以下是根據麥肯錫的分析，AI在保險業的應用及策略：
AI+保險的巨大價值
麥肯錫指出，「AI+保險」具有龐大的價值，保險公司應思考如何透過實際應用，引發業界潛力。隨著消費者享受生成式AI（GenAI）的樂趣，企業主管也應留意，保險業不能落後於時代。
AI如何改寫保險業
AI及相關技術將對保險業的各個層面產生巨大影響，包括：
- 產品設計：透過AI和機器學習，保險公司能簡化並加速蒐集數據，將客戶按保險需求、理財目標及人生階段等不同層面分門別類，即時挖掘客戶的興趣與意向，並精準預測不同受眾群的轉換率，不斷優化及改進現有產品設計。
- 銷售及營銷：AI智能能夠沿著銷售漏斗的每一個步驟進行定位，為潛在及現有客戶提供更個人化的投保建議。整合多方渠道收集而成的銷售數據，為銷售人員提供明確的指導，有效加速銷售並提高轉化率。保險公司可以引入AI聊天機器人，處理常見問題及業務，讓銷售團隊更專注於規劃交易策略及維繫客戶關係。
- 核保及保費定價：智能保險透過引入智能核保技術，自動分析投保人健康資料並評估風險，簡化核保流程。到2030年，大多數針對個人和小企業的壽險、財產險，將不再使用人工核保。
- 理賠：AI可自動化處理理賠流程，提升效率及個人化服務。理賠部門將更關注對風險的監控、預防和應對。物聯網和新的數據來源將被用來監控風險，若風險因素超出AI設定的閾值，將啟動干預措施。
- 客戶服務：透過語音辨識以及文字轉語音等功能，客服機器人可輔助企業內部進行教育訓練與銷售模擬，以及協助客戶問答、保險諮詢、產品推薦等，大幅提高客戶的服務體驗。
保險業轉型的智能藍圖
根據麥肯錫的報告，保險業可掌握未來佈局的四大方向：
保險公司應對快速變革的措施
- 擁抱數位化：重新思考業務內容，發展安全合規和數位化的運營模式，透過生成式AI的資訊處理、資訊檢索、內容生成等核心組件，開拓更多的保險應用及商機。
- 強化資料管理：建立嚴謹的數據治理架構，確保資料的正確性、一致性與可存取性。建立資料湖，整合來自內部與外部的結構化與非結構化資料。採用雲端架構與API，使既有系統與AI平台之間能無縫連接。透過機器學習技術清理與補強資料，消除可能影響AI決策的誤差與不一致性。
- 重視隱私合規與資安防護：在使用Gen AI時，特別是涉及敏感客戶數據時，應增加透明度，對於AI應用程式和介面生成的所有輸出進行適當標記，防止在承保範圍、定價和索賠決策中出現偏差和不公平的結果。
- 建立AI成效評估機制：根據企業實際需求，監測和評估AI的績效和影響，並根據數據和回饋，持續改進和優化。
麥肯錫建議的AI策略
麥肯錫公司高級合夥人Bernhard Kotanko建議，保險公司不僅要提升技術，關鍵是要重新調整工作方式，重建組織文化，成為技術先行的企業，才能獲得最大效益。
未來保險代理人的角色
到2030年，保險代理人的角色將轉變為過程促成者和產品教育者。未來的保險代理人能夠銷售各種保險，並且幫助客戶管理保險組合以創造更多價值。代理人將使用智能私人助理優化工作，使用AI機器人為客戶發現更加合適的保險產品。
AI的潛在風險與監管
雖然AI有望帶來降低成本，以及提升效率及客戶體驗等優勢，但是財務等多方面的風險也隨之而來，例如Gen AI能夠提供個人化產品，但也引發較高的隱私侵犯、歧視風險。全球監理機關正針對相關應用，積極制定指導方針和初步立法。
