保險業的 AI 如何改變您的業務？
探索保險業者如何運用生成式 AI 與 AI 代理，自主分析資料與識別風險，跨數位裝置自動管理理賠流程，並透過即時情緒與競爭分析，發掘尚未被滿足的客戶需求。
保險業有哪些 AI 應用？
運用負責任的 AI，提升客戶體驗、防制詐欺，並解決保險業面臨的重大挑戰，從而改善客戶的生活品質。
機器學習在財產及意外險定價中的應用
賦予精算師和資料科學家能夠在高度監管且瞬息萬變的市場中，快速且精確地評估損失、費用與利潤的能力。
此解決方案的價值：
透過 SAS 動態精算建模 (SAS Dynamic Actuarial Modeling) ，保險公司便可：
- 降低成本。
- 增加收入。
- 實現更高的生產力。
此解決方案採用的 AI 技術：
先進的 AI 與機器學習模型，能釐清複雜的關聯性，大幅提升資料預測和分群的精準度。透過機器學習，精算定價變得更簡單、更快速且更準確。精算師與資料科學家能有效處理為每位保戶所蒐集的大量資料，最重要的是，此模型的智慧能力能實現更細緻與精準的定價區隔。
AI 如何提供協助：
- 透過整合即時資料，強化您的競爭優勢。
- 最佳化精算資源。
- 提高客戶留存率。
- 透過確保 AI 的透明度，提升監管機關與保戶的信任。
- 快速因應市場狀況。
土耳其汽車保險公司 Neova Sigorta 在模型開發中，運用 SAS 動態精算建模，並結合機器學習技術。
代理系統：機器學習在理賠自動化流程中的應用
利用資料驅動的洞察與決策，提升調查成效，並簡化處理流程。
此解決方案的價值：
透過 SAS 智慧決策 (SAS Intelligent Decisioning) ，保險公司便可：
- 提升客戶體驗。
- 提升營運效率。
- 加速決策過程。
此解決方案採用的 AI 技術：
運用進階分析與機器學習的力量，自動化人工資料分析與證據擷取作業。透過這些技術，理賠專員可加速理賠結案時間、更快做出初步出險判斷，簡化整體理賠流程。調查專員也能夠迅速且精準地獲得新的關鍵洞察，並主動識別潛在模式。 代理型 AI 可透過快速且精準地查核多個資料來源，加速流程，以確認理賠案件的真實性，確保真正的案件能迅速且圓滿結案。
AI 如何提供協助：
- 即時獲取全面資訊，使得保險公司能提供卓越的客戶體驗。
- 避免不必要且具侵入性的調查，讓客戶享有更貼心且順暢的體驗。
- 效率的提升帶來顯著的成本節省，並使員工能夠專注於更具影響力的任務。
- 運用網絡分析，主動識別模式和關聯性，有助於做出明智的決策。
- 即時掌握全損決策的判斷依據。
- 降低誤判率，才可進一步提升營運效能。
HUK-Coburg 運用 SAS 智慧決策 (SAS Intelligent Decisioning) ，將進階分析與自動化整合至理賠處理流程中。
代理程式：機器學習對抗身分與數位詐欺
結合 AI、機器學習、進階統計與異常偵測技術，即時偵測並因應詐欺趨勢，驗證客戶的數位身分，同時簡化數位流程。
此解決方案的價值：
透過 SAS Identity 360 與 SAS Fraud Decisioning，保險業者可以：
- 加速創新。
- 提升詐欺偵測與預防的成效。
- 提高客戶參與度
此解決方案採用的 AI 技術：
- 機器學習模型與進階分析技術，可即時識別並驗證每部裝置背後的個人身分，大幅降低冒用身分風險。
- 以混合式分析即服務，快速識別可靠的客戶，降低身分詐欺風險並減少誤判。
- 透過冠軍 (champion) 與挑戰者 (challenger) 模型以及 A/B 測試，能迅速部署最有效的身分驗證策略。
- 代理型 AI 可透過降低調查、評估與處理真實詐欺活動所需的營運支出，減少整體服務成本。
AI 如何提供協助：
- 確保數位化歷程的完整性。
- 啟用即時身分驗證程序。
- 持續領先日益演變的詐欺模式，以及新型攻擊手法。
- 最大化直通式處理的比例。
自然語言處理 (NLP) 在提升保戶留存率的應用
從大量文字資料中處理、組織並提取有價值的洞察。透過結合自然語言處理、機器學習、深度學習方法與語言規則，挖掘潛藏的趨勢、結構化的關聯、關鍵術語和情感。
此解決方案的價值：
透過 SAS Visual Text Analytics，保險公司便可：
- 提升客戶服務品質。
