台灣新創團隊好險網,揭露保險漲價祕辛
台灣新創團隊好險網,揭露保險漲價祕辛
2012.05.20 | 創業

在一片「漲」聲響起的世代中,人民怨聲載道,油價漲、電費漲,各種民生物資順勢跟漲。而薪水負成長的情形下,這個情況更是讓人難以招架。但是在這之外,還有一項由政府宣布一定得漲的民生必需品-保險,最高漲幅高達30%。

經由台灣新創團隊好險網深入研究發現,低迷的利率導致金管會擔心保險公司擔保的長期契約,其利差損會不斷擴大,因此決定再度調降保單的「責任準備金利率」。直接影響的,就是7月1日起承保的新契約,將會有10%~30%不等的漲幅,影響所及,是購買保險商品的民眾。好險網表示,「所有買單的消費者,再度成為被剝皮的羊隻!」

薪資負成長,花錢更該精打細算。雖然明白保險的重要,應該慎重考慮,但保險商品眾多且繁雜、契約內容艱澀難懂,提高了消費者可以掌握的門檻,導致往往在不了解情況下就做出決定,結果挑選的保險商品卻不全然適合自己。

「而今天,這個資訊不對稱,就要被弭平了!」好險網集合了資深保險從業人員,以及專業工程技術人員,製作了「好險比較榜」,搜集了市面上所有的保險商品,將多數消費者在乎的保險內容,整合在一張表格裡,只要一個點擊,即可從上到下排名,找出最合適自己的保險商品。

以國人幾乎都有的意外險為例,點選了「保費」一欄,即可將各家保險公司的相同性質商品,從保費低到高依序排列出來,對保費較為敏感的消費者,便可從中選擇相對便宜的商品。例如對殘廢扶助金此種理賠較為在意,點選「殘廢扶助金」,輕易挑選出保障較高的保險商品。

以下是實際操作說明。

好險比較榜點選意外死亡這個險種的「定期型」,可以發現市面上有多達22個商品可供挑選。對絕大多數的消費者而言,保費是首要考量,點選後保費就可自低到高完整排列,可以發現到最便宜的前五名保險公司分別是:遠雄、全球、遠雄、台灣、朝陽,而我們同時也可以發現,保費最貴的前五名保險公司分別是:國泰、富邦、三商美邦、南山、國華。

對保費較為敏感的人,可以從保費最便宜的前五家去比較,每一張保單涵蓋的理賠範圍。例如最便宜的遠雄人壽跟次便宜的全球人壽相比,完全相同的保障,一年保費相差230元,相當於遠雄便宜了28.4% ; 而第三名的遠雄人壽跟第四名的台灣人壽相比,可以發現,保費幾乎一樣,但是遠雄人壽多了重大燒燙傷、空中大眾運輸、以及殘扶金的理賠項目,涵蓋範圍相對大許多。

由以上步驟發現,如果單純比較意外險的保費,遠雄人壽可謂「俗又大碗」,相對於保費前五高的老牌保險公司,確實在相同的保障範圍,硬是用低價殺出一條血路。然而,除了意外險之外,還有壽險以及醫療險,依照終身型、定期型分類,消費者也能依照需要的保障,輕鬆找到相對應的保險產品。 

好險網真實揭露了保險的資訊不對等,利用「好險比較榜」將險種內容完整呈現。他們更進一步說明,如定期防癌險的差距,30歲民眾在中國人壽跟台灣人壽的保費比較,相差高達2,700%,點選保費之後,發現女生的保費比竟是16元:434元。

為了解決民眾購買保險的問題,好險網由衷的理念是:把保險變得跟烤土司一樣簡單!強調不推銷保單、堅持中立,完整提供民眾所需的保險知識,就如同官方粉絲團的名稱-不賣保險給你的保險理財專家,利用大量生動有趣的圖片幫助民眾建立觀念。好險比較榜搶在7月1日漲價前登場,讓大家可以輕鬆挑選到合適的保險。

出自好險網新聞稿

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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