確診人數續攀高峰,防疫險理賠金衝高,產險業恐得變賣資產應急
確診人數續攀高峰,防疫險理賠金衝高,產險業恐得變賣資產應急

今年前4月防疫保單累計出險新台幣8.75億元、平均一件理賠逾4萬元,隨確診人數續攀高峰,產險主管說,產險業現金存量一般占總資產1至2成,若後續理賠潮湧進數十萬件,現金不夠賠恐需先變賣資產或盡快增資。

本土疫情在今年4月掀起另一波高峰,每日新增確診人數從千人一口氣爆增破3萬人,截至6日統計已達26萬8569案例;近期指揮中心確立「快篩陽性視同確診」政策。

前金管會保險局人壽保險商品審查委員劉北元表示,指揮中心這項決策將替產險公司帶來如潮水般的遠距確診保戶,其中一定有真的確診案例,但恐怕也避不開有心人士的假確診詐騙理賠。

一名產險主管也憂心,防疫保單道德風險可能因政策更動,且業者難以落實理賠審查,「即使今天訂出理賠指引,明天政策可能出現新變化,防疫保單理賠爭議只會愈來愈多」。

目前產險業界評估,保戶自遭隔離或確診COVID-19後,到實際申請理賠會有時間差,自2週以上到數月都有,預料近日疫情高峰將陸續反映在後續理賠申請上,產險業者直言,除了加派人力處理,現金夠不夠賠也是一項考驗。

產險業者說,現在每天緊盯疫情變化,隨確診人數急速攀升,必須評估帳上現金是否足夠支付後續瞬間湧入的理賠潮,因產險業現金水位、及約當現金水位約占總資產的1至2成左右,若平均一件賠5萬元,後續理賠申請達數十萬件,現金不夠就恐需變賣股債或不動產等資產應急,或盡快辦理增資。

此波防疫保單搶保潮,承保量較大業者包含富邦產、國泰世紀產、新安東京海上產、和泰產、兆豐產、中信產、以及泰安產,其中多數都有「富爸爸」大股東;富邦產和國泰產都估有逾百萬件承保量,新安產則有近90萬件。

若台灣確診率近15%、即300萬人確診,即使金管會評估產險業「挺得住」,產險公司財務仍面臨嚴峻壓力,對過往一向穩定的產險市場,是極為震撼的一堂課。

也有產險主管直言,面對百年大疫,防疫政策從清零轉向與疫情共存,防疫保單承保面對的風險擴大數十倍都有。

回顧過去,2020年12月臺產曾推出年保費500元防疫保單,若遭隔離就賠10萬元,短短1個月熱銷逾400萬件、保費收入破19億元,創產險史上最熱銷保單紀錄,但去年5月本土疫情蔓延、一度升上三級警戒,爆量湧入的理賠件讓臺產幾乎將保費收入吐回,資本適足率(RBC)自往年逾1000%、急速下滑至579.6%,雖遠高於法定要求,仍創臺產RBC歷年最低水位。

今年初臺產防疫保單到期前,部分產險公司出手搶客,臺產對推出新保單態度卻相對保守,且最後並未續推新防疫保單;根據產險業推測,臺產防疫保單最後虧損恐破4億元。

本文授權轉載自:中央社

責任編輯:吳秀樺

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關鍵字: #疫情動態
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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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