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2023/04/05第1450期 | 訂閱/退訂 | 看歷史報份
 
 
本週精選
管理格言  
保險科技:AI + AR + Big Data 重塑車險理賠模式 (二)
管理格言
帕森 時代華納執行長
做事應留點餘地,做到皆大歡喜,而不是吃乾抹盡。
保險科技:AI + AR + Big Data 重塑車險理賠模式 (二)
陳素敏 顧問

二、導入AI車定損潛在問題分析與建議

車險理賠勘損由駕駛人自己DIY,在台灣可行嗎?過去曾有多家產險公司指出有二大問題,除了零件維修的報價資料串接就是一項大工程,另外民眾能不能接受的心理層面需要顧及。

有關零件工時價格,以中國平安保險為例,是個別與往來維修廠或零件商先約定價格,每年定期審視,若有異動再調整,保險公司可事先掌握成本。有關保戶接受度問題,隨著千禧世代(出生於1997年之後年輕人)約佔近一半成人人口數,這些數位原生代將期望與他們已經常使用的平台一樣能即時互動,保險公司需要平衡這些年輕客戶與其他一半人口的需求 (X世代和嬰兒潮)。

為了快速導入,有些產險公司考量直接引進國外「AI車定損模型」,但可能會衍生以下潛在問題:
1. 各國車型、維修邏輯與審核標準不完全相同,國外的AI模型可能不能完全適用於國內實際市場需求,不能直接採用。
2. 當模型部分不適用,除非是獨立模型,否則因CNN類神經網路非常複雜,無法局部調整、逆向工程,需要整個模型重新訓練,最多只能事後針對某部位調整其權重。
3. 若要本土化,可利用其架構進行Transfer Learning,但仍需要足夠本土資料去訓練、驗證與測試,才能落地商用。
4. 一般AI模型訓練是採用本身的資料與標註,訓練出來的模型才能合用;若是用別人資料來訓練,模型不一定合用,可能造成誤判或無法判別。
5. 未來若要與本地資料串接,因技術控制在國外,台灣市場小,可能較難量身訂製,若要更改,費用較高、也不即時,衍生問題恐更多。
6. 目前國內法規禁用大陸廠牌的資通訊產品,保險業係受高度監理行業,敏感度高,尤其是與中國地區之產品或技術合作時,應更加謹慎並顧及主管機關之行政見解與指導,相關處理程序上必定會更為複雜,若此,反而事倍功半。
7. 國外AI模型供應商是否有分支機構或代理商能協助部署於國內,若無,恐有於國內可否執行業務之適法性問題;縱無此疑慮,相關導入服務所生之費用支付,亦恐有稅務問題。再者,相關使用者介面 (UI) 是否能中文化?若無,可能有跨國語文溝通問題,另亦有涉外適用法律保障等問題須要考量。

簡言之,導入國外AI定損,因車型與維修邏輯不同,不能完全適用;此外,自動偵測標示所有損傷處,可能造成增加賠款支出,未受其益反蒙其害;再者,費用高昂,尚有系統整合與零件工時價格建置問題。

基於上述,建議國內自行開發為宜,可依據本地需求,導入更先進技術,機動性快,可動態調整,較有可解釋性等優點。新局數位科技透過產業利用性、新穎性與進度性,來創造競爭優勢與差異化,為更正確快速導入,善用AI、AR、Big Data等新興科技,合作夥伴包括工研院、資策會、美商訊能集思等國內相關技術頂尖廠商,領域專案負責人皆是學經歷俱佳的博士專家,以確保專案成功。

圖1. 新局數位科技的價值主張

陳素敏顧問簡介

(歡迎有興趣的保險公司洽詢陳素敏顧聯絡)

 
 
   
     
 
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