保險業的技術軍火商!洽吧智能打造產、壽險核保理賠解決方案
保險業的技術軍火商!洽吧智能打造產、壽險核保理賠解決方案

根據財團法人保險事業發展中心統計,2017年台灣壽險營業收入累計為4.08兆元,其中營業成本為3.86兆,若扣除保險公司理賠出去的總額1.66兆,剩餘的2.20兆均是行政成本,佔了總成本的57%。

洽吧智能創辦人趙式隆
既然人類的行政效率不高,不如讓機器試試吧?

保險公司的AI武器軍火商──洽吧智能

洽吧智能團隊最早成立的題目是商用客服聊天機器人,在與潛在客戶進行訪談時,意外發掘到保險產業更巨大的痛點與商業機會,因而切換跑道,期望能協助業者解決行政成本高昂、效率不彰問題。

團隊專注研發、製造、授權和提供廣泛的金融機構軟體服務。「我們就像是保險公司的自動化武器軍火商。」創辦人趙式隆將洽吧比喻成保險業的洛克希德馬丁(Lockheed Martin),以 AI 為核心技術,由核保、理賠等服務流程開始,到深入協助建立更準確的風險模型,提供人壽與產物保險客戶流程自動化的解決方案。目前為止,洽吧智能分別針對壽險與產險推出三種服務方案:

編按:洛克希德馬丁(Lockheed Martin)是一家美國航空航太製造廠商,若以銷售量計算,為全球最大軍火供應商。

核保理賠自動化方案

一般而言,民眾受傷住院申請理賠時,需要跟醫院拿醫囑,讓保險公司能據此判斷並賠償相應理賠金額。由於醫院及保險公司間的資料並不相通,因此業務員須手動將醫囑資料輸入至公司系統,再交由專業核保人員審定理賠金額,整個流程通常需耗3-7天不等,有些較有爭議的案件甚至要拖上一個多月。

洽吧智能將人工智慧導入作業程序,利用光學字元辨識技術(OCR, Optical Character Recognition)取代人工分類繕打,再運用電腦視覺 (Computer Vision) 讓機器辨識醫學文件資訊,並自動辨識擷取內容,將資料抓到相對應的欄位中;並透過NLP (Natural Language Processing)自然語言處理技術,靠深度學習 (Deep Learning) 讓機器學會讀醫囑文章,進而做出保險決策,如遇機器無法決策的個案,再交由人工處理。結果顯示,機器處理的正確率高達98.5%,速度比過往快了200倍,除了大幅縮短作業時間外,更替保險公司省下不必要的人力成本,達到效率最大化。

產物保險照片自動定損

除了壽險,洽吧智能也鎖定產險發展,目前服務可應用於醫療、手機、汽車等保險類別,透過影像資訊即時核損,根據數據經驗判讀物品之受損項目及金額,提供相對客觀公正的基準值,免於詐欺情形出現。

團隊今年和新安東京海上產險合作上線的服務:「行動裝置保險理賠」能自動完成照片審查與維修項目、零件價格合理性檢查,專門處理常見的泡水機、手機螢幕破裂毀損等狀況,比對廠商、價格、損壞情形,加速審核流程。以國內某三大電信公司為例,過往每個月2,000多件的理賠作業需要超過20名專業人力處理,且不僅速度慢、效率也低。如今藉由機器初步審核,若篩出辨識結果異常的案件,再交由人工直接檢查,能大幅提高作業效率及品質,只需要兩個作業人力即能達到相同的效果。

雖然相較壽險,台灣產險規模較小,但趙式隆認為產險做起來其實相對有趣,從汽車、手機到房屋,產品種類越是多元化,應用可能性越多,技術挑戰相對也就越高。

醫療影像判讀輔助

壽險與產險之外,洽吧智能也開發出透過機器學習,判讀醫療圖像資料服務,目前在胸部X光與乳房攝影兩項目之篩選判讀,正確率已達80% 。趙式隆表示,這項功能可以協助保險公司在核保階段輔助評估未來風險,並於理賠階段協助降低外聘專家人力成本。

有技術和好題目,成功還得有「機緣」

從前(2017)年3月成立起,洽吧智能從營運第一天就開始獲利,目前已和幾間產壽險公司締結合作關係。趙式隆透露,當初透過台達電董事長海英俊牽線,因而接觸到凱基銀行董事長魏寶生,這樣的契機也成為他們打入市場的關鍵。「金融產業的特性偏保守,很多時候你做得出來也不一定賣的出去。」趙式隆打趣道:「尤其我們又是新創公司,你說你會做人家還想你是不是詐騙集團。」

旁人看來順風順水,但其實這已不是趙式隆第一次創業。對照過往題目,趙式隆認為這次題目有幾大好處:第一,客戶資金相對充裕,講價上比較不會遇到太大的困難;第二,由於金管會要求,金融產業的歷史數據通常會妥善地保存完整;且各保險機構客戶的系統規模也會差不多,因此不太需要特別客製化;第三則是進入門檻,如上述,除技術問題以外,想打入保守的金融產業本身就是一件難事,他表示洽吧智能已順利切入市場,因此更具先行者優勢。

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洽吧智能團隊,左起執行長林奕辰、創辦人趙式隆。
圖/ 劉品毅攝影

自由創新管理,與強者並肩前行

洽吧智能在人才挑選上相當嚴格,但,這樣的篩選模式也是雙面刃,為團隊陣容把關的同時也就代表徵才難度越高。為了留住強者,公司運作情形相當獨特,「公司現在15人,有些人還在國外,從開始到今天沒有開過任何一場實體會議,只有聚餐時全員到齊過。」趙式隆說,不像別的公司有指定使用的通訊軟體、也不特別規定員工的出席時間,對他而言,事情有做好、東西交得出來最重要。

創業至今,趙式隆特別感謝執行長林奕辰。「他當初沒有出國深造而是留下跟我一起創業,但在公司上軌道前,我們已經連續換了六項題目了。」講起那段看不太到未來的日子,趙式隆和林奕辰先是此起彼落地喊慘,但最後都笑了。「所以只要我有的東西,他就有一半。」趙式隆說。

下一步,趙式隆希望能在這群夥伴協助下進行橫向 (跨足證券、銀行業務) 與縱向 (設立海外據點) 擴張,將洽吧智能推出海外,進攻日本、香港市場,同時尋求策略性投資,往「全球第一的金融科技公司」目標持續前進。

創業快問快答

Q:最常被客戶或投資人問起的事情?您會如何回應?

Q:貴公司這麼小,是如何快速取得行業領導地位的?
A:您看過葉問嗎?我們的每個團隊成員都不只一個打十個,應該一百個差不多。

Q:創業至今,做得最好的三件事為何?

  1. 找到了強者
  2. 把強者留下來
  3. 讓強者玩得開心

Q:希望提供這個社會什麼價值?希望解決甚麼樣的問題?

將人類從勞動中解放。希望透過人工智慧實現周休四日,讓人類真正為生活而工作,而非為工作而生活。

團隊資訊

公司名稱:洽吧智能股份有限公司
成立時間:2017/3/31
產品名稱:人工智慧產壽險解決方案
上線時間:2018/4/1
團隊人數:15人
MeetHub

本文授權轉載自:創業小聚

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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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