Số 239 | Tháng 02/2026
Insurtech trong bảo hiểm xe cơ giới: Phân tích trắc lượng thư mục
Đinh Việt Dũng
Tóm tắt:
Mục tiêu nghiên cứu: Bài viết cung cấp một bức tranh tổng quan về bản đồ tri thức và các xu hướng phát triển của Insurtech trong bảo hiểm xe cơ giới (BHXCG) và đưa ra những hướng nghiên cứu trong tương lai.
Thiết kế nghiên cứu/phương pháp/tiếp cận: Nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp trắc lượng thư mục với 207 bài nghiên cứu Insurtech trong BHXCG từ Scopus giai đoạn 2015–2025 bằng phần mềm VOSviewer và Biblioshiny trong RStudio.
Kết quả nghiên cứu chính: Kết quả phân tích cho thấy Insurtech trong BHXCG đã có những bước thay đổi từ công nghệ nền tảng đến xu hướng công nghệ thông minh. Việc ứng dụng các công nghệ tiên tiến giúp tối ưu hóa phân tích dữ liệu ghi nhận phục vụ cho định phí, đánh giá rủi ro, phòng chống trục lợi và kiểm soát chi phí bồi thường.
Giá trị đóng góp mới: Nghiên cứu đóng góp vào lĩnh vực phân tích các ứng dụng dữ liệu và sự phát triển của công nghệ Telematics qua từng giai đoạn trong quá trình BHXCG. Kết quả bài viết cung cấp thông tin cho các nhà quản lý bảo hiểm và những học giả định hướng nghiên cứu phát triển ứng dụng công nghệ thông minh trong BHXCG nhằm nâng cao tính minh bạch và công bằng.
Tài liệu tham khảo:
- Alam, A., Fianto, B. A., Ratnasari, R. T., Ahmi, A., & Handayani, F. P. (2023). History and development of Takaful research: a bibliometric review. Sage Open, 13(3), 21582440231184852.
- Chen, Z., Yan, X., Wang, L., Luo, Q., Yan, Y., Qiu, T., & Cheng, P. (2024). Research on reliability index and failure probability of inherent defect insurance from the insurance perspective. Heliyon, 10(4).
- Chu, J. Z., Than, J. C., Siswoyo Jo, H., Chua, C., & Then, P. H. (2025). AI-Driven Health Insurance Cross-Sell Prediction Using Data Analytics. Journal of Computer Information Systems, 1-19.
- Cosma, S., & Rimo, G. (2024). Redefining insurance through technology: Achievements and perspectives in Insurtech. Research in International Business and Finance, 70, 102301.
- Eletter, S. F. (2024). The use of blockchain in the insurance industry: A bibliometric analysis. Insurance Markets and Companies, 15(1), 12.
- Ellili, N., Nobanee, H., Alsaiari, L., Shanti, H., Hillebrand, B., Hassanain, N., & Elfout, L. (2023). The applications of big data in the insurance industry: A bibliometric and systematic review of relevant literature. The Journal of Finance and Data Science, 9, 100102.
- Guillen, M., Pérez-Marín, A. M., & Nielsen, J. P. (2024). Pricing weekly motor insurance drivers’ with behavioral and contextual telematics data. Heliyon, 10(16).
- Gupta, A., & Lakhwani, K. (2025). Enhancing the quality of service of smart contracts for healthcare DAPPS: a novel approach. Multimedia Tools and Applications, 1-29.
- Hannon, J., & O’Hagan, A. (2025). Statistical models for improved insurance risk assessment using telematics. British Actuarial Journal, 30, e16.
- Hồ Thúy Trinh, & Nông Thị Như Mai. (2025). Hành vi mua của khách hàng trong lĩnh vực bảo hiểm nhân thọ: Nghiên cứu và phân tích trắc lượng thư mục. Tạp chí khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh-Kinh tế và Quản trị kinh doanh, 20(8), 85-106.
- IMARC Group. (2024). Motor insurance market: Global industry trends, share, size, growth, opportunity and forecast 2024–2032. Retrieved October 31, 2025, from https://www.imarcgroup.com/global-motor-insurance-market.
- John, J., Joseph, M., Joseph, S., Jacob, G., Rose, N., & Thomas, S. (2024). Insurtech research dynamics: A bibliometric review of technological innovations in insurance. Multidisciplinary Reviews, 7(12), 2024288-2024288.
- Kumar, K. D., & Kumar, J. S. (2024). Efficiency assessment and trends in the insurance industry: A bibliometric analysis of DEA application. Insur. Mark. Co, 15, 83-98.
- Kuzior, A., Zakharkina, L., Kubaščikova, Z., Chentsov, V., & Lyeonov, S. (2023). Insurance market transparency research trends: Bibliometric analysis.
- Liu, L., Li, W., He, W., & Zhang, J. Z. (2022). Improve enterprise knowledge management with internet of things: a case study from auto insurance industry. Knowledge Management Research & Practice, 20(1), 58-72.
- Maiano, L., Montuschi, A., Caserio, M., Ferri, E., Kieffer, F., Germanò, C., ... & Anagnostopoulos, A. (2023). A deep-learning–based antifraud system for car-insurance claims. Expert Systems with Applications, 231, 120644.
- Mall, S., Panigrahi, T. R., & Verma, S. (2023). Bibliometric analysis on big data applications in insurance sector: Past, present, and future research directions. Journal of Financial Management, Markets and Institutions, 11(01), 2330001.
- Milanovic, N., Milosavljevic, M., & Joksimovic, N. Z. (2021). The emergence of insurtech: A bibliometric survey. Economic and social development: Book of proceedings, 1124-1133.
