Dùng gương mặt để xét bảo hiểm

Nghe như truyện viễn tưởng nhưng theo tờ Wall Street Journal, Ping An, tập đoàn bảo hiểm lớn nhất Trung Quốc, hiện đã dùng công nghệ nhận dạng gương mặt để đánh giá rủi ro khi bán sản phẩm bảo hiểm và sản phẩm tài chính cho khách hàng.

Ping An cũng hoạt động trong lĩnh vực cho vay tiêu dùng và đã sử dụng công nghệ nhận dạng gương mặt từ năm 2016 để đánh giá khách hàng bằng cách dựa vào các “biểu cảm vi tế” thường tiết lộ nhiều điều về cảm xúc và tâm lý của khách. Các biểu cảm này chỉ xuất hiện trong nháy mắt, người thường khó nhận ra nhưng máy thì có thể dạy để phát hiện. Máy sẽ dựa vào các thuật toán và dấu hiệu biểu cảm trên gương mặt để cảnh báo nếu khách có dấu hiệu nói dối.

Trong lĩnh vực bán bảo hiểm, Ping An dùng công nghệ nhận dạng trước tiên để kiểm tra, nhận dạng khách hàng. Khi họ mở tài khoản, khách hàng được yêu cầu để máy quay hình, rồi làm những động tác theo yêu cầu như mở miệng hay chớp mắt. Sau khi điện thoại di động quét gương mặt để xác định nhận dạng xong, khách có thể truy cập vào mua sản phẩm của hãng, nói chuyện trực tiếp với nhân viên.

Theo Wall Street Journal, Ping An cũng dùng công nghệ nhận dạng để đo lường sức khỏe của khách hàng. Một trong những ứng dụng được sử dụng thường xuyên nhất là đo chỉ số khối cơ thể BMI với khách hàng nào mua bảo hiểm có mức chi trả lên đến 1 triệu nhân dân tệ (3,3 tỉ đồng). Người mua bảo hiểm nếu có chỉ số BMI dưới 30 sẽ được giảm giá, ai có chỉ số BMI từ 30 trở lên được xem là béo phì.

Giáo sư Michael Powers tại trường Đại học Thanh Hoa ở Bắc Kinh cho rằng gương mặt người chứa lượng thông tin lớn về sức khỏe của người đó, ví dụ, nhìn gương mặt có thể biết người này có hút thuốc hay không. Nhưng ông cũng nói công nghệ nhận diện gương mặt chưa được thương mại hóa vì vẫn còn những lo ngại nó sẽ bị lạm dụng để phân biệt đối xử với một số nhóm người nào đó. Các nhà bình luận lại cho rằng chưa có hãng nào dùng công nghệ này để ấn định giá cho các nhóm khách hàng khác nhau; có chăng các hãng chỉ dùng nó như một chiêu trò tiếp thị để gây sự chú ý.

Nhìn từ phía sử dụng công nghệ nhận dạng, có thể thấy những lợi ích như giảm rủi ro, giảm nhân lực xét hồ sơ, nhưng nhìn từ phía khách hàng, viễn cảnh để máy móc quyết định một cách lạnh lùng vô cảm cũng thật đáng sợ. Ví dụ, mập bỗng nhiên thành một tội và tội này buộc khách hàng phải trả nhiều tiền hơn để được bảo hiểm.

Bloomberg đặt vấn đề làm sao huấn luyện hệ thống thông minh nhân tạo để nó xác định ai đang nói dối. Với công nghệ máy học, thường người ta cho máy quan sát hàng loạt người đang nói dối để máy học các biểu cảm của những người này. Nhưng vấn đề nằm ở chỗ biểu cảm vi tế của người này khác người kia, nói dối trong phòng thí nghiệm khác với nói dối ngoài đời thật, được trả tiền để nói dối (cho máy học) khác với nói dối với người thân, nói dối lần đầu thì gương mặt cũng khác với nói dối thành tật... Từ đó Bloomberg cho rằng khả năng máy “đọc” sai là cao, nên sẽ có nhiều trường hợp xác định sai.

Tuy nhiên, điểm quan trọng hơn, theo Bloomberg trong một bài bình luận về bản tin của Wall Street Journal, có thể mục đích của Ping An không phải là phát hiện nói dối. Mục đích của họ có thể là xác định những đặc điểm của loại khách hàng sau này được đền bù bảo hiểm. Giả thử máy giúp họ làm được điều này, việc từ chối những khách hàng như thế sẽ có tác động rất lớn đến cả một nhóm người.

Bloomberg cho rằng người nghèo, người có hoàn cảnh khắc nghiệt thường chịu nhiều rủi ro hơn nên thường đòi đền bù bảo hiểm hơn. Máy xác định sao đó để sau này người nghèo không được tham gia bảo hiểm nữa là một gánh nặng cho xã hội.

Xét cho cùng nếu mục đích của doanh nghiệp là tối đa hóa lợi nhuận, họ sẽ huấn luyện cho các thuật toán tránh xa khách hàng không có tiềm năng đem lại lợi nhuận. Nếu trí tuệ nhân tạo được đào tạo theo cách đó, xã hội sẽ dần tới chỗ phân biệt đối xử trên quy mô rộng lớn. Đi từ chỗ chê người béo đến chỗ chê người nghèo, người thua thiệt là một bước không xa.

Thư Kỳ