【金融AI】AI 如何為金融保險產業帶來破壞式創新？

隨著數位金融與微保險時代來臨，AI 已經為金融保險業帶來快速改變。從監管科技到法遵科技，金融保險業未來又將如何將手中的交易紀錄，轉換成獲利的重要資訊？

根據IDC金融保險業報告，由於消費行為與生活型態的改變，微利儲蓄、行動投保以及評估風險的新型科技工具興起，有效降低了銀行的營運成本。微型保單和行動帳戶將快速成長。不只是大企業，中小型企業和個人也將會需要仰賴人工智慧來取得個人化財務建議。

AI將是金融保險業各個領域中，不可或缺的科技決策工具。

AI 於金融保險業的主要應用情境

AI 用於防堵盜刷信用卡

過去由於銀行內部風險管理系統與客戶資料庫未能有效串接，查核每天龐大的交易數據，所需消耗的時間與金錢成本驚人。很多銀行只能定期觀察客戶AUM值（資產管理規模），每半年整合聯徵中心資料，才能給予信用評分，無法即時預估客戶資金需求是否合理。

企業級詐欺管理服務SAS，便導入AI模型進行「即時異常監控」與「即時優化決策」。SAS AI整合客戶資訊、帳戶、交易、社群資料，以及ATM、外匯、網路銀行等多管道的資料庫，盡可能地涵蓋銀行與客戶的接觸點，以偵測交易行為是否異常。

以滙豐銀行為例，導入SAS AI之後，可以在60毫秒內完成個人化風險評分，即時偵測刷卡行為是否異常，決定阻斷或放行交易。導入人工智慧模型也能更精準、快速地處理大量資料，在30個國家據點，監控超過1億張信用卡的即時交易紀錄，大幅降低數位交易的風險。

AI 用於金融監管系統

以匯豐（HSBC）、德意志銀行 （Deutsche Bank）和摩根大通（JP Morgan）等金融集團為例，每年都為金融監管科技投入超過十億美金的預算。根據產業報告預測，2026 年之前，用於金融監管科技的 AI 市場將可達 33 億美元；2021 至 2026 年，每年將以 36.1% 的複合年均成長率（CAGR）持續增長。監管科技主要的應用為：

1. 防洗錢監管系統

過去進行防洗錢作業，往往只能設定僵硬的靜態規則，難以防治不斷修正的洗錢集團。各級銀行現在能夠通過雲端平台，共享經驗，訓練出用於防制洗錢的人工智慧模型，分析洗錢集團的過往運作模式，找出資金流動的網路和停泊點，一旦洗錢集團啟動洗錢機制，將會立刻進行鎖定，並與法制單位合作，追查金錢流動。

2. 客戶活動檢驗評估

金融機構與銀行必須常常檢視與客戶的往來紀錄、了解自己的客戶(KYC, know your customer)，確認客戶所調度的資金運用情況與申貸時的狀況相符，減少催收壓力。如今可以藉由 AI 的輔助。AI 能夠從客戶的歷史交易紀錄中，分析客戶資金調度的特定模式，減少銀行行員的認知負擔。

運用人工智慧，90 秒內核保的保險新創 Lemonade

AI 用於保險制度

美國保險科技新創 Lemonade 。自 2017 年至 2020 年間，Lemonade 的保費營收，足足成長了 3 倍，達到 7600 萬美元。客戶多半是從未接觸過保險的年輕族群。Lemonade 以 AI 技術與機器學習來鎖定「低風險，但怕麻煩的」千禧世代來推廣保單產品，並結合人工智慧技術訓練的保險業務聊天機器人 Maya 和 Jim，全年無休，自動化處理保險販售與出險手續。追求精準行銷與效率的結果，讓Lemonade 大幅降低賣保險的人力成本，大受千禧世代歡迎。

另外醫療保險部門也能結合醫療紀錄、基因檢測結果，提供客製化的醫療給付保險方案，讓客戶能提早因應可能的疾病風險。例如保險集團AIA就與醫療檢測公司行動基因合作，設計精準醫療的專屬保單，提供保險客戶基因檢測服務，未來也可依據個人基因型態，盡早準備癌症治療方案，減少衝擊。聯合健康保險集團（UnitedHealth Group）則運用AI技術，分析病患就醫數據，設計個人化的醫療保險方案。

參考文獻
1. Artificial Intelligence：What it is and why it matters
2. Lemonade: An Insurance Company Built for the 21st Century
3. Artificial Intelligence at United Health