解鎖未來：AI如何全面革新台灣保險業營運模式？
深入剖析台灣各大保險公司如何運用人工智慧提升效率、優化服務並引領產業變革。
重點洞察
- 廣泛應用： 超過半數的台灣保險業者已導入AI技術，涵蓋理賠、核保、風控、客服到商品設計等多個核心環節。
- 效率提升： AI顯著加速理賠流程（從數天縮短至數秒）、提高風險預測精準度（達25%），並優化客戶互動體驗。
- 創新驅動： 生成式AI (GenAI) 成為關鍵推力，用於客製化保單設計、智能客服應對，甚至創新的業務員訓練模式。
AI浪潮席捲台灣保險業
迎接智慧化轉型的新時代
隨著人工智慧（AI）技術的飛速發展，台灣保險業正經歷一場深刻的數位轉型。根據勤業眾信（Deloitte）的調查，截至2023年中，已有接近半數（約47%）的台灣金融保險機構採納AI技術，而到了2024年，更有報告指出超過半數的保險業者已導入AI。這股浪潮不僅僅是技術的升級，更是營運思維、客戶服務乃至整個產業生態的重塑。
台灣金融監督管理委員會（金管會）也意識到此趨勢，於2023年研擬並公佈了「金融業運用AI核心原則與相關推動政策」，包含六大核心原則（如以人為本、公平性、透明度等），並著手制定更詳細的「金融業運用AI指引」。此舉旨在建立一個負責任且穩健的AI發展環境，引導業者在追求創新的同時，兼顧風險控管、公平待客及資料隱私保護。
AI技術正以前所未有的速度滲透到保險業的各個角落，從前端的客戶互動、商品設計，到中台的核保、風險評估，再到後端的理賠處理、營運優化，無處不見AI的身影。這不僅大幅提升了營運效率，降低了人工作業的負擔，更重要的是，它開啟了更個人化、更即時、更智慧的保險服務新紀元。
AI賦能：保險核心流程再進化
從理賠到風控，AI應用的多元面向
台灣保險公司正積極將AI技術融入核心業務流程，實現顯著的效益提升與服務創新。以下是幾個關鍵的應用領域：
優化理賠處理：速度與精準度的雙重提升
理賠是保險服務的核心環節，也是AI應用成效最顯著的領域之一。傳統理賠流程耗時費力，而AI的導入徹底改變了這一局面。
- 自動化審核： 透過AI分析理賠文件（包括非結構化的影像資料如醫療單據），可自動判斷理賠資格與金額，大幅縮短審核時間。根據報導，部分流程甚至能從數小時或數天縮短至幾秒鐘完成。
- 效率提升： 截至2022年底，已有40%的保險公司運用AI自動化處理理賠流程。工研院衍生的新創公司「慧保科技」更打造了全台首創的整合型AI理賠試算平台，進一步提升效率與透明度。
- 數據洞察： AI能分析理賠數據，找出趨勢與模式，輔助理賠決策，優化理賠路徑，並提升財務績效指標的監控能力。
AI技術簡化並加速保險理賠流程
強化風險管理與詐欺偵測：預防勝於治療
風險控管是保險業的基石。AI與機器學習（ML）技術的應用，使得風險預測和詐欺偵測更加精準、高效。
- 精準預測： 導入AI技術後，風險損失預測的精準度可提高達25%。AI模型能分析大量數據，更早、更準確地識別潛在風險。
- 反詐欺模型： 透過彙整線上行為、社交關聯、裝置資訊等多維度數據，AI能建構更全面的數位身份畫像，有效識別並阻止個人或集團型的保險詐欺行為，甚至能偵測內部人員舞弊。
- 聯合學習應用： 新光人壽率先採用「聯合學習」（Federated Learning）架構，與同業合作共享數據洞察（而非原始數據），共同訓練反詐欺模型，提升整個行業的風險識別能力，同時兼顧數據隱私。
革新客戶體驗與互動：打造個人化智慧服務
在數位時代，客戶期望獲得更即時、更個人化的服務。AI正幫助保險公司滿足這些需求。
- 智慧客服： AI客服機器人（Chatbots）和語音助理能7x24小時即時回答客戶疑問、處理基本服務需求，大幅減少人工客服的負擔，提升回應速度與客戶滿意度。自然語言處理（NLP）技術是實現流暢人機對話的關鍵。
- 個人化推薦： AI能分析客戶的數據、行為和需求，推薦最適合的保險商品與服務，實現精準行銷。
- 健康促進整合： 部分公司如新光人壽、台灣人壽、國泰人壽開始採納「健康分」概念，利用穿戴裝置數據和AI分析，鼓勵客戶改善健康習慣，並將其納入核保考量或提供保費優惠，創造雙贏。
