人工智慧勾劃保險業未來發展方向
隨著機器學習演算法的出現，保險業正經歷數碼轉型。演算法讓承保人在處理投保過程提供更多資訊，以確保承保人能以更精準的計算方法為客戶風險進行評級，以得出與該客戶風險匹配的保費。而人工智慧於背後亦正在默默地精簡保險流程，令承保人可以更有效率和較少出錯的情況下與保險客戶聯繫起來。人工智慧的急速崛起對承保人及保險客戶以致整個保險業的發展影響深遠。以下幾個範疇是人工智慧為保險業帶來的未來發展方向。

評估風險
承保人過往一直依賴投保人提供的資料來評估承保風險，但並非所有投保人都會誠實地提供正確的資料，甚至會提供虛假資料以試圖取得較低保費，導致這些風險評估未必完全準確。而機器學習，特別是自然語言理解（Natural Language Understanding, NLU），令保險公司能夠有效地研究和整合一些抽象的資訊來源，例如Yelp 評論、社交媒體發文和證券交易檔（SECfiling），從而更全面準確地為保險公司得出其面對的潛在風險。更準確的風險評估亦意味著保險公司可以為投保人得出更合適的保費，不會因保費太高而令希望投保的客戶卻步，亦不會因保費太低而未能保障保險公司的收益。保險業內各競爭者的最大區別通常不是其產品，而是其價格，因此擁有具個性化的風險模型可以使保險公司制定合適的保費以拉開其與其他競爭者的差距。

偵測欺詐行為
投保人欺詐是保險公司較為關注的議題，而人工智慧則能有效打擊欺詐索賠行為。韓國科技巨頭三星早前發表過一篇關於預防保險欺詐的文章，內容主要談及人工智慧如何偵測各種人類認知不常見的欺詐方式。為了防止欺詐，有業界已開始採用人工智慧的分析軟體，以處理每月數以萬計的賠償個案。人工智能能夠根據固定規則與指標（例如索償數目、過去行為與信用評分等）很快便能辨識出不符合賠償的索償申請，進而協助降低欺詐的機率。此外，亦有保險公司也利用機器學習過濾欺詐索償，藉此省下不少支出，以及提升偵測欺詐的精確度。減少人為錯誤由於保險業的分銷管道錯綜複雜，不同的中間人會在客戶投保過程中驗證及處理投保人的資料，當中涉及大量人手工作，而人手工作往往較易發生人為錯誤，導致投保過程出現延誤。然而，將人工智慧的引入保險業將慢慢解決這個問題。投保人可透過登錄保險公司網站以PDF 形式上傳所需資料，由人工智慧演算法代為讀取及錄入相關資料，除可省卻保險公司進行數據輸入和重新輸入的人手和時間，同時亦提高了將資訊錄入到公司系統的準確性，因為演算法不會像人類一樣感到疲倦及沈悶而犯錯。

客戶服務
除了保費和理賠之外，良好的客戶服務對保險業亦尤其重要。當客戶需要對保單進行查詢時，大多都希望取得即時的回覆而不期望有 冗長的輪候時間，故市面上很多保險公司都採用聊天機器人處理客戶的查詢，因為這些人工智慧工具可以同一時間完成大量客戶查詢，更提供24/7 的全天候服務，並不需要像真正的客戶服務團隊在線上侯命。當然，保險公司可能仍需真正的客戶服務人員處理複雜的問題，但聊天機器人則可迅速處理大部分簡單的查詢。

索償處理
對於投保人，保險公司的核心工作當然是處理其索賠及支付其賠款，但索償的評估絕非容易。保險經紀需要詳細查閱保單條款細則及公司內部相關指引，以確定客戶能否獲得理賠以及賠償的金額，過程中需花費保險經紀大量的時間和精力。而人工智慧正正可以為索償的評估提供協助。人工智慧的機器學習工具可以透過分析圖像和保險公司的歷史數據，快速確定每宗索賠所牽涉的內容和預測當中所涉及的潛在成本。保險經紀可以透過覆核人工智慧的分析結果，再結合自身的經驗判斷最終的索賠結果。保險公司可以節省索償的處理時間，而客戶亦可以得到更客觀和合理的索賠結果，對雙方都有好處。

於保險業採用人工智慧是否對消費者有利？
利用人工智慧協助進行風險評估能夠讓保險公司更有效地客制化每份保險計劃，讓客戶只購買他們實際需要的保障範圍。人工智慧亦可以將投保過程中的人為錯誤減到最少，讓客戶收到合適和滿意的保險計劃。人工智慧更可以擴大保險公司的客戶服務選項和簡化索賠審批流程，讓客戶得到他們所要的保險。從風險評估，偵測詐欺行為到客戶服務索償處理等，人工智慧科技正正能夠改善現今之問題所在，並正全面影響本地及環球的保險業運作。藉由降低風險與簡化流程，人工智慧的確能夠協助保險業提升效率，並透過更加個人化的商品與服務以邁向雙方都有利之路。
<s>[INST] <<SYS>> 你是一個專業的博主。請用繁體中文就指定主題撰寫一篇不少於 400 字的粵語博客。你的博客應該包括引言、正文和結論。 你應該將正文分為幾個段落。您要把博客的內容寫得豐富且有趣。博客內容必須切合打工仔的興趣。如果您不知道指定的主題或沒有足夠的信息來編寫該主題，則應使用指定主題的前十個 Google 搜索結果來編寫它。 <</SYS>> 人工智慧勾劃保險業未來發展方向 [/INST] 隨著機器學習演算法的出現，保險業正經歷數碼轉型。演算法讓承保人在處理投保過程提供更多資訊，以確保承保人能以更精準的計算方法為客戶風險進行評級，以得出與該客戶風險匹配的保費。而人工智慧於背後亦正在默默地精簡保險流程，令承保人可以更有效率和較少出錯的情況下與保險客戶聯繫起來。人工智慧的急速崛起對承保人及保險客戶以致整個保險業的發展影響深遠。以下幾個範疇是人工智慧為保險業帶來的未來發展方向。

