文／鄭宜芬
隨著消費者偏好、商業模式和技術標準的快速變遷，保險公司在產品創新、強化客戶體驗和提高營運效率方面面臨越來越大的壓力。Fioneer 觀察 2025 年趨勢表示，AI 的迅速發展提供了降低成本的解決方案，使保險服務能夠更敏捷且精準地回應市場需求。
面對數位化浪潮與消費者行為轉變，保險公司需要迅速適應新興技術，並在新的生態系統中找到自身定位，以在產品支持、推廣與提升客戶體驗方面發揮更大的影響力。AI 驅動的智慧架構成為保險業者不可或缺的工具，有助於其精準抓住新一代潛在客戶、最佳化客戶維系、並擴展跨售商機。
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AI 提升保險業三大服務
Fioneer 認為，保險業可從以下幾個角度運用 AI 來提升服務：
- 實施客戶風險評估和定價
傳統的風險評估和定價依賴大量數據點分析，耗費人力且成本高昂。PWC 顧問公司強調，缺乏高效的定價工具可能導致損失率上升，保險公司每季度的實際損失率可能增加 1-2%。
透過 AI 資料分析，保險公司能夠更精準地評估風險並制定個性化定價，機器學習模型可以即時分析客戶行為和外部因素，進而優化定價策略，且無需大量的人工審核。依最近的投保調查報告也發現，94% 的 18-34 歲族群會考慮轉向使用先進資料分析來提供個人化保單的保險提供者。
- 簡化索賠處理和詐欺偵測
隨著客戶數量增長，理賠需求增加，加大了保險公司的處理壓力，詐欺風險也因資源吃緊而升高。有研究發現，亞太地區的金融機構因詐欺損失每損失 1 元新加坡幣（約 24 元新台幣），預估實際就會損失 4.59 元新加坡幣（約 111 元新台幣）。
透過 AI 自動化，保險公司可以加速理賠流程，減少處理時間，同時提高準確性。AI 也支援詐欺偵測，透過分析歷史資料和模式，標示異常行為，減少詐欺風險並改善客戶體驗。
- 簡化客戶服務
客戶服務是常見的痛點，63% 客戶表示對其保險公司的服務感到不滿。為長期留客，投資服務品質至關重要。AI 聊天機器人和虛擬助理可提供全天候支援，提升客戶互動體驗，減少客服人員的負擔。
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如何平衡 AI 的風險和機遇
保險業的 AI 應用競賽已展開，然成功關鍵並非倉促上馬，而是有策略地推進。若倉促推進而未解決內在風險，可能使保險公司面臨監管行動、消費者反彈，以及來自無效開發專案的損失。Fioneer 建議，保險公司應投資於合適的基礎設施，以便在現有流程中順利整合 AI 工具，列舉如下：
- 試點計劃和迭代測試
在大規模實施前先進行小範圍試點，幫助識別道德和監管問題，在安全且封閉的測試環境中運作，測試整合、輸出和工作流程，確保系統合規並符合專案目標。這包括投資於資料、技術和專業人才，以創建可重複應用的系統模組。麥肯錫也建議，應專注於在不同的人工智慧應用中重用可擴展的組件，以加速開發和整合，目標在創建一個可在不同用例中得到驗證和批准的共通元素系統。
- 投資專業人才
安全性、效率與道德完整性需要合適的人才來支持。投資於 AI 專家和資料科學家將有助於保障技術運行的可靠性，並促進 AI 工具與保險業務的有效結合。
- 協作式成長方式
迅速更新基礎設施和專業知識可能會加重內部資源的負擔，因為這需要專門的工具和專業知識。與 Fioneer 等外部技術先驅合作可以加快價值實現的速度。但首先要投資正確的基礎設施，以實現 AI 系統和人類專業知識之間的有效協同。
制定未來發展藍圖
保險公司在善用 AI 之餘，必須在開發速度和責任之間取得平衡，以減輕資料外洩和系統故障等風險。AI 實施初期便需考量技術能力、客戶期望與企業目標間的協同。Fioneer 與保險公司共創（Co-innovation），探索下一階段技術，推動金融及保險業新應用場景的發展。
- 資料分析：
透過使業務使用者能夠以直觀的方式查詢、分析和操作資料，可提高效率，同時保持高水準的資料安全性。
- 詐騙偵測：
偵測向代理人（Agent）支付的異常佣金，並標示需要人力處理的潛在問題，加強後台的支付和佣金管理流程。
- 產品開發：
利用 AI 協助保險公司創建複雜的產品結構加速設計流程，並減少為特定客戶需求量身訂製保險產品所需的人力工時。
- 人工智慧開發：
利用 AI 提高 AI 產品本身的創建和準確性，Fioneer 目標將開發生產力提高 60-70%。
駕馭 AI 浪潮的第一階段是推動產業，透過 AI整合業務與 IT，實現創新發展，推動產業轉型，讓保險公司能更精準地滿足客戶需求、最佳化營運流程，並提供更安全、便捷的保險服務體驗。
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