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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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