評估風險
承保人過往一直依賴投保人提供的資料來評估承保風險，但並非所有投保人都會誠實地提供正確的資料，甚至會提供虛假資料以試圖取得較低保費，導致這些風險評估未必完全準確。而機器學習，特別是自然語言理解（Natural Language Understanding, NLU），令保險公司能夠有效地研究和整合一些抽象的資訊來源，例如Yelp 評論、社交媒體發文和證券交易檔（SECfiling），從而更全面準確地為保險公司得出其面對的潛在風險。更準確的風險評估亦意味著保險公司可以為投保人得出更合適的保費，不會因保費太高而令希望投保的客戶卻步，亦不會因保費太低而未能保障保險公司的收益。保險業內各競爭者的最大區別通常不是其產品，而是其價格，因此擁有具個性化的風險模型可以使保險公司制定合適的保費以拉開其與其他競爭者的差距。

偵測欺詐行為
投保人欺詐是保險公司較為關注的議題，而人工智慧則能有效打擊欺詐索賠行為。韓國科技巨頭三星早前發表過一篇關於預防保險欺詐的文章，內容主要談及人工智慧如何偵測各種人類認知不常見的欺詐方式。為了防止欺詐，有業界已開始採用人工智慧的分析軟體，以處理每月數以萬計的賠償個案。人工智能能夠根據固定規則與指標（例如索償數目、過去行為與信用評分等）很快便能辨識出不符合賠償的索償申請，進而協助降低欺詐的機率。此外，亦有保險公司也利用機器學習過濾欺詐索償，藉此省下不少支出，以及提升偵測欺詐的精確度。減少人為錯誤由於保險業的分銷管道錯綜複雜，不同的中間人會在客戶投保過程中驗證及處理投保人的資料，當中涉及大量人手工作，而人手工作往往較易發生人為錯誤，導致投保過程出現延誤。然而，將人工智慧的引入保險業將慢慢解決這個問題。投保人可透過登錄保險公司網站以PDF 形式上傳所需資料，由人工智慧演算法代為讀取及錄入相關資料，除可省卻保險公司進行數據輸入和重新輸入的人手和時間，同時亦提高了將資訊錄入到公司系統的準確性，因為演算法不會像人類一樣感到疲倦及沈悶而犯錯。

客戶服務
除了保費和理賠之外，良好的客戶服務對保險業亦尤其重要。當客戶需要對保單進行查詢時，大多都希望取得即時的回覆而不期望有 冗長的輪候時間，故市面上很多保險公司都採用聊天機器人處理客戶的查詢，因為這些人工智慧工具可以同一時間完成大量客戶查詢，更提供24/7 的全天候服務，並不需要像真正的客戶服務團隊在線上侯命。當然，保險公司可能仍需真正的客戶服務人員處理複雜的問題，但聊天機器人則可迅速處理大部分簡單的查詢。

索償處理
對於投保人，保險公司的核心工作當然是處理其索賠及支付其賠款，但索償的評估絕非容易。保險經紀需要詳細查閱保單條款細則及公司內部相關指引，以確定客戶能否獲得理賠以及賠償的金額，過程中需花費保險經紀大量的時間和精力。而人工智慧正正可以為索償的評估提供協助。人工智慧的機器學習工具可以透過分析圖像和保險公司的歷史數據，快速確定每宗索賠所牽涉的內容和預測當中所涉及的潛在成本。保險經紀可以透過覆核人工智慧的分析結果，再結合自身的經驗判斷最終的索賠結果。保險公司可以節省索償的處理時間，而客戶亦可以得到更客觀和合理的索賠結果，對雙方都有好處。

於保險業採用人工智慧是否對消費者有利？
利用人工智慧協助進行風險評估能夠讓保險公司更有效地客制化每份保險計劃，讓客戶只購買他們實際需要的保障範圍。人工智慧亦可以將投保過程中的人為錯誤減到最少，讓客戶收到合適和滿意的保險計劃。人工智慧更可以擴大保險公司的客戶服務選項和簡化索賠審批流程，讓客戶得到他們所要的保險。從風險評估，偵測詐欺行為到客戶服務索償處理等，人工智慧科技正正能夠改善現今之問題所在，並正全面影響本地及環球的保險業運作。藉由降低風險與簡化流程，人工智慧的確能夠協助保險業提升效率，並透過更加個人化的商品與服務以邁向雙方都有利之路。 </s>