digital world. Electronic Markets, 28(3), 287-305.
Thủ tướng Chính phủ (2021). Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26/01/2021 ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030.
Financial Conduct Authority – FCA (2015). Regulatory Sandbox. London: Financial Conduct Authority.
Zetzsche, D. A., Buckley, R. P., Barberis, J. N., & Arner, D. W. (2017). Regulating a revolution: From regulatory sandboxes to smart regulation. Fordham Journal of Corporate & Financial Law, 23(1), 31-104.
World Bank Group (2020). Global Experiences from Regulatory Sandboxes. Fintech Note No. 8. Washington, DC: World Bank.
