專家傳真－AIoT重塑保險：智慧核保、理賠與詐欺防範新時代
隨著AI和物聯網（IoT）技術的快速發展，台灣保險與健康照護產業正迎來數位轉型的新契機。傳統的核保與理賠流程長期依賴人工審核，過程繁瑣且效率受限，而保險詐欺問題也使產業面臨龐大的財務損失。AIoT的應用不僅提升了核保與理賠的自動化與精準度，更帶來了全新的商業模式，如動態定價、預防保險與即時理賠。對台灣的資訊服務業者而言，這是進軍智慧保險市場的關鍵時刻。
在核保方面，AIoT結合穿戴式裝置與健康數據平台，能即時分析被保險人的健康紀錄、病史與風險因子。例如，瑞士再保險開發的Life Guide Scout，透過大型語言模型（LLM）整合健康數據，協助核保專員快速評估風險，減少人工審核時間。這類AI核保助手能夠提供即時建議，提升核保準確性，同時透過數據訓練不斷優化風險評估機制。
理賠端則受惠於深度學習與影像辨識技術的突破。AI能自動審核理賠申請，透過影像辨識技術判讀醫療單據與事故照片。例如，美國新創保險公司Lemonade採用AI自動理賠系統，使40％的案件可在幾秒內完成審核與付款。
AIoT在風險評估方面的應用，使保險公司能更準確預測被保人的健康風險。例如，國泰人壽導入AI預測模型，能評估保戶未來八～十年內發生住院或手術的機率，且準確度達70％。
在詐欺偵測方面，AI透過關聯分析與影像辨識技術，能即時揪出異常理賠案件。根據安聯集團報告，近年來透過AI修改的保險詐欺案件增長300％，顯示偽造醫療單據與誇大損失的情況日益嚴重。為應對此挑戰，保險公司開始採用AI驅動的圖像偵測系統，例如德國新創Vaarhaft開發的技術，可迅速判別理賠照片是否經過AI偽造或修改，並標記可疑區域以進行進一步審查。
隨著AIoT技術的發展，保險業正在從「理賠導向」轉向「風險管理導向」，催生多種創新商業模式，包括一、動態定價（UBI）：AIoT使保險定價從靜態轉向動態，即時根據被保人行為調整費率。例如，美國Allstate的Drivewise計畫，透過車載裝置收集駕駛行為數據，並由AI評估風險並調整保費。
二、預防型保險：保險公司如今是主動健康管理的夥伴。例如，台灣人壽與加拿大Lydia AI合作，透過AI健康分數評估個人風險，並提供個人化健康建議。未來，保險業者可進一步整合健康數據，主動提醒客戶進行篩檢或預防性治療，甚至提供健康管理獎勵，降低長期醫療成本。
三、即時理賠與微保險：AIoT與區塊鏈技術的結合，可實現自動化、即時理賠。例如，航班延誤險可透過AI監控航班資訊，當延誤發生時，系統自動執行賠付，無需人工申請。此類低門檻、高頻率的微保險將吸引更多年輕消費者。