- 服務品質監控： 台灣人壽創新的「高齡錄音AI智能質檢」技術，利用AI分析客服錄音，自動檢測服務品質，確保對高齡客戶的服務到位，並因此獲得亞洲保險業獎項肯定。
創新保單設計與核保：走向客製化與智能化
AI正從根本上改變保險商品的設計與核保流程。
- 生成式AI（GenAI）應用： GenAI被視為推動市場結構變革的關鍵。它能根據市場趨勢、風險模型和客戶數據，深度優化甚至自動生成創新的、高度客製化的保險產品。
- 智能核保： AI輔助核保流程，能更快、更準確地評估風險，處理更複雜的客製化需求，並輔助精算師進行定價與保費估算。KPMG報告指出，許多公司已將AI導入精算與定價模型。
亞洲保險公司積極利用AI提升競爭力
賦能業務銷售與內部營運：提升效率與專業力
AI不僅優化對外服務，也強化內部營運和銷售支持。
- 業務員智能培訓： 凱基人壽（原中國人壽）成為台灣首家將GenAI導入業務員訓練的公司，其「智能對練系統」讓業務員能隨時與AI進行銷售演練，提升專業能力和數位技能。
- 流程自動化（RPA）： AI結合機器人流程自動化（RPA），廣泛應用於內部行政、數據處理等重複性工作，提升整體營運效率。
- 數據驅動決策： AI是實現數據驅動決策模式的核心力量。保險公司利用AI分析龐雜的營運數據，獲取洞察，支持更明智的策略規劃。勤業眾信的aiDAPTIV+等方案，允許企業在地端環境微調AI模型，兼顧效能與數據安全。
- 行銷科技（MarTech）： 如Appier協助新光人壽運用AI進行大數據行銷佈局，實現更精準的客戶觸及與互動。
台灣保險公司AI應用焦點
領先企業的創新實踐
雖然許多保險公司都在積極部署AI，但部分企業的創新應用尤為突出：
- 新光人壽： 在風險識詐領域領先，採用聯合學習架構與同業合作，提升模型效能。同時結合健康分概念，並與Appier等科技公司合作強化AI行銷。
- 台灣人壽： 以「高齡錄音AI智能質檢」技術榮獲國際獎項，展現其在提升客戶服務品質與關懷方面的創新。
- 凱基人壽： 作為台灣首家引入生成式AI進行業務員智能對練的公司，引領銷售模式的革新。
- 國泰人壽： 積極應用AI於健康數據分析與風險評估，推動個人化健康管理與保險商品的結合。
- 保德信人壽： 根據KPMG報告，該公司已將AI廣泛應用於分銷、客服、行銷、人資等多個部門，展現全面整合AI的決心。
下表總結了部分台灣保險公司及其在AI關鍵領域的應用實例：
| 保險公司 | AI應用領域 | 具體實例 / 技術 |
|---|---|---|
| 新光人壽 | 風險管理 / 詐欺偵測 | 聯合學習架構、異常行為標示、健康分整合 |
| 新光人壽 | 行銷 / 客戶關係 | 與Appier合作進行AI大數據行銷 |
| 台灣人壽 | 客戶服務 / 品質管理 | 高齡錄音AI智能質檢系統 (語音分析) |
| 台灣人壽 | 核保 / 健康管理 | 健康分概念應用 |
| 凱基人壽 | 業務員培訓 / 銷售支持 | 生成式AI智能對練系統 (台灣首創) |
| 國泰人壽 | 核保 / 健康管理 | AI健康分數系統、客製化保單 |
| 國泰人壽 | 風險管理 / 詐欺偵測 | 機器學習分析異常模式 |
| 保德信人壽 | 多部門整合應用 | 分銷、客服、行銷、人資等部門導入AI (理賠加速、詐欺偵測、內容生成) |
| 產業通用 | 理賠處理 | 慧保科技AI理賠試算平台、影像辨識、自動化審核 |
| 產業通用 | 產品設計 / 核保 | 生成式AI輔助保單設計、精算與定價模型 |
| 產業通用 | 客戶服務 | AI客服機器人、自然語言處理(NLP) |
視覺化分析：AI應用強度比較
各公司在關鍵AI領域的投入程度 (示意圖)
為了更直觀地展現台灣主要保險公司在不同AI應用領域的投入強度，我們製作了以下雷達圖。此圖表根據目前公開資訊和報導進行綜合評估，分數為示意性質（1-10分，分數越高代表投入程度或應用成熟度越高），旨在呈現相對的側重點與發展概況。
從圖中可觀察到，各家公司根據自身策略與優勢，在不同的AI應用領域有不同的側重。例如，新光人壽在風險/詐欺偵測方面投入顯著，台灣人壽在客戶體驗與理賠自動化方面表現突出，而凱基人壽則在銷售/營運支援（特別是業務員培訓）方面領先。國泰人壽展現較為均衡的發展。整體而言，理賠自動化、風險偵測和客戶體驗是台灣保險業AI應用的普遍重點。
