接連進軍保險、信貸,解密街口的金融生態圈藍圖!如何做出差異化?
接連進軍保險、信貸,解密街口的金融生態圈藍圖!如何做出差異化?

新的科技加上疫情衝擊,讓擁有數百年歷史的保險產業逐漸出現改變。金管會在2014年開放線上投保;疫情下,也開放用視訊方式取代親晤親簽,保險業務員也逐漸轉向在線上平台提供服務。

而台灣人有多愛買保險?根據保發中心及Swiss Re在2020年的統計資料,台灣的保險滲透度位居全球第二;國內總保費收入也在全球排名第十、亞洲第四。

街口進軍保險,曾一度想自己申請執照

現代人都希望金額小、規定簡單的險種最好可以線上搞定。LINE Pay、Pchome以及街口支付,這些電商及支付品牌,都開始賣起保險,背後有兩大原因,首先,這些品牌有足夠的會員數、流量;第二,這些App上都有完善的金流功能,可以讓用戶繳款。

線上賣保險並不是新鮮事,大家比較的,是誰的功能最好用。今年10月,街口支付跟「bolttech保特保險經紀人」合作,在App內開闢了「保險專區」,主打從投保到付款,最快三分鐘就能完成。

綜觀現在市面上,有許多的電商、零售、支付業者,都有在App內新增投保功能,但多數式採取「導流、跳轉」模式,也就是用戶雖然可以在App內看到投保的按鈕,但最終要投保時還是必須跳轉到保險公司網站,完成剩餘的步驟。

原因是,這些業者並沒有保險執照,依照規範不能直接販售保險商品,是使用體驗上的一大痛點,「這不是街口想做的!」產品長范庭甄說。

范庭甄_街口產品長
街口產品長范庭甄回憶,為了打造保險產品,內部曾一度考慮,要自己去申請牌照。
圖/ 蔡仁譯

為了不想讓投保時,頁面跳來跳去,街口曾有一度想自己去申請保險公司牌照,後來內部意識到,金融產業要跨足其他陌生領域,並不是把資金準備好就可以,而是對於法遵、內控程序等等的專業領域Know-how,「這才是成本最高的事情。」

街口擅長的是支付,不是保險,范庭甄補充:「我們不太可能想做旅遊,就去開一家旅行社吧」。於是,團隊很快打消自己申請保險執照的念頭,因緣際會下,街口跟「bolttech保特」搭上線。

街口端出兩大差異

范庭甄解釋,「bolttech保特」是一家保險經紀人公司,跟一般保險公司不同的是,保險經紀人公司主要的功能是替消費者分析保單,找出最適合的產品,因此,可以一次販售多家保險公司的產品,也就是說,街口不需要跟一大堆保險公司談合作,就能讓產品多元性最大化,這是跟同業的第一個差異。

「沒有跳轉感的體驗」則是第二個差異,內部花了很多時間,重新設計投保流程,讓用戶最終投保時,盡可能沒有離開街口App的感覺;商業模式方面,街口依法不能販售保險,所以也不能從中抽成。范庭甄表示,目前跟「bolttech保特」之間是屬於廣告合作,舉例來說:客戶在在保險專區中有貢獻點擊,就能抽取廣告費用。

街口支付
豐富保險產品、沒有跳轉感的投保體驗,是街口保險專區的兩大優勢。
圖/ 蔡仁譯

目前,街口「保險專區」以販售疫苗險為主,接下來,會規劃推出車險等,跟交通有關的險種,或是販售街口獨家的產品組合,做出市場的區隔性。

比較大的挑戰是,目前並非所有險種都有開放線上投保,必須要由保險公司向主管機關提出申請,意味著未來街口若想要販售更多的保險產品,合作的保險公司也需要具備一定的數位化基礎,才能順利串接。

打造金融生態圈,胡亦嘉三年前就想做

電子支付業者賺錢的方式,是從每一筆交易中,抽取一定比例的手續費,過去4~5年,業者還花費資源做行銷推廣,幾乎沒有業者賺錢。

隨著電支用戶在今年突破一千萬,業者以本身App流量為基礎,嘗試推出更多不同的服務,各家業者採取的策略不太一樣。以LINE Pay Money來說,優勢是LINE本身社群的基礎,在行銷、會員經營上玩法較多,同時也跟高雄捷運合作,可以用LINE Pay Money掃碼搭車。

街口的策略,則是聚焦在金融服務上,創辦人胡亦嘉早在2018年,就想推出「託付寶」,產品特色是用戶可透過行動支付購買基金,並隨時提領贖回,當時的規劃,就能看出野心。

今年七月,新版《電子支付》條例正式上路,新增了外幣買賣、小額匯兌、買賣基金等功能,也就是除了支付,電支業者可以提供更多服務。經過這些年的調整,范庭甄說,保險功能算是街口金融生態圈(JKO Fintech Hub),第一個正式產品,接下來,會在街口現有的用戶基礎下,推出更多金融服務。

街口支付
圖/ 街口支付

第二款產品,也在11月份推出,街口跟凱基銀行合作,推出第二個產品「店家貸」,向街口上合作的店家,提供小額貸款。街口串接凱基銀行數位信貸API,並以街口電子支付收款紀錄作為財力證明,加速審核速度。這類模式是否能成功,就看未來是否能通過市場考驗了。

責任編輯:錢玉紘

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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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