「利」不從心的低利率時代
「利」不從心的低利率時代
2002.10.01 | 人物

和經濟相關,又常常變來變去的數據中,卻偏偏有一大群就是以「率」來命名的,像是利率、匯率和失業率;當然也有另一群以「指數」命名的,像是股價指數和消費者信心指數。最近媒體的焦點就集中在這些叫做「率」的難兄難弟。不過,這並不是什麼好事,因為雖然這表示媒體對於經濟的不同層面開始感到興趣,但是觸發點顯然是股票跌跌不休,讓股票指數漸漸失去了媒體關愛的眼神。君不見現在的經濟新聞多半是:「利率谷底盤旋」、「匯率劇烈變動」或是「失業率屢創新高」。
在這眾多的「率」氏兄弟中,利率和所有人最息息相關,不出國的人可以忽略匯率,退休的人可以不關心失業率,但是每個人都受到利率的牽連。在定期存款利率猛創新低的同時,部分軍公教退休人員享有存款利率18%的保證,必須由政府編列數百億預算來支應;台灣的保險公司,由於過去販賣的保單,保證利率高過目前市場的利率,虧損累累,逼得某些老字號得要拍賣大樓求生;房屋貸款利率屢屢降低,不但沒有能刺激買氣,還惹來舊房貸戶抱怨。
以近期全球和台灣的經濟發展來看,台灣未來幾年內的利率,嗅不出有回升的跡象。看來,政府如果不能降低對退休人員的保證利率,每年數百億的預算是逃避不了的,保險公司除了賣祖產之外,還可以衝新保單來稀釋舊保單的影響,但是對於舊保單包袱沉重,新保單佔有率又節節下滑的某些老字號而言,接下來幾年,還是賠錢的機會多。不過,最無奈的,恐怕還是靠著利息過日子,卻沒有利率優待的市井小民。
看起來,利率在台灣攪亂了一池春水,事實上,利率目前在全球都是經濟的最重要問題,因為,利率是資本的價格。在經濟好的時候,由於預期報酬高,因此沒有人關心利率的成本,但是等到經濟不好的時候,人人斤斤計較,利率就成為嚴肅的課題。

**觀察利率,看出潛在危機

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觀察利率,也可以看出經濟體潛在的危機。以中國為例,過去十年一直快速成長,照理來說,企業發展搶錢,會讓利率高升。但是中國的利率居然也位於低水位,令人百思不得其解。原因在於,中國的經濟發展靠外資支撐,但是當經濟的發展,讓百姓富起來之後。百姓和企業的資金,在沒有完整的資本市場投資工具下,除了跑進股市,把中國股市炒成幾百倍本益比,其他都流到銀行存起來。由於資本不許外流,造成游資過多,企業在中國借款的成本,往往比在台灣甚至於歐美市場還要便宜。
當利率長期處於谷底時,通常也是經濟復甦的燕子望眼欲穿卻遲遲不來的時候,對於投資人或企業而言,是無可奈何的。但是在耐心等待的同時,至少可以用利率來判斷景氣何時回春,以及其他的經濟體是否值得投資。

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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