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近期生成式AI在保險業的應用
發佈日期 / 2024-10-29
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〈本專區由Yahoo邀約採訪編輯〉
生成式AI（Generative Artificial Intelligence,
Generative AI）的發展是從1950年代至1980年代的初步探索開始，主要集中在簡單模式和語言生成。1990年代，隨著神經網路和機器學習技術的興起，生成式AI開始處理更複雑的數據分析任務。2006年深度學習的再次興起推動了更複雜的生成任務，例如高畫質圖像和影片生成。2014年，Ian Goodfellow提出了生成式對抗網絡（Generative
Adversarial Networks, GANs），此技術大幅提高了生成內容的質與量。自2018年以後，大型語言模型如GPT和BERT的發展，大幅推進了文字生成的能力，更凸顯出生成式AI的持續進化及對各產業的影響。
近年來，保險業在運用生成式AI已呈現蓬勃發展的趨勢。隨著技術的進步，保險公司積極採用先進AI工具來改進風險評估、客戶服務和理賠程序等，不僅提高了作業效率，也增強了對客戶需求的反應速度與準確性。在AI快速變化的時代，如亞馬遜創辦人Jeff Bezos所言：“If you only do things where you know the answer in advance, your
company goes away.”，在創新的浪潮中不能處於後知後覺甚至不知不覺的狀態，而是要積極擁抱新技術，以保持不被淘汰。
以下我們探討幾個保險業運用生成式AI技術的案例：
1.客製化產品設計
借助生成式AI，保險公司能夠分析客戶過去的行為數據，生成符合其需求的客製化保險商品。生成式AI不僅提高了客戶滿意度，也增加保險產品的市場競爭力。Allstate保險公司(美國)利用將生成式AI運用於其開發的「Drivewise」應用程式，分析駕駛行為數據及提供客製化的汽車保險計劃，讓駕駛人可以根據其駕駛行為來調整保費。Allstate所提出的口號是：「Save more with Drivewise® with a rate based on you.」。
2.智能核保與風險分析
瑞士再保險公司開發出一款名為“Swiss Re Life Guide Scout”的先進工具，這個工具是一個由生成式AI為核心的核保助手(Underwriting Assistant)。這個工具作為Swiss Re人身保險和健康保險核保手冊Life Guide的升級版本，整合了Microsoft Azure OpenAI服務來強化核保流程。Life Guide Scout透過生成快速且準確的答案來提高核保的效率和品質，核保人員可以自然語言提出問題的專家知識庫來得到答案。Life Guide Scout不僅加快了風險評估過程，同時透過提供快速查詢資訊功能來幫助核保人員做出快速的核保決策。
3.理賠程序自動化
生成式AI已經能夠自動分析事故圖像，評估損壞程度並快速完成理賠程序。Lemonade保險公司正使用生成式AI來改善理賠申請與審核流程，當客戶透過手機應用程式上傳財產損壞的圖像之後，AI就會自動處理並在短時間內給出理賠結果，大大提高了處理速度和效率。根據用戶的使用經驗，Lemonade的理賠APP獲得4.9顆星的評價，約有40%的理賠可以立即完成，相關的理賠會在3秒內被AI進行處理與紀錄。
4.詐欺檢測與防範
生成式AI更可以辨識出異常的理賠和潛在的詐欺行為。根據安聯集團的報告指出，2022年到2023年間，利用AI竄改照片的保險詐騙案件增加了300%。為了因應此種情況，德國新創公司Vaarhaft開發了一套AI驅動的保險詐騙偵測系統，這套系統專注於圖像分析，可以在幾秒鐘內自動識別提交的證據是否經由AI生成或編輯。該系統不但可以自動標識圖片經編輯過的部分，還能進行圖片來源的反向搜尋，有效地幫助保險公司控制詐欺風險，且降低人工審查的成本。在台灣，國泰金控的金融實驗室也與Graphen AI合作，開發出理賠詐欺關係圖譜及建立異常偵測流程，協助理賠人員即時抓出高風險案件並提升人員的查證效率，建立長期可預測詐欺行為特徵的辨識模型。
