2. 大數據與機器學習：風險判讀與價格異常偵測

當現場勘查的數據被標準化與結構化後，即可匯入大數據平台進行深度分析。這個平台可整合設備價格、維修工時、歷史賠案、工廠類型等綜合性數據，並透過機器學習模型進行訓練。

● 智能核賠系統： AI透過機器學習，能從海量的歷史數據中識別風險因子，對新的理賠案件進行風險分級。對於被判斷為低風險、單純的案件，系統可直接進行自動快賠，將理賠速 度提升數倍。而對於高風險或有異常跡象的案件，系統會自動發出警示，轉由專業公證人或理賠人員進行更深入的調查與審核，有效防範道德風險與詐欺行為。

● 價格異常偵測： 另一項重要應用是利用AI進行價格異常偵測。在工廠火災理賠中，機器設備或零件的維修報價往往缺乏標準化。AI大數據平台能夠即時分析報價，並將其與歷史 數據與市場均價進行比對。一旦偵測到價格偏離預期範圍，系統將立即發出示警，協助公證人控制理賠成本。

此項技術的應用，將理賠部門的職能從單純的「損害理算」擴展到「風險預測與管理」。富邦產險所打造的「損害防阻資料庫系統」便是一個典範，它將專業工安知 識與AI結合，在災害發生前就協助企業客戶進行風險評估與改善。這項技術的應用顯示，保險公司的未來價值將不僅來自於事後的保費收入與理賠控制，更將來自 於其所提供的、基於AI洞見的附加風險管理服務。

陳素敏顧問簡介