收100元賠96元!沒賺頭的「寵物險」為何5年成長1000倍?業者解密關鍵
收100元賠96元!沒賺頭的「寵物險」為何5年成長1000倍?業者解密關鍵

毛小孩的數量超過小孩了。根據農委會數據,去年貓狗新登記數量為21.5萬,而截至去年11月,台灣年累積新生兒僅有12.6萬人。歸戶寵物的登記數量與新生兒數量的黃金交叉出現,讓寵物經濟一時成為市場關注的焦點。農委會在2022年初時指出,狗貓寵物的生活所需,一年內將可以創造新台幣600億元的商機。

值得注意的是,在寵物食衣住行育樂等各面向中,有一樁看起來「划不來」的生意,明明蒙受虧損,卻仍高速成長——那就是寵物保險。

眼睛 寵物 螢幕 手機 貓咪
寵物數量已經超越新生兒人數,也帶來龐大商機,「寵物險」就是保險業者積極搶進的市場。
圖/ xframe

狗貓創造1年600億商機,寵物險吸引保險業者搶進,5年成長1000倍

寵物保險有多划不來?

根據財團法人保險事業發展中心統計,寵物綜合保險的總收入件數在5年內,從2017年的74件,成長到2021年的57,140件; 保費收入金額也從13.5萬元,成長到1.61億元,成長超過1191倍 。然而同時間,寵物險的已賠款金額已經達到11.4億元,「賠款率」也一路上升,到了2021年時,已經達到96.09%。

也就是說,保險公司每收到100元,就要賠給保戶96元,真正拿到手的僅有4元,還得扣除人事等其他成本。寵物保險雖高速成長,卻是一門虧損生意。

延伸閱讀:【圖解】全球搶賺9兆寵物商機!生小孩不如養寵物?哪2大戰場最熱?

代理超過30家產壽險保險商品的富士達保經台北一區部執行長廖英翔觀察,以目前的賠款率來看,保單收入減去賠款金額與各式管銷成本,產險公司推出這些寵物險保單,基本上沒有任何收益可言。專長醫療險販售的富士達保經台北一區部業務處經理楊晨熙舉例,平均一張寵物險保單約3,000元,基本上飼主一年只要帶寵物看超過3次醫生,那張保單就無法賺錢。

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富士達保經台北一區部執行長廖英翔認為,寵物險其實介在「產壽險」之間的模糊地帶。
圖/ 蔡仁譯攝

寵物險賠錢主因:無法精確掌握動物醫療風險

而導致賠錢最根本的原因,其實是無法精確評估動物的醫療風險。

「通常財貨、物品的風險很好評估,因為是『死』的,然而寵物是生命,除非飼主帶寵物做了完整的健康檢查,不然很難計算風險。」廖英翔認為,現在被歸類為產險的寵物險,其實是介於產險、壽險之間的灰色地帶。

「穩賠不賺的生意」保險公司為何如此熱衷?

楊晨熙表示,有愈來愈多的保險公司會要求飼主在投保時,出具寵物的晶片序號、血統證明、體檢證明、疫苗注射記錄等。但寵物不像人類有統一的健保與病歷系統,動物的就醫資訊其實是散佈在各個動物醫院中,也缺乏標準格式。

廖英翔富士達保險經紀人董長特助_楊晨熙富達保險經紀人處經理_2022_11_21_蔡仁譯攝-4
富士達保經台北一區部業務處經理楊晨熙表示,人類在照顧動物時,缺乏傳承下來的經驗與常識。
圖/ 蔡仁譯攝

在高雄有5家連鎖動物醫院、會員數高達6萬名的寵物百分百執行長黃聰圍提到,不同動物醫院的醫療策略其實大有差異,有些醫院追求「最佳醫療」,有些追求「最適醫療」,這都讓保險公司在評估風險、設計商品時難有基準點。

理論上醫療險的設計需要「醫療統計數據」作為基礎,以人類癌症險為例,保險公司以健保數據、各式病例為基準,10幾年來一路調整,才讓癌症險發展到今日的水準。面對動物醫療產業缺乏統一數據的現況,廖英翔表示,保險公司只能透過每年保單的理賠狀況、就醫紀錄,來滾動式調整。

這也成為即便虧損,保險公司仍要積極佈局的原因。 正是需要這些保單的數據,作為未來評估風險的資料庫 。保險公司也透過提高自付額度、限制理賠次數等方式,想辦法度過難以評估風險的早期階段。

寵物百分百
寵物百分百執行長黃聰圍認為,台灣的寵物險產業發展仍在相當早期的「只求銷量不看虧損」的階段。
圖/ 蔡仁譯攝影

黃聰圍觀察,對照國外發展,寵物險的發展歷程會先後歷經「只求銷量不看虧損」、「保險公司開始建立黑名單、白名單」兩個階段,所謂的黑白名單,就是保險公司會觀察動物醫院與用戶在申請保費的誠實表現。下一階段保險公司則開始扮演類似健保局的角色,成為建立、分析動物醫療風險數據的第一線。

隨著動物醫療產業不斷往標準化、分級醫療前進,新創投入動物診斷醫材研發等,也將助寵物險產業發展更臻成熟。未來,保險公司將如何與動物醫療產業合作,將成為所有飼主的觀察重點。

延伸閱讀:寵物吸金領域超展開!飼主最捨得花在哪?毛小孩這品項最有賺頭

責任編輯:林美欣

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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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