生成式AI之迅速發展，正深刻改變保險業之日常營運模式。自客製化產品設計、智能核保與風險分析，至理賠程序自動化及詐欺檢測，生成式AI已快速融入保險價值鏈的各個層面。古語云：「革故鼎新」，面對AI技術之日新月異，唯有積極擁抱創新，保險業才能在市場的激烈競爭中持續獲得客戶的支持與認同。
焦點議題作家
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詹芳書 教授－東吳大學現任東吳大學教務長、財務工程與精算數學系教授、南山人壽保險股份有限公司獨立董事及台灣風險與保險學會理事；曾任東吳大學商學院副院長、財務工程與精算數學系主任、台灣風險與保險學會監事、國際康健人壽保險股份有限公司獨立董事、陸家嘴國泰人壽保險股份有限公司獨立董事；專長為精算科學、保險財務管理、清償能力分析及保險商品創新。
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吳政隆 副教授－東吳大學現任東吳大學巨量資料管理學院資料科學系副教授。專長為文字探勘、深度學習、自然語言處理、情感計算。
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李志峰 教授－東吳大學現任東吳大學法學院專任教授及財經法研究中心主任，同時也兼任金融消費評議中心評議委員，上市公司獨立董事，並具有仲裁人，律師及地政士資格；曾於律師事務所、國際性保險經紀人公司擔任專職律師，以及於外商保險公司擔任法務經理；專長為保險法、海商法、運動法及國際貿易索賠實務。
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葉向原 副教授－東吳大學現任東吳大學巨量資料管理學院資料科學系副教授兼系主任；專長為人工智慧、機器學習、深度學習創新應用。
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葉啟洲 教授－國立政治大學現任政治大學法學院特聘教授、法學院副院長暨法律學系主任，風險管理與保險學系兼任教授，以及人壽保險公司獨立董事。曾經兼任財團法人保險安定基金董事，參與過幾家保險公司的接管工作；也曾兼任財團法人金融消費評議中心的評議委員。葉教授進入學術界之前，曾擔任律師、法官，在擔任法官期間以公費留學前往德國進修，獲得德國弗萊堡大學法學博士，專長為民法和保險法。
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張士傑 教授－國立政治大學現任國立政治大學風險管理與保險學系教授、中國信託金融控股公司獨立董事、台灣人壽保險公司獨立董事、台壽保產物保險公司獨立董事；曾任中華民國風險管理學會理事長、行政院勞工退休基金監理委員會委員、金融消費評議委員、行政院金融監督管理委員會專任委員、財團法人保險事業發展中心董事；專長為風險管理與保險、精算科學、退休金財務、資產配置。
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彭金隆 教授－國立政治大學現任政大風險管理與保險學系教授、金融科技研究中心保險科技實驗室執行長，Cardif銀行保險研究中心主任。曾任政大風險管理與保險學系系主任、財團法人交通事故特別補償基金監察人、金融消費評議中心董事、台灣風險與保險學會秘書長、金管會人身保險保單審察委員、金融總會副秘書長；研究專長為保險市場、銀行保險、金融控股公司、保險科技與保險監理法規與制度等。
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Shell沛(Tim嫂)與Tim哥一同經營新媒體公司，現為總經理及兩性情感話題類別的Youtuber
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東京海上日動火災保險公司東京海上日動前身為「東京海上保險會社」，自1879年創建以來即自許為「日本國內產險業界的Leading Company」，以嚴謹、穩健的態度經營公司，時至今日，事業版圖已擴及海內外各保險相關領域，海外據點遍佈全球38個國家與地區。 隨著時代、環境的變遷，東京海上日動總是與全世界的客戶站在一起迎接挑戰，並持續不間斷地提供最佳的風險管理解決方案，帶給客戶完全的安心與信賴。 與此同時，我們也不忘善盡企業責任、回饋社會，朝「好公司Good Company」向前邁進。
