4.3 案例洞察與啟示

從上述國內外案例可以發現，AI在產險鑑定上的應用已不僅是概念，而是正在深刻改變產業運作模式。然而，對於台灣產險業者而言，直接複製國外模式存在顯著的挑戰。

一個主要的挑戰是本土化與資料稀缺性。國外的AI定損系統無法完全適用於台灣市場，原因在於台灣的汽車車型、維修邏輯、零件供應 鏈與工時價格與國外大相逕庭。此外，相較於國際保險巨頭，台灣的市場規模相對較小，導致可用於AI訓練的理賠數據量相對稀缺，難以建立一套完整的零件與工 時資料庫。

因此，台灣業者必須採取因地制宜的戰略。這包括：
● 自行開發： 應根據本地需求，自行開發AI解決方案，並利用「小樣本學習」與「自動化機器學習」等技術來克服數據不足的瓶頸。

● 產業合作： 考慮與第三方科技公司或同業進行合作，共同建立共享資料庫或標準化數據格式，以加速AI技術的普及與商業化。唯有透過集體努力，才能為台灣的產險業數位轉型奠定堅實的基礎。

陳素敏顧問簡介