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圖理論在保險科技中的應用

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• 理賠對象： 圖論能有效揭示保險業中複雜且高度關聯的資料關係，透過節點與邊的分析，幫助識別關鍵客戶、風險群體及重要事件，提升決策與風險控管。特別在洗錢防制與核保查核方面，圖論可建立交易與關聯網路，發現異常資金流動及高風險群體聯繫狀況，強化合規與風險管理。相較於傳統表格數據，圖論提供更靈活、高效且直觀的風險管理框架，助力保險業深入挖掘資料關聯，提升服務品質。
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  〈本專區由Yahoo邀約採訪編輯〉
  
  

  在資料分析中，Excel 一直是處理結構化數據的強大工具。然而，面對複雜且高度關聯的資料時，Excel 的行列表格往往難以直觀揭示數據間的隱藏關係。此時，圖論以其「節點」與「邊」的特性，成為更有效的選擇。圖論不僅能清晰且直觀地展示數據之間的連結與關係，當資料關係密集、互動複雜（如數百萬筆資料彼此關聯）時，還能透過高效計算，挖掘出 Excel 表格中難以察覺的隱藏模式與知識。

  保險業本質上涉及大量的人際互動、事件連結和關係網路，結構複雜且緊密相扣，正因如此，圖論在保險科技中具有極高價值。圖論利用「節點」代表個人、事件或物件，「邊」表示其間的關聯。藉由分析圖中的指標，不僅能掌握網路結構，還能識別每個節點在其中的角色，為保險公司提供更精準的決策依據：

   

  1.度數（Degree）: 代表某個節點與其他節點的「關聯」或「朋友」數量。透過識別度數較高的客戶或事件，保險公司可針對這些具有廣泛聯繫的對象，進一步擴展客戶網路。

   

  2.聚集係數（Cluster Coefficient）: 衡量一個節點的鄰居之間是否彼此連接。若某節點的鄰居之間有較多連接，其聚集係數就會較高，這一指標有助於發現可能存在共同風險的群體。

  例如，一群客戶之間發生車禍的機率較高，可能是因為他們有共同的居住區域或駕駛行為，保險公司可針對特定社群進行風險管理和預防，降低理賠損失。

   

  3.中心性（Centrality）： 高中心性指標用於識別網路中的關鍵人物或重要事件，例如，某些醫療機構若在多次保險理賠中屢次出現並發揮關鍵作用，便可視為高中心性節點，這類醫療機構可能成為保險公司優先合作的對象，藉此提升理賠流程的效率並提供更優質的醫療服務

   

  4.中介中心性（Betweenness Centrality）: 中介中心性指標用於衡量某節點在網路中扮演「橋樑」角色的程度，高中介中心性的節點往往連接著不同群體。在保險科技中，這類節點可能涉及多起詐欺案件或理賠事件，針對這些節點深入調查，有助於及早識別潛在風險並採取防範措施。

   

  5.接近中心性（Closeness Centrality）：具有高接近中心性的節點能更快速地影響其他節點或受到影響，在保險科技中，接近中心性可用於分析風險的傳播速度。例如，某些地區或人群可能因彼此距離較近而更容易受到疾病傳播影響，保險公司可根據這些資訊，提前採取預防措施減少風險擴散。

   

  洗錢防制與核保查核是保險業中保障合規、降低風險的重要環節。洗錢防制旨在防止不法分子透過保險產品將非法資金合法化；核保查核則針對客戶的健康、財務及風險狀況進行評估，以決定是否承保及其條件。

  傳統保險公司在這兩方面常面臨「數據處理效率低」、「風險關聯性難以發現」等挑戰。為此，圖論可協助建立交易網路及利害關係人網路，將客戶、代理人及合作夥伴視為節點，將其間的交易或關聯視為邊。透過網路分析，若某群客戶間存在頻繁資金轉移或保險交易，可能是洗錢行為的徵兆。同樣地，在核保過程中，若某些客戶與高風險群體有緊密聯繫，則需進一步審查其健康或財務狀況。

  此外，中心性分析有助於識別在網路具關鍵影響力的節點，無論是洗錢網路中的中介、高風險代理人，或在核保評估中影響結果的關鍵人物。透過快速識別並調查這些節點，保險公司可更有效地管控風險。

  
  
  

  圖論為保險公司提供了一個多角度的風險管理框架，有助於更有效地管理風險並提升服務品質。它不僅能協助識別和防範洗錢行為，還能加強核保查核過程中的風險識別。當面對大量資料並需深入挖掘其關聯性時，圖論相較於傳統表格數據，更具靈活性、直觀性與高效性，是理解和分析複雜資料系統的強大工具。