保險科技(Insurtech)的定義為何?有哪些技術應用?

最後更新於:September 13, 2022

定義

保險科技為何?

保險科技(Insurtech)是建立在保險業上的技術創新,由保險(Insurance)和科技(Technology)這兩個詞組合而成。

最初於 2010 年左右出現,它最常用於形容使用應用程式、可穿戴設備、大數據、機器學習和其他變革性技術來自動化和改進整個保險價值鏈的流程——從保險商品設計、風險精算,到行銷、承保、服務和理賠。

例如在新加坡保險市場中,三井住友推出了通過車載資通訊達成的依用量型計費車險,業者將物聯網、高階分析、遊戲化、自動化保險顧問等概念都帶進了此產品,其目的即是在打造用戶極度依賴的生態系統。

汽車不僅能夠感應駕駛的行為數據如時速、加速的情況、煞車的時機等,智慧汽車與其他裝置能夠感應更多的間接數據,如汽油的溫度、胎壓的情況。

同樣的應用也發生在意外險,像是通過數據分析和人工智慧等技術,使保險產品的定價更具競爭力。譬如一位旅客要前往澳洲進行兩日的背包旅行,他希望透過他的手機就可以獲得保險,而不必瀏覽大量線上表格,甚至是麻煩的臨櫃辦理。同時,與在澳洲進行為期一週的跳傘活動的人相比,兩天的短途旅行也能夠得到更便宜的保險價格。

 

In Detail

哪些是保險科技中主要發展的技術?

大數據/機器學習

數據一直以來都是保險機構的核心優勢,現在受物聯網、社群媒體、與其他網路活動驅動所導致的數據爆發更是讓業者具備龐大的機會從分析中創造更多的價值。然而,我們發現,出於機構內部過時的IT基礎建設、人才匱乏、物聯網科技尚未普及化、與地方政府規範等也導致多數業者仍無法徹底的解鎖人工智慧與機器學習的潛能。

然而人工智慧將會在保險業的各個層面中帶來龐大的影響,從通路、行銷、定價、產品研發、一直到理賠流程效率化,且根據MGI的全球研究,機器學習等人工智慧技術具備著在全球保險業中創造出三千億美金以上價值的潛能。且根據我們的研究,大數據/機器學習更是在競爭力與產業迫切性當中都達到了9分以上的評估。

根據埃森哲的調查,多數保險機構僅處理了整體擁有數據的10~15%,且其中的數據大部分為結構型數據,這不僅代表著業者沒有徹底解鎖數據的潛能,同時也代表業者的Legacy IT基礎建設與人才也使他們無法一探非結構化數據的價值。而雖然分析非結構化數據以創造商業價值需要非常成熟的分析能力,但是其中的價值將會是業者不可忽視的,常見的應用如更好地瞭解風險偏好、更精準的鎖定客群、以及異常檢測(如詐欺)等。

機器學習能力將會大幅的自動化以及效率化理賠流程,於一份麥肯錫的報告中指出,受機器學習驅動,在2030年時處理理賠相關手續的人員將會降低70~90%,且個人與小型公司的理賠近乎全面自動化。歐洲有許多保險機構已經開始自動化理賠流程,並透過大幅的降低理賠時間來增強客戶體驗。 預測模型以及機器學習不僅可以幫助保險業者更好地理解理賠成本以優化未來的營運流程,如此的高效能管理也讓保險業者能更好的分配理賠管理相關金流。

東京海上控股利用深度學習來做語法辨識以理解客戶寄送的手寫理賠申請書,這不僅消除了輸入手寫資料進電腦的流程,也因為其軟體在雲端上運作的特性(不需反覆創造副本等),讓公司能夠更好的守護其隱私權政策與維護資安。 其結果達到了90%的辨識正確性、降低了50%的資料輸入時間、以及降低了80%的人工錯誤,並且大幅效率化了內部營運流程。

IoT感應器與可穿戴式裝置也是為何培養數據能力(如機器學習與人工智慧等)是在我們的研究中顯示市場力量極高的一個核心因素,消費者對於風險的改觀從保險轉為避險,且科技也大幅的降低了平時意外發生的風險,而保險業者也必須要隨之轉型其服務項目,例如更好地整合服務與平台以創造生態系統,將可以強化品牌的相關性,通過增加體驗來增加投保客戶換服務商的成本。

異常辨識(欺詐)

FBI數據顯示,美國去年因保險欺詐而損失了400億美金,這也代表著平均每個家庭將因為這些欺詐行為而必須多支付400~700美金的保費。而業者能利用如集群分析(K-means)這種類型的無監督是學習演算法以有效的排除欺詐行為。機器學習在辨識欺詐行為的準確度會相較過去的傳統統計模型更高,出於其演算法能夠運算非結構型數據的能力,一次檢視上千甚至上萬的數據點來判斷異常行為。一些壽險公司甚至利用機器學習分析客戶的社群媒體以及相關地緣數據,成功的降低了25%的保費欺詐行為。

