全球人壽作為壽險業的數位與人工智慧先行者，秉持「數位轉型、核心先行、數據同行」發展策略，在2018年完成核心系統上線後，聚焦以人為本的數位轉型典範，以使用者需求與體驗為核心，持續優化業務銷售與客戶服務通路，屢獲得國內外大獎肯定，於2023年榮獲德國iF設計獎之使用體驗類傳達設計UX獎項、更是台灣第一家獲得此獎項的保險公司。
因應人工智慧（AI）浪潮，全球人壽也積極投入，擬定135策略：以1個「AI全面賦能的企業」為目標，在未來3年間，將從5大構面（場景、技術、平台、治理、人才）著手，完善全球人壽的人工智慧框架，推動AI賦能的產品服務優化使用體驗、發揮場景金融最大綜效。
全球人壽以135策略持續優化AI應用與擴大影響力
對全球人壽來說，客戶需求與使用體驗才是關鍵，因此，在擬定人工智慧135策略與行動時，不僅聚焦場景、技術、平台、治理及人才5大構面，更重視使用者體驗（UX），以減法設計哲學打造易學好用的人工智慧應用發展架構：
第一：聚焦場景，取得共識。為讓AI貼近實際工作場景並且被廣泛應用，全球人壽規劃透過工作坊（Workshop）、黑客松（Hackathon）、內部創意競賽等活動，協助各部門員工了解AI並且將之應用到日常工作場景。
第二：策略聯盟，掌握技術。有別於大型金控廣泛投資AI，全球人壽更重視高效且彈性的技術研發模式，因此將透過策略聯盟與產學合作等方式掌握關鍵技術，最佳化資金與資源的配置效益。
第三：逐步完善AI平台。針對近年來極熱門的生成式人工智慧（GenAI）技術，全球人壽與策略夥伴合作進行GenAI平台的概念性驗證（PoC），確認平台的使用介面、權限管理、資訊安全、擴充機制與應用程式介面（API）串聯機制等，符合效能與體驗上的期待，為全面推廣奠定基礎。
第四：落實治理，控管風險。全球人壽遵循主管機關的各種規範進行風險控管，審慎評估、導入、使用與管理AI技術與服務，確保符合法規與善盡資安防護，保障客戶的權益與資料安全。
第五：培育人才，協同合作。全球人壽於2024年組織跨部門AI發展團隊，由技術、系統開發、使用體驗設計與專案管理等跨領域菁英一同推動AI技術與應用，為進一步加速發展，將積極招募具分析能力、數位整合以及AI規劃之人才，搭配產學合作、內外部培訓等方式進行人才賦能。
全球人壽以AI賦能內部流程與外部客戶服務，提升營運績效與使用體驗
全球人壽因應客戶保險旅程–投保前、投保中、投保後–推出一系列數據驅動、AI賦能的產品服務，最佳化客戶體驗、同步提升營運績效：
投保前，全球人壽透過兩個面向提供客戶所需保障分析與介紹：首先是透過大數據分析保戶的生涯階段特徵與需求，並整合機器學習與矩陣運算等機制的健康傘個人化智能推薦服務，協助客戶自主了解保險商品、找到保障缺口，進而推薦最適合的健康險商品。其次，全球人壽亦透過保戶基本資料、保單記錄、生涯階段、銷售時機等資料建置大數據模型，藉此預測有保險需求、再成交潛力高的保戶，以精準行銷協助業務同仁切入需求說明，更有效的達到客戶與業務同仁雙贏的成果。
投保中，全球人壽除因應客戶需求推出安全且不受時空限制的遠距投保服務：以光學辨識（OCR）介接內政部API確認身分證件有效性，同時以深度神經網路（DNN）技術比對客戶即時畫面與證件照片五官，並分析影像的光影變化、臉部特徵、操作互動以確認客戶為本人；投保過程亦透過自然語言處理技術判斷語意快速建議適配的職業類別，優化投保流程與使用體驗。
全球人壽透過取得專利的智能核保機制–以模型計算投保案件的風險評分–確保客戶權益和風險控制，同時亦協助核保人員快速篩選需進一步電訪或體檢的案件；而不動產價格檢核可以快速評估投保財務資訊的合理性，透過自然語言處理比對保戶的不動產資訊與實價登錄資料，大幅提升判斷效率。
全球人壽亦十分重視投保後的保戶服務，因此在電話服務中心的知識管理系統（KMS）基礎上，以AI檢索增強生成（RAG）技術的智能知識檢索助理（Pilot）協助客服同仁迅速的找到正確文件與資訊回覆客戶，FAQ與KM常見問題的解答率高達90%；此外，亦透過研究AI語音辨識技術，加速標註語音數據與建置專屬辨識模組的速度，目前成果已成功將模型字錯誤率（CER）降低到10%以下。預計將應用於客服電話紀錄中，以期降低聽打人力、提升作業效率。
在理賠服務上，全球人壽以機器學習技術將理賠人員的知識與實務經驗轉換成理賠風險模型進行異常監控，降低理賠詐欺帶來的影響，透過即時提供案件風險分數及風險因子警示，讓全球人壽可以在相同調查量能下，覆蓋約70%可疑案件，提升理賠風險控管的精準度與效率。
從這些實務應用，全球人壽不僅以AI優化客戶保險旅程與體驗，更進一步精進流程效率，以內外並進的方式持續全面提升服務量能；而這些只是開端，全球人壽將持續以135策略完善AI發展架構，融合使用體驗與場景應用，實現永續經營。
