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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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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