下一個共享經濟、自動駕駛受害者:規模7,000億美元的車險市場
下一個共享經濟、自動駕駛受害者:規模7,000億美元的車險市場
2016.10.04 | 金融科技

隨著汽車科技不斷推陳出新,共享經濟、自動駕駛技術的崛起,逐漸改變你我「行」的方式,未來或將顛覆具有7,000億美元規模的汽車保險市場。

顧問公司BCG(Boston Consulting Group)與摩根史丹利(Morgan Stanley)日前發表一份共同著作,他們蒐集來自產業與消費者的數據,報告顯示,隨著「共享經濟」與「自動駕駛」的崛起,接下來的25年,汽車保險的費用將會大幅降低,預計車險市場受到影響的規模可能多達2,000億美元。

Uber無人車
隨著Uber這類共享車輛服務興起,正悄悄顛覆全球車險市場。
圖/ Uber官網

對全球保險市場而言,汽車保險位處其中重要位置,一年至少有7,000億美元的市場規模,佔整體產值的42%。但隨著技術革新、新商業模式的浮現,也讓汽車保險市場悄悄面臨轉變。「未來5年,產業還不會感受到這樣的熱度,但之後的改變就會開始加速。」BCG資深合夥人Miguel Ortiz表示。未來幾年,部分市場將以平均一年4%的幅度邁入衰退。

共享經濟與自駕車,推翻車險市場

以自動駕駛車輛為例,它能透過防撞系統與速度管控系統,減少發生意外的次數與嚴重性,連帶也降低了理賠成本與保費。另外,隨著越來越多消費者逐漸接納像Ube這類的共享經濟服務,也減少需要被保險的車輛數,建立了新的遊戲規則。

報告中預估,汽車保險市場規模將在2030年縮減40%、2040年縮減至70%。其中又以已開發國家的保險商所面臨的危機最大,2040年,美國車險市場規模將從2210億美元縮減到740億;英國則是從240億到60億。

另外,雖然自動駕駛與自駕車還未到成長爆發期,卻也吸引一些非傳統玩家的科技公司跨入汽車保險市場,這類的廠商的優勢在於,他們能透過新科技應用擁有更多的駕駛數據、分析能力,而且能直接接觸到消費者,目前就有55%的人傾向購買非傳統車廠所提供的車險服務,其中多是34歲以下的年輕世代。

首當其衝的保險商,更要為這場變革做準備。法國保險集團AXA安盛科技總監David Williams便認為,「我覺得這些改變是漸進的,願意接受這些改變的廠商,也更容易去面對它。」然而,他也示警,邁向自動駕駛的過渡期可能不會發展得太順利。「我們還沒交手過的一個情況是,也許交通事故會變少,但是在民眾自主駕車與切換到自動駕駛系統之間所發生的狀況,我們可能會面臨更大的索賠金額⋯⋯如果車子為你做了許多事,你就不會想要精進自己的駕駛技術。」

UBI車險已是現在進行式

事實上,除了報告中所談到的共享車輛服務與自駕車之外,「UBI車險」更早就是顛覆傳統車險的現在進行式。

未來四年北美UBI保險市場預估。

隨著車聯網的建立,推翻了過去保險商會依據駕駛年齡、性別、車齡等資料評估風險的模式,讓像是駕駛行為保險(UBI車險)的創新定價模式成為可能,能根據駕駛人行為,如開車習慣、時間來評估風險,讓結果更準確,例如台灣廠商創星物聯便積極搶進這塊市場。

科技已經顛覆許多產業,汽車保險市場也正悄悄革命中。

資料來源:FINANCIAL TIMES、Insurance Business

關鍵字: #Uber #自動駕駛
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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