- 提高保戶的留存率。
- 提供更完善的客戶體驗。
此解決方案採用的 AI 技術：
- AI、機器學習與先進的統計方法，使保險公司能即時辨識並因應新興詐欺模式。
- 這些技術簡化數位流程、驗證客戶數位身分，並最小化流程阻礙。
- 機器學習模型與進階分析，能即時完成身分識別與驗證，降低冒用身分的風險。
- 透過冠軍與挑戰者模型以及 A/B 測試，可以快速部署有效的身分驗證策略。
- 即時的身分驗證，確保數位化歷程的完整性，並提升直通式處理比例。
- 自然語言處理能高效處理大量文字資料，並從中擷取洞察。
- 在大型語言模型中，機器學習演算法能從提供的文本中擷取語意與上下文。
AI 如何提供協助：
- 運用來自聊天、電子郵件與社群媒體串流的洞察，強化客戶決策。
- 識別追加銷售／交叉銷售的機會。
- 主動識別不佳的客戶服務與客訴情境。
- 最佳化資源配置，提升綜合比率 (Combined Ratio) 的表現。
- 在維護資料隱私與確保 AI 透明度的同時，提升客戶滿意度。
- 做好更妥善的準備，迅速回應客戶需求或問題，降低客戶流失與保單取消率。
代理系統：傷害理賠中的電腦視覺技術
透過全面的分析，做出更明智的決策。結合電腦視覺、機器學習與文本分析技術，智慧型文件處理能從掃描的文件影像中，精確擷取背景資訊。
此解決方案的價值：
透過文件視覺技術，保險公司便可：
- 降低成本。
- 更快地做出更好的決策。
- 提升資訊擷取的準確性與品質。
- 加速創新。
此解決方案採用的 AI 技術：
電腦視覺與機器學習模型，可自動擷取理賠調整流程中所需的關鍵資訊。 將電腦視覺與代理型 AI 結合，可確保所有相關理賠資料即時蒐集，並以最高準確度加以評估，大幅提升營運效率。
AI 如何提供協助：
- 現代化理賠申請與資訊系統。
- 大幅降低研究與尋找資訊所需的人力資源。
- 擴展可用於洞察分析的有用資訊量。
AI 模型提供下列優勢：
機器學習模型能精準識別並擷取資訊，取代耗時的人工審查。
美國某家主要的傷殘保險理賠供應商，已全面採用此解決方案，預估可創造 1200 萬美元的投資報酬率。
合成資料生成技術，可解決資料匱乏問題，並提升風險建模效能
模擬事件情境，以改善精算決策。資料匱乏會對定價、核保決策及人員配置（如理賠團隊）造成重大影響。合成資料可協助團隊模擬如地震等罕見事件，或補充既有資料，以進行地理空間分析與氣候演變趨勢分析，從而提升精算流程。
此解決方案的價值：
透過 SAS Viya，保險公司可使用「點擊式」功能，輕鬆生成合成資料，其優勢如下：
- 加速創新。
- 提供更高的靈活性。
- 加速決策過程。
此解決方案採用的 AI 技術：
生成能準確模擬真實資料，且保持其統計特性的資料，有助於避免在真實世界學習情境中產生的損失。使用 GAN（生成式對抗網路）與 SMOTE（合成少數類別過度抽樣技術），將可節省時間，無須購買或租借資料，同時保護隱私。具體來說，SMOTE 用於訓練機器學習模型，以解決類別不平衡的問題，進而促進定價與核保決策的公平性。
AI 如何提供協助：
- AI 與 GAN 有助於提升資料品質，打造更精準的風險模型。
- GenAI 則進一步提升預測的準確性，降低風險評估中的誤差，同時保有定價與核保決策的可解釋性。
- 透過 GenAI，我們能簡化分析流程，加快資料處理與決策速度。
一家加拿大的汽車保險公司，已運用 SAS® Viya® 來生成合成資料，用於地理空間分析，並推廣安全駕駛。
利用 SAS AI 提高生產力與績效
「我們在理賠付款前，就識別出詐欺者，使防詐節省金額增加了兩倍以上。」 Heracles Daskalopoulos Deputy General Manager Ethniki Insurance
SAS 是 AI 解決方案的領導者
SAS 在 Forrester Wave™ 2023 年第二季 AI 決策平台報告中獲選為領導者。
精選的產品與模型
探索 SAS AI 產品與模型的變革力量——協助製造商自動化任務、優化生產、提升安全性、彌補人力缺口，並做出即時、數據驅動的決策。有了 SAS AI，您將能隨時保持領先，並推動永續成長。
Since 1976, companies worldwide have trusted SAS.