- Neale, F. R., Drake, P. P., Jin, L., & Lai, G. (2025). Technology investment and insurer efficiency. The Geneva Papers on Risk and Insurance-Issues and Practice, 50(1), 8-33.
- Nobanee, H., Dilshad, M. N., Abu Lamdi, O., Ballool, B., Al Dhaheri, S., AlMheiri, N., ... & Alhemeiri, S. S. (2022). Insurance for climate change and environmental risk: a bibliometric review. International Journal of Climate Change Strategies and Management, 14(5), 440-461.
- Nobanee, H., Elsaied, F. A., Noor, H.A., Resiq, T. R. A., Ahmed, F.A. & Ismail, D. A. (2023). A Bibliometric Analysis of Auto Insurance: Current Status, Development, and Future Research Directions. Journal of System and Management Sciences, 13(2), 384-408.
- Nobanee, H., Shanti, H. Z., Abukarsh, L. S., Al Hamadi, F. Y., Abdulaziz, F., Alqahtani, A. F., ... & Almansoori, H. A. (2021). Sustainable medical insurance: A bibliometric review. Journal of Governance and Regulation/Volume, 10(4).
- Pandey, V., & Rarhi, K. (2021). A Brief Systematics Visualization of blockchain technology in healthcare and insurance: A bibliometrics Analysis. In 2021 2nd International Conference on Computational Methods in Science & Technology (ICCMST) (pp. 252-260). IEEE.
- Peiris, H., Jeong, H., Kim, J. K., & Lee, H. (2024). Integration of traditional and telematics data for efficient insurance claims prediction. ASTIN Bulletin: The Journal of the IAA, 54(2), 263-279.
- Precedence Research. (2025). Insurtech market - Growth, trends, and forecast 2024–2033. Retrieved October 31, 2025, from https://www.precedenceresearch.com/insurtech-market.
- Phùng Thanh Bình, & Nguyễn Đoàn Việt Phương. (2023). Sustainable tourism branding: A bibliographic analysis. Cogent Social Sciences, 9(2), 2269708.
- Santoso, C. B., Warnars, H. L. H. S., Fajar, A. N., & Prabowo, H. A. R. J. A. N. T. O. (2022). Insurance underwriting and technology relationship: A bibliometric analysis. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 100(13).
- Schrijver, G., Sarmah, D. K., & El-Hajj, M. (2024). Automobile insurance fraud detection using data mining: A systematic literature review. Intelligent Systems with Applications, 21, 200340.
- Shamsuddin, J. N., Gan, C., & Anh, D. L. T. (2023). Bibliometric analysis of insurtech. Journal of Advanced Research in Applied Sciences and Engineering Technology, 30(2), 103-132.
- Sharma, A. D., & Muthumeenakshi, M. (2025). Accelerating Insurance with AI Technology: A Bibliometric Study. International Research Journal of Multidisciplinary Scope, 6(1), 980-994.
- Suwanmalai, W., & Zaby, S. (2024). RESEARCH TRENDS IN INSURANCE RISK FROM 2000-2022: A BIBLIOMETRIC ANALYSIS OF THE LITERATURE. Risk Governance & Control: Financial Markets & Institutions, 14(3).
- Tabash, M. I., Shekhar, S., Singh, P., Shamshad, M., & Al-Absy, M. S. M. (2023). Synthesizing social insurance research: A bibliometric analysis. Insurance Markets and Companies, 14(1), 59.
- Yan, C., Wang, X., Liu, X., Liu, W., & Liu, J. (2020). Research on the UBI car insurance rate determination model based on the CNN-HVSVM algorithm. IEEE Access, 8, 160762-160773.
- Yanez, J. S., Guillén, M., & Nielsen, J. P. (2025). Weekly dynamic motor insurance ratemaking with a telematics signals bonus-malus score. ASTIN Bulletin: The Journal of the IAA, 55(1), 1-28.
- Yao, L., Liu, Y., Wang, T., Han, C., Li, Q., Li, Q., ... & Wang, Y. (2025). Global trends of big data analytics in health research: A bibliometric study. Frontiers in Medicine, 12, 1456286.
- Röschmann, A.Z., Erny, M., & Wagner, J. (2022). On the (future) role of on-demand insurance: Market landscape, business model and customer perception. The Geneva Papers on Risk and Insurance-Issues and Practice, 47(3), 603-642.
- Zheng, Z., Bangaan Abdullah, M. H. S., Zaki, H. O., & Tan, Q. L. (2025). Mapping the research trends on health insurance purchase: a bibliometric analysis and systematic review. Discover Public Health, 22(1), 248.
Insurtech in Car Insurance: A Bibliometric Analysis
Abstract:
Purpose: This study aims to provide an overview of the knowledge map and development trends of Insurtech in car insurance and identifies potential avenues in the future research.
Design/methodology/approach: This study employs a bibliometric based on a dataset of 207 InsurTech-related studies in car insurance in Scopus during the period 2015–2025 by utilizing VOSviewer and Biblioshiny in RStudio.
Findings: This study shows that Insurtech in car insurance have developed rapidly from foundational technologies to advanced intelligent solutions through enhanced the Emerging technologies to analyze database to support data-driving pricing, risk assessments, fraud detections, and control claims costs.
Originality/value: This study contributes to the research domain of data analytics and Telematics-based applications by examining their technological evolution across different stages within key processes of car insurance. The findings offer valuable insights for insurance management teams and researchers by highlighting future research directions and emphasizing the role of intelligent technologies in enhancing transparency and fairness within the insurance ecosystem.