AI應用版圖：思維導圖
一圖掌握台灣保險業AI應用的關鍵節點
為了更清晰地呈現AI在台灣保險業的多元應用及其關聯性，以下使用思維導圖（Mindmap）進行梳理。此圖以「AI在台灣保險業的應用」為核心，展開至各主要功能領域，再細分至具體的應用實例與相關技術。
這張思維導圖清晰地展示了AI技術如何深入滲透到保險價值鏈的各個環節，從理賠效率的提升、風險管理的強化，到客戶互動的革新、產品設計的智能化，再到銷售與內部營運的賦能，構成了一個相互關聯、共同推動產業升級的AI應用生態系。
影音觀察：AI重塑保險市場
數位科技如何改變遊戲規則？
以下影片深入探討了AI時代來臨對保險業的影響，以及數位科技如何重塑市場格局。影片中討論了傳統保險公司面臨的轉型挑戰、新興的保險科技（InsurTech）趨勢，以及AI在提升效率、創造新服務模式方面的潛力，有助於我們更宏觀地理解台灣保險業導入AI的背景與未來展望。
影片內容強調了數據分析、機器學習、自動化等技術在現代保險業中的核心地位。對於台灣的保險公司而言，積極擁抱這些數位科技，特別是AI的應用，不僅是提升競爭力的手段，更是應對市場變化、滿足新一代客戶需求的必然趨勢。影片的討論為我們理解台灣各家保險公司積極佈局AI提供了更廣闊的產業視角。
挑戰與展望：智慧保險的未來之路
機會與風險並存的AI導入旅程
儘管AI為台灣保險業帶來了巨大的潛力與效益，但在導入和深化應用的過程中，業者仍需正視並克服一系列挑戰：
- 數據品質與治理： AI模型的效能高度依賴高質量的數據。數據的收集、整合、清洗以及治理框架的建立至關重要。
- 隱私與倫理考量： 在運用客戶數據進行分析時，必須嚴格遵守隱私法規，並警惕AI模型可能產生的偏見（如基於年齡、性別、地區等），確保公平性與倫理合規。金管會的指引也特別強調了這一點。
- 技術整合與成本： 將AI系統與現有的IT基礎設施整合可能面臨技術挑戰，且初期投入成本較高。
- 人才缺口： 同時具備保險領域知識和AI專業技能的跨領域人才仍然稀缺，人才的培養與引進是成功的關鍵。
- 法規遵循與調適： 隨著AI技術的快速演進，相關法規也可能隨之調整，業者需要保持敏銳度，確保持續合規。
展望未來，AI將持續驅動台灣保險業的創新。我們可以預見：
- 超個人化服務： 基於更精準的客戶洞察，提供完全客製化的保險產品、服務與定價。
- 即時決策與自動化： 如SAS預測，產業將邁向更深度的智能自動化，實現跨部門的即時數據分析與決策。
- 預防性風險管理： 從事後理賠轉向事前預防，例如結合物聯網（IoT）數據和AI分析，預警潛在風險（如健康惡化、災害預警）。
- 生態系整合： 保險公司將更緊密地與醫療機構、科技公司等夥伴合作，利用AI打造更全面的健康管理與風險保障生態系。
總體而言，AI對台灣保險業而言，既是提升效率、優化服務的利器，也是應對未來挑戰、實現永續發展的關鍵引擎。成功擁抱AI轉型的保險公司，將能在日益激烈的市場競爭中脫穎而出。
常見問題解答 (FAQ)
▶ 生成式AI在台灣保險業扮演什麼角色？
▶ AI如何加速保險理賠流程？
▶ 保險公司導入AI面臨哪些主要挑戰？
▶ 金管會對於金融業使用AI有何指導原則？
▶ AI如何協助保險公司偵測詐欺？
參考資料
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新光人壽攜手同業運用AI 提升風險識詐能力 - 新光人壽
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凱基人壽首創生成式AI 打造業務部隊智能對練系統 - 凱基人壽
- 台灣人壽高齡錄音AI智能質檢 獲亞洲保險業獎年度最佳AI創新獎 - 聯合新聞網
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金管會訂定金融業運用人工智慧（AI）核心原則與相關推動政策 - 金融監督管理委員會
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Last updated April 23, 2025