台灣消費者近三年來投保的變化
台灣消費者近三年來投保的變化
2008.05.07 | 行銷

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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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