自動化保險顧問

機器學習與人工智慧更會在保險理財顧問當中扮演至關重要的角色,Accenture的調查也顯示,客戶對於自動化保險顧問的應用是相當樂見的,同一份調查也指出,保險顧問所推薦的產品與Offer是否個人化,將會是對於客戶來說最關鍵的決定動因。 機器學習演算法會分析客戶檔案、行為模式、以及其他間接數據來更好的評估何種產品會最大化客戶的價值與體驗同時優化業務績效。

Allstate與EIS共同研發的虛擬助理ABIe就是其中非常好的例子,很好的展示了科技如何協助整體業務轉型,並且讓機器學習更好的輔助人員提供更相關的服務。在這篇報告中,InfosysBPM列出了10項自動化保險顧問將帶給業者的競爭優勢,其中最為重要的如24小時服務、極度個人化、低成本、降低業務錯誤等。 

物聯網

消費者對於風險的看法從保險漸漸地轉為避險,而出於醫療與科技的進步與平均生活指數上升等,過去常需要利用保險以抵銷易發生的意外之風險也大幅的降低,例如現在消費者可以利用汽車防撞系統、主動式定速巡航(ACC)、甚至是未來的全自動駕駛與智慧城市來大幅的降低車禍發生的風險,又或是利用可穿戴式裝置以降低因緊急意外而導致的傷亡等。

而驅動這些趨勢的核心科技即是物聯網,物聯網能夠透過裝置實時的傳輸龐大的資訊量給業者,這不僅給了業者機會去分析這些龐大的數據,同時也讓個人化的服務與商品成為了可能(如依用量付費型保險),並且有效導入物聯網進業務流程的業者更是能創造一個完整的生態系統大幅的提高品在消費者間的相關性。

雖然目前物聯網在台灣保險業的採納率上尚不明顯,在我們的研究中顯示,迫切性目前僅有4分的水準,然而成功建立出如此生態系統的業者將能具備強大的市場競爭力,我們評估其市場力與大數據一樣有著9分的水平。 在2025年時,非工業型物聯網裝置的數量將會增加至500億個,而根據國家發展委員會的報告指出,台灣在2025年時將會佔據其中的5%,同時政府於亞洲矽谷計畫中更是積極的發展物聯網,於2017年時在51項計畫中投資了104億新台幣,在八大SIG分組中,智慧交通、智慧醫療、智慧城市、以及智慧商業對於保險業的相關性最高。

  • 智慧交通&汽車
  • 智慧家庭
  • 智慧醫療
  • 工廠&商業

智慧交通&汽車

汽機車相關的產險在台灣市場中雖占比較低,遠不及美國市場,但我們的研究也發現,如此的環境也會導致台灣市場出現跳蛙式現象(Leapfrogging effect),如大陸市場跳過ATM與信用卡的普及,直接大規模的導入行動支付。

且台灣在智慧城市上的部署也給予了互聯汽車(Connected Car)一個極佳的發展平台,目前台北於202020年十月的全球智慧城市排名當中達到了全球第8名,整個台灣城市的平均智慧程度也遠高於許多地區,且根據麥肯錫,交通部更是台灣政府所有部門當中最為數位化的部門。保險機構必須儘早部署,並且密切關注關聯性較高的地區中的發展,並不斷的測試,從失敗與成功中學習。

新加坡市場中,三井住友第一個推出了通過車載資通訊達成的依用量型計費車險,其中業者將物聯網、高階分析、遊戲化、自動化保險顧問等概念都帶進了此產品,其目的即是在打造用戶極度依賴的生態系統。

而我們的研究也發現,物聯網能夠在整體保險價值鏈中創造極高的價值,從產品研發、行銷、承保/核保、風險控管、以及理賠管理等。現在的汽車不僅能夠感應駕駛的行為數據如時速、加速的情況、煞車的時機等,智慧汽車與其他裝置能夠感應更多的間接數據,如汽油的溫度、胎壓的情況、甚至是其他較具爭議性的數據(如手機的使用)。美國的一家保險巨商State Farm更是在2016年時,利用數據科學線上競賽平台Kaggle,來搜集寶貴的駕駛數據,以提早部署互聯汽車稱霸道路的時代。

