台灣消費者近三年來投保的變化|數位時代 BusinessNext

台灣不同年齡層投保壽險的比率變化
不論薪水收入如何改變，台灣人傳統的觀念總是會買個壽險以防萬一。從近三年東方線上E-ICP東方消費者行銷資料庫比較發現，有投保壽險的比率從2005年的69.5％上升到2007年的75.4％，投保的比率逐年上升。從投保人的年齡分佈來看，比較近三年的資料發現，40～49歲的投保比率上升8％，50～59歲上升11％，而60歲以上則上升16％。反之40歲以下的投保比率沒有太多變動，可見40歲以上投保人數的增加是整體壽險市場增加的主力。

醫療險是成長最多的險種
究竟40歲以上各年齡層的人增加投保哪些險種呢？從E-ICP資料庫2005～2007近三年的比較發現，增加最多的是醫療險，各年齡層投保比率皆增加10％以上。可見現在人隨著年紀的增加，對於醫療費用的支出開始有了預防之概念。特別的是60歲以上的年齡層，對於防癌險的投保比率，呈現大幅成長。可能是因為雖然平均壽命延長，但健康狀況不一定會一直維持下去，尤其台灣長年高居死亡因素第一名是癌症，60歲以上的人口自然會想要規避罹癌的風險。反之青壯人口對於罹癌的感覺沒這麼高，主要還是比較在意平常的醫療支出。

理賠迅速是最多人選擇保險公司的考量因素
現代人購買保單，除了考慮到理賠金額外，影響消費者選擇保險公司的因素，從近三年東方線上E-ICP東方消費者行銷資料庫比較，已經有投保的人選擇保險公司之因素，考量理賠是否迅速的比率，從2005年佔33.7％上升到2007年的41.9％，成為有保單的人選擇保險公司時，最多人考量的因素。但是若按地理區來看，北部地區最多人考量的因素是保費低，南部地區則是親友推薦，中部地區才是理賠迅速，但是平均下來最多人考量的因素還是理賠迅速。可見現在有投保的消費者，認知到保險產品已經大同小異，不論哪一家保險業者提供的保單內容差異不大，保險業者要想贏得消費者購買的意願，應該針對服務的部分做加強，提高理賠的效率以滿足消費者的要求。對於不同地理區考量的因素不同，建議壽險業者可以告知各地的業務，在推銷保險時可以針對當地人的考量因素來強調。

最多人投保的動機只是單純保障
究竟台灣這麼高的人壽投保比率，投保的動機為何呢？2007年有77.3％的人投保時的動機只是單純保障，第二多的投保動機才是儲蓄，有36.4％。而現在保險業者一直推陳出新的投資型保單，卻只有13.5％的人購買保單的動機是為了投資。可見台灣人對於保險還是抱持著買個保障的態度，沒有思考保金還可以作為其他的運用。對於推出投資型保單的保險業者來說，教育消費者保險兼投資的觀念會是比較重要的事情。

總結
雖然近三年投保壽險的比率有上升，但還有25％的人沒有投保，是一塊尚待開發的市場。而投保人數的增加主要來自40歲以上人口，意味著壽險公司應該改變過去強調老年領保費的觀念，轉成尋求青壯年以上人口還有哪些未被滿足的需求。醫療險的成長，意味青壯年以上的人口越來越在意醫療方面的支出，針對不同族群開發不同的醫療保險內容，會是一個值得開發的市場。60歲以上投保防癌險的高度成長，不代表防癌險的市場值得進入，因為罹癌的醫療費用十分高昂，而投保的消費者，又是年齡較高的高風險族群。因此建議壽險業者在推出產品前，要仔細規劃保費和理賠間的比率。隨著保險產品的差異度越來越小，消費者購買時考量的因素，已經轉換成理賠的速度。加快理賠速度，會成為壽險業者在爭取保單時，另一項競爭優勢。台灣人投保動機還是在於單純的保障，加強對消費者溝通保費兼具投資的功能，會是壽險業者在推投資型保單應該加強的重點。

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若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。