聯準會主席稱通膨恐延燒到明年夏季!專家:供應鏈短缺極似二戰後
聯準會主席稱通膨恐延燒到明年夏季!專家:供應鏈短缺極似二戰後

聯準會(Fed)主席鮑爾(Jerome Powell)警告,直到明(2022)年夏季前,通膨壓力可能都會一路偏高。

Jerome Powell
Jerome Powell
圖/ MoneyDJ

MarketWatch報導,鮑爾30日赴眾議院金融服務委員會(U.S. House of Representatives Financial Services Committee)作證時表示,經濟如今面臨「極不尋常的」的供給吃緊問題,但這些狀況終將緩解、通膨過段時間就能降溫。

鮑爾坦言,通膨何時能緩解根本無從評估,但他認為接下來幾個月及明(2022)年上半年期間,應能稍稍舒緩。他並指出,整體來看,通膨預期依舊跟Fed設定的2%目標保持一致。

芝加哥聯邦儲備銀行總裁Charles Evans 30日稍晚則表示,供應短缺、供應鏈支離破碎的狀況,幾乎跟二戰後一模一樣,當時美國必須把戰時物資的生產線重新轉換為消費性產品。他說,這導致人們面臨較高的物價。

美國8月的消費者物價指數(CPI)年增5.3%,遠高於Fed預設的2%目標。

鮑爾稱物價、就業恐衝突

CNBC、路透社等外電報導,鮑爾9月29日在歐洲央行(ECB)舉辦的遠距研討會表示,供應鏈瓶頸並未改善,著實令人「灰心」(frustrating),問題似乎還惡化了些。他預測這個情況很可能會持續到明年 ,通膨居高不下的時間將比Fed原本估計還久。

battery resourcers
battery resourcers 的工廠設備
圖/ battery resourcers 網站

鮑爾坦言,「我們已很久未曾遇到這種狀況,央行的兩大任務目標的關係呈現緊張狀態(tension).....通膨不但偏高、還遠超過預設目標,但就業市場卻似乎仍有剩餘人力(slack)。」這種狀況可能迫使Fed犧牲其中一項,在就業仍需成長之際調高利率來抑制物價。他表示,「未來幾年要如何處理這項問題,是央行最優先且最重要的任務,這會極具挑戰。」

鮑爾明顯是在跟美國1970年代的停滯性通膨(stagflation)作對比。美國目前的就業人口依舊較疫情爆發前短少超過500萬人,但Fed已將今年的通膨率預估值上修至4.2%、遠高於預設的2%目標。Fed預測明年通膨率將趨緩至2.2%,略高於6月當時的預估值。

本文授權轉載自:MoneyDJ理財網

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責任編輯:傅珮晴

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核保、理賠、客服全面AI化:富邦人壽導入「三大智能助理」升級保險服務鏈
核保、理賠、客服全面AI化:富邦人壽導入「三大智能助理」升級保險服務鏈

近年談 AI 轉型的金融業者不少,多半從技術切入,闡述架構藍圖與導入策略。富邦人壽則選擇從行政端著手,先問哪個場景最攸關保戶,再決定 AI 該往哪裡導入。「關鍵在於回歸以人為本的核心,專注於客戶體驗。」保單行政處處主管蔡佳蓉副總經理指出,核保、理賠與客服,是服務價值鏈中與保戶互動最直接的三大關鍵,自然成為富邦人壽 AI 布局的起點。

以 AI 賦能核保,審查時間省六成

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「以一份新契約為例,客戶的病歷資料可能厚達百頁。核保員得逐頁翻找診斷紀錄、用藥史與手術紀錄,判斷其對承保的影響。但大多數核保人員並不具備醫護背景,這方面的專業判斷力全靠長期經驗積累,導致傳統作業十分耗時。」蔡佳蓉解釋。

為此,富邦人壽建構「核保智能助理」,運用生成式 AI 摘要病歷,解決過往判讀大量專業英文病歷的痛點。這可不是把資料丟進 AI 資料庫就好——蔡佳蓉分享,導入過程中的挑戰之一,是為特種個資去識別化,需先透過個資遮罩工具處理病歷;此外,針對 AI 常見的「幻覺」風險,團隊也反覆調校提示詞,讓摘要報告力求精準正確。

她強調, AI 定位為「初篩與重點整理」的助手,最終決策權仍歸於核保員。透過 AI 摘要、核保員決策的人機協作模式,體況審查平均作業時間成功從 40 分鐘縮短至 15 分鐘,核保效率提升六成,讓核保同仁能將心力集中於高風險案件與例外處理。

以 AI 輔助判讀,加速理賠條款今昔對照

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客戶服務處處主管張婉茹指出:「AI 除了加速理賠作業,也能將資深理賠人員的專業經驗與判斷邏輯濃縮為高效吸收的知識庫,協助新進同仁快速掌握案件重點與判斷依據,縮短學習曲線,並提升理賠判斷的一致性與品質。」透過 AI 助理減輕資料整理的負擔,理賠人員得以將精力回歸專業決策與客戶溝通。

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在核保與理賠之外,最大量的服務場景是客服。張婉茹表示,隨著數位原生世代逐漸成為保戶主力,客戶傾向先自主操作解決問題,不會直接撥打電話;一旦選擇撥打電話,就代表問題已超出自助服務能處理的範圍。

對此,AI 客服的導入,不只是回答問題,更是協助客戶找到最適合服務管道的「智慧導航員」。「我們是第一線面對客戶,因此 AI 客服最重要的不是回答得多,而是回答得正確。」張婉茹表示,富邦人壽在設計上特別重視回答來源的可信度,透過既有知識庫與 FAQ 資料治理機制,讓 AI 優先扮演「理解需求、引導服務」的角色,確保保戶獲得正確且一致的資訊。

事實上,富邦人壽的文字客服早於大型語言模型盛行前便已上線,目前文字客服平均每月處理超過六萬則訊息,智能助理能即時理解客戶需求,將保單查詢、資料變更等簡易服務導引至 App 或線上平台快速完成;面對理賠、保單變更或保障內容等較複雜的需求,則由真人客服接手提供專業協助。讓簡單問題快速解決、複雜問題由專人服務,將有限的人力資源投入最需要專業與溫度的服務情境,讓分流機制發揮實際成效。

從核保員手中的病歷、理賠人員桌上的單據,到線上客服的迅速回應,富邦人壽的 AI 布局,始終緊貼第一線作業現場。張婉茹表示,科技發展不一定要一次 end to end 全到位,應該是不停小步快跑,慢慢把應用場景擴大。去年底推出的全新富邦人壽 App,將「簡單、貼心、隨行」的理念落實在使用者介面體驗上,就是一次階段性集大成的成果。

但無論 AI 如何加速資料判讀、優化流程,專業判斷與服務溫度仍是機器無法取代的核心。「要有專業,才能判斷 AI 的產出品質。」富邦人壽兩位主管也強調,科技迅速發展下,富邦人壽導入 AI,不是要取代核保員、理賠人員或客服人員,而是希望讓每一位同仁把時間花在最有價值的地方。當AI承接了流程中繁瑣的資料負荷,人員就能更專注在判斷、溝通與服務,讓同仁的專業與心力回歸到最需要判斷力與人情味的溝通之上,這才是真正以客戶為中心的 AI 轉型。也是富邦人壽實現「AI Everywhere」的旅途上不忘的目標。

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