如此龐大的可追蹤數據點也讓理賠流程更加清晰,同時也能夠即刻提供客戶相關資訊,如上述的三井住友所推出的產品,不難想像的應用即是未來客戶倘若發生了車禍,App會在第一時間感知,並提供駕駛相關資訊,例如第一時間要在哪幾個位置拍照、以及手續流程等,最後App後台在自動地處理理賠流程,駕駛完全不需要等待保險專員親自過來,或是等待數週甚至數月的理賠金。

智慧家庭

與車險同理,同樣為產險類別的房屋險,在台灣的滲透率極低,然而,也受城市數位化驅動,智慧家庭在未來的趨勢是極為明顯的,且台灣一直以來都是在科技層面上採納速度較快的國家,雖然中保集團的無限家執行官林建涵於2017年表示在台灣800萬住戶中,智慧家庭的滲透率於當時尚不到1%,然而我們發現近年的成長快速,由小米主打的低價智慧裝置站穩智慧家庭35%的市佔率。

而智慧家庭究竟對保險業者的意義為何? 保險業雖然在初期因為技術上的限制以及缺少學習對象,而對於智慧家庭的前景尚是模糊,但隨著Google, 台哥大, 以及小米等科技公司不斷的推出相關產品後且越來越廣大的消費者採納後,情況也漸漸的改變了。但是究竟該如何去執行,對於許多業者來說尚是非常模糊。我們的研究發現在智慧家庭的領域中,業者必須擔任不僅僅只是保險業者的角色,而是如汽車險一樣,在整個用戶旅程中都成為極為相關的存在。

英國一家房屋險新創公司Neo,做了非常好的示範,透過App感應整個房屋的所有層面,並提出“Assurance is better than insurance”提供用戶實時的監控,全方位的保護房屋的安全。

智慧醫療

物聯網於智慧醫療的最大應用為可穿戴式裝置,而同樣也受到Google與小米等品牌驅動,市場的成長極快,其中由智慧手錶類型的可穿戴式裝置佔最大宗,2019年佔比45.6%,而耳機類型的則是27.4%。

現在可穿戴式裝置尚是大部分保險業者甚至尚未開始測試的市場,然而在歐洲與北美市場有些壽險與醫療險的市場領導者已經開始探索可穿戴式裝置將會如何整合進保險業務的業務流程當中,且根據一份埃森哲的調查,有72%的消費者願意與醫療險相關業者分享可穿戴式裝置上的數據。

然而究竟可穿戴式裝置會帶來怎麼樣的影響? 我們的研究顯示最為直接的優勢有三項:更好的區隔客群、更精準的產品研發、更低的營運成本(受更好的風險管理所驅動)。

可穿戴式裝置數量(百萬)

一家北美的保險公司於去年年底宣佈他們所有的壽險保單都能與其新推出的Vitality Program結合,例如行走的步數以及游泳的距離等都可以換成點數,而用戶可以通過累積點數來換取保單的折扣等。 台灣的國泰人壽更是在2017年即創立了國泰健康照護平台,成功的在此市場當中優先於競爭對手切入,並培養用戶關係。

FinTech公司BASE如何強化品牌意識,整合多個接觸點的品牌識別?BASE,創立於2012年的東京,是一家非常具有野心的新創公司,盼能通過電商與支付手段,來賦能社會、社群、以及生活在這其中的所有人。
在準備於東京證券交易所上市前,BASE希望能夠建立一個更加清晰且明確的品牌,將其涵蓋著電商平台、App、募資平台、以及支付技術等多個不同的業務現都能體現出屬於BASE獨特的品牌形象。

雲端科技

一份報告指出,雲端科技能夠降低全球IT開支高達3兆美金,並且效率化整體營運遊程。然而,我們認為,雲端在保險業當中的應用遠不只降低成本與提高效能,雲端將能夠賦予保險業者能力以部署全渠道策略並用全新的方式與客戶互動,大幅的拉高保險業於消費者間的相關性,同時,雲端的特性也讓組織能夠精簡其營運效能,並且破壞數據與組織Silos。

一間國際保險公司的250人IT團隊通過與諮詢公司合作部署雲端,在短短的六個月中降低了35%IT支出,卻讓生產力達到雙倍,在未來,他們預估會自動化80%的營運流程,以更好的優化他們的業務能力。

我們的研究發現,有效的部署混合雲的保險機構將能夠做到:降低成本、優化營運效能、提高客戶體驗、提高產品研發力、提高市場效能、以及更準確的行銷。而雖然在市場力的評分當中僅取得5分的水準,迫切性卻達到與機器學習同等9分的水平,開始部署雲端對於保險機構來說已是必然的趨勢。

Novarica的一份調查更是指出現在已有70%的保險機構導入雲端科技至營運流程中,而其中對89位保險機構的CIO的調查也發現,
越來越多的業者開始意識到雲端的優勢,即便是尚未採納的業者也是如此。

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