Theo bà Vương Thị Minh An - Giám đốc điều hành Công ty Aon Tái bảo hiểm Việt Nam, làn sóng đầu tư vào trung tâm dữ liệu đang tạo ra thị trường bảo hiểm quy mô lớn trên toàn cầu. Tổng vốn đầu tư vào trung tâm dữ liệu trên thế giới giai đoạn 2025-2030 có thể đạt 5.000-10.000 tỷ USD. Tổng phí bảo hiểm toàn cầu dành cho các trung tâm dữ liệu giai đoạn 2026-2030 ước tính khoảng 134 tỷ USD, trong đó riêng khu vực châu Á - Thái Bình Dương vào khoảng 23,6 tỷ USD.
Nhu cầu bảo hiểm gia tăng không chỉ xuất phát từ quy mô đầu tư lớn, mà còn yêu cầu tài trợ vốn. Nhiều dự án sử dụng vốn vay ngân hàng hoặc tổ chức tài chính và bảo hiểm là một trong những điều kiện giải ngân.
Đáng chú ý, một số trung tâm dữ liệu có yêu cầu hạn mức bảo hiểm lên tới 10 tỷ USD, vượt quá năng lực cung cấp thông thường của một doanh nghiệp bảo hiểm đơn lẻ. Điều này đòi hỏi sự phối hợp giữa nhà bảo hiểm, nhà môi giới và nhà tái bảo hiểm quốc tế.
Các rủi ro của trung tâm dữ liệu đã được xác định, song quy mô và độ phức tạp của dự án đang thúc đẩy nhu cầu cũng như hành vi mua bảo hiểm. Rủi ro hình thành từ 3 nhóm yếu tố: Các thành phần nền tảng (cơ sở hạ tầng, công nghệ, năng lượng), các yếu tố bên ngoài (vị trí, kỳ vọng của bên cho vay, nhu cầu của khách hàng) và mục tiêu vận hành (khả năng phục hồi, hiệu quả, khả năng thích ứng).
Những rủi ro này phát triển qua từng giai đoạn: Vận chuyển và lưu kho, xây dựng, sản xuất năng lượng và vận hành. Tương ứng, nhu cầu bảo hiểm trải rộng trên nhiều nghiệp vụ như bảo hiểm hàng hóa dự án và hàng hóa vận chuyển, bảo hiểm rủi ro xây dựng, bảo hiểm tài sản và gián đoạn kinh doanh, trách nhiệm chung, bảo hiểm không gian mạng/trách nhiệm nghề nghiệp (E&O) và bảo hiểm môi trường.
Theo bà An, khi thị trường trưởng thành và khách hàng tinh chỉnh nhu cầu, các sản phẩm bổ trợ như bảo hiểm quyền sở hữu hay giải pháp tín dụng cấu trúc cũng đang tăng trưởng. Các giải pháp mới sẽ tiếp tục được phát triển để đáp ứng quy mô và sự phức tạp của những rủi ro này.
Tất nhiên, cơ hội cũng đi kèm không ít thách thức, nổi bật là quản lý rủi ro tập trung. Việc liên tục xây dựng, mở rộng các tài sản đã được bảo hiểm làm gia tăng mức độ tập trung. Nhiều bên được bảo hiểm, nhiều hợp đồng và nhiều nghiệp vụ có thể cùng chịu rủi ro tại một địa điểm.
Chất lượng dữ liệu cũng là vấn đề: Việc xác định vị trí trung tâm dữ liệu trên các hợp đồng hiện hữu và hợp đồng mới không dễ dàng, dữ liệu từ người được bảo hiểm đôi khi đến trễ, còn mã hóa địa lý thiếu nhất quán. Bên cạnh đó, sự phụ thuộc lẫn nhau phức tạp, chẳng hạn các thỏa thuận với nhà cung cấp dịch vụ, có thể tạo ra rủi ro “ngầm” cho cả những khách hàng không có rủi ro trực tiếp. Việc thiếu minh bạch về tình trạng sử dụng, khách thuê và cơ sở hạ tầng trọng yếu cũng gây khó khăn cho xây dựng kịch bản thực tế và mô hình rủi ro thảm họa (CAT).
Theo GS-TS. Tô Trung Thành - Phó giám đốc Đại học Kinh tế Quốc dân, cùng với cơ hội là các thách thức về chất lượng dữ liệu, hạ tầng, nhân sự, chi phí, bảo mật, quyền riêng tư và trách nhiệm giải trình. Vấn đề không chỉ là ứng dụng AI nhanh hơn, mà là ứng dụng sao cho hiệu quả, an toàn, minh bạch và có trách nhiệm.
Ông Lê Tuấn Dũng - Chủ tịch Hội đồng quản trị Tập đoàn Bảo hiểm DBV cũng cho rằng, cần đánh giá AI bằng hiệu quả kinh tế, thay vì chỉ nhìn tốc độ xử lý. Thời gian tiết kiệm chưa đồng nghĩa với giá trị kinh tế, hiệu quả chỉ hình thành khi doanh nghiệp xử lý được nhiều hồ sơ hơn, giảm chi phí giao dịch hoặc nâng cao chất lượng quyết định. Ứng dụng AI cần là quy trình xuyên suốt từ dữ liệu, phân tích, ra quyết định, hành động đến đo lường kết quả.
“Doanh nghiệp cần hợp nhất dữ liệu, đổi mới tư duy kinh doanh và tiếp tục giữ con người ở vai trò quyết định, đồng thời chuyển từ bảo hiểm bù đắp tổn thất sang chủ động phòng ngừa rủi ro”, TS. Lê Thị Xuân Hương - Khoa Bảo hiểm, Đại học Kinh tế Quốc dân nhìn nhận.