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大數據科技運用對保險產業的影響
發佈日期 / 2025-03-06
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〈本專區由Yahoo邀約採訪編輯〉
二十一世紀資訊科技之發展，相較於以往更加突飛猛進，其中影響最為深遠之一，即為大數據科技於各產業層面的運用，透過數據的蒐集並加以整理後，用於演算法上的運作分析，能夠對於現有的商品及服務品質有所改善，並能針對具體客戶的需求為客製化之設計。再加上配合智慧型手機及網際網路取代傳統的訊息取得與傳遞模式，使得數據的獲取與運用，成為企業與機構提升品質與服務，及因而增加收益的不可或缺要素，大數據之預測分析已讓公家機構與私人企業在公共事務及商業市場上獲得更多的利益，故大數據又被稱為「數位時代的燃油」(the oil of the digital era)。
保險契約乃是保險人對於危險共同體及其成員之風險分類，且其乃是對損失發生之概然率(probability)和損失幅度之評估與計算下的產物。然而，要對風險分類及計算損失的發生概然率與幅度，需要締約當事人間有高度的資訊流通，因為數據的可用性增加及預測性分析突破之大數據科技運用下，仰賴資訊作為制度基礎之保險業，亦屬同樣在大數據科技下之受有益處的主要行業之一。保險業運作中已確定受到大數據科技影響的主要領域，包含了廣告行銷、核保訂價與理賠管理。
就廣告行銷部分，保險業已經開始使用巨量資料與預測性分析，來作為其等實際上的廣告與行銷行為的基礎。保險人藉由取得消費者的人口統計資料、消費習慣、風險偏好及其他於網路上之社群媒體所取得的有利資料，透過大數據之分析，瞭解消費者之需求，以採取因應的廣告行銷措施，確保行銷資料是在最好的方式使用。保險人也能掌握得以精確預測消費者對其商品反應的因子，進而使保險人能夠確定所接觸者乃是正確的消費者群體，此促進了對於不同的消費者群體，使用最適合該群體的客製化方式來行銷，使得差異化廣告行銷的結果能更具成本效益。
於核保訂價方面，大數據科技提供了多重管道以獲取低成本的大量個人資訊，而非僅受制於保險消費者之提供，讓保險人增加可得預測的範圍與精確性，並使得保險人向被保險人收取之保險費反映後者之個人損失風險的真正程度，以達到精算公平。大數據科技運用到保險人的核保定價中最顯著的例子，於產險業乃是汽車保險公司要求於被保險車子上放置車載資料通訊之電子設備，以蒐集被保險人的駕駛模式及相關資訊，能藉此來直接衡量被保險人的駕駛習慣，包含開車的距離、速度、踩剎車的頻率及每天花在開車的時間等，以求更佳地為承保風險定價；於壽險業乃是人壽保險公司要求被保險人使用智慧型手機、穿戴式的健康設備等，藉以蒐集健康相關資訊去評估一個人上健身房運動或購買健康食品的頻率等習慣，以對預期健康情況及壽命為評估。
最後，在理賠管理的層面上，大數據科技得以用來確定那一個賠案應先為給付，及那一些賠案應進一步調查以確認有無詐欺的情況。如此，保險人能夠以更少花費來對實際的保險損失為估計，有效地對賠案為處理的排序，讓確實產生之高理賠金額賠案能快速地給付，以降低調查費用及可能遲延利息的支出。而且，藉由大數據科技的運用，能自動識別詐欺之賠案，亦能因此節省人工所為的詐欺調查之勞動力成本，例如，於今日網際網路的發達與大數據科技的發展，保險人常常搜尋社群媒體網站，以取得保險詐欺之證據資料。
大數據等資訊科技運用的風潮，時至今日也在金融業擴展開來並遍及各個層面，我國之金融業亦不例外。從我國金融主管機關-金融監督管理委員會於2023年公布的統計資料來看，我國金融業已有約50%的機構採用人工智慧於營運的各層面，而人工智慧的發展特色，乃是從巨量資料中挖掘有價值的資訊，再形成進一步有用的知識。因此，人工智慧與大數據具有緊密的結合，以促進產業的優化。相較於金融業的其他部門，保險業雖然是在金融業中使用大數據分析較為緩慢的部門，然而，很少有行業像其對於任何形式之數據有如此強烈的要求，因為驅動大數據分析的演算法，可以提供較傳統統計分析更高預測準確度之可能性。我國保險業實際運用大數據科技之相關行為尚屬起步，然而，依循這股金融科技的浪潮，保險業乘著大數據科技的發展，全面地適用大數據科技，乃屬指日可待。希冀，藉由運用大數據科技於保險的各層面，能夠使得保險產業各階段的行為都能有所精進，並對保險消費者、保險業者有所助益，而達到雙贏的效果。
