SAS：人工智能並非保險業五大難題
現今保險業面對眾多挑戰，包括因愈趨頻繁及嚴重的自然災害而令保費和自付費暴升、投保人爭相在無人問津的高風險市場獲取保障，導致保險公司業務受挫並錄得虧損。SAS近日公佈的白皮書《人工智能並非保險業五大問題之一》中警告，保險公司為應對這些市場狀況而採取的加息及免核保措施，有礙行業的可持續長遠發展。
在尋求解決方案時，某些保險業領袖對蓬勃發展的生成式人工智能 (GenAI) 寄予厚望，期望能協助迅速解決問題。然而，批評者往往將不公平拒保事件歸咎於演算法出錯，並指責人工智能只是在這個已充滿隱憂的行業帶來更多問題。
SAS風險、詐欺和合規解決方案資深副總裁Stu Bradley卻認為事實需要更細緻深入的分析，他表示：「領先的保險公司隨著業務發展在提升數據分析能力時定必遇上不同障礙，人工智能 (AI) 本身其實並非當中的難題，問題的根源反而是機構未有全面了解其數據，以及人工智能所帶來無法預料的潛在後果。在適當的道德規範及人為監管下，可信任AI (Trustworthy AI) 實是有效的解決方案，提供可行的見解及靈活性，協助行業革新。」
- 數據混亂須法例監管以打破亂局
由於目前仍未有監管AI的相關法例及規範，當數據點存在個人私隱資訊時，其應用有可能引起不安，尤其對於一個極度注重合規性和監管報告的行業。歐盟《人工智能法案》(AI Act)、中國《生成式人工智能服務管理暫行辦法》及美國保險監理機構（National Association of Insurance Commissioners）《人工智能模型公告》（AI Model Bulletin）的內容都是各地為保險業界確立AI規管框架的首輪成果。即使監管環境瞬息萬變，保險及保險科技（Insurtech）公司紛紛提供急切的支援及協助，就自我管治提出各項建議。
為保險索償協助制定自願性AI行為準則的SAS英國及愛爾蘭人工智能與道德主管Prathiba Krishna表示：「保險業應仿效銀行業，在其AI能力範圍內優先處理數據沿襲及管治 (Data Lineage and Governance) 等數據管理問題，能為未來監管標準奠下穩健的基礎。對保險公司來説，從大型數據集中擷取有用的見解固然重要，但清理數據錯誤及不一致性亦不容忽視。數據清理有助確保數據的可重用性、改善決策的準確性、提升效率並加強分析結果的可靠性。」
她補充：「對於AI的成功部署及為未來法規遵循做好準備，AI教育亦將成為當中的關鍵因素。此外，培養企業整體數據素養，能加強各部門之間的相關討論及了解，最終實現合乎道德的AI實務。」
- AI超載為風險管理造成壓力
當保險業迅速數碼化，加上AI及生成式AI的爆炸性增長，風險管理人員對機械人演算法所導致無法預料後果的擔憂是絕對合理的，特別是在行業領袖爭相將AI所帶來的生產力提升轉化為長期商業價值的時候。
儘管原型設計看似潛力無限，但生產型AI需要穩健的基建以確保負責任和安全的部署；與此同時，只具有限客製化功能的「黑盒」AI解決方案，因被認為是簡單易用而有可能吸引行政人員選用，但由於其缺乏透明度及可解釋性，會令企業面對龐大的AI風險。
SAS風險建模及決策全球解決方案主管兼《風險建模：人工智能、機器學習和深度學習的實際應用》作者Terisa Roberts表示：「保險業人員必須就如何將人工智能整合至現有系統，並與具備強大管治效能的企業AI策略保持一致，進行更深入的研究，同時了解當中的重要性。他們亦必須考慮在大型語言模型以外更為廣泛的GenAI應用範疇，例如如何透過有效應用合成數據的產生加強數據私隱，並同時優化價格、儲備及精算模型。」
- 在賠償方面的狹隘視野阻礙發展及合作
保險業正醞釀一場重大的變革，其成敗取決於能否取得足夠的投保客戶。科技界預測，保險公司的角色將由被動的賠償者轉型成為與投保人、消費者及企業積極合作的夥伴。
以以下的個案為例：世界衛生組織最新報告顯示，與可避免習慣有關的健康問題不斷增加，全球包括超過三成的癌症死亡人數及近八成的慢性疾病病人。既然保險公司已收集大量的客戶健康數據以提供合適的保障，何不善用這些數據，創造雙贏局面？
SAS歐洲、中東和非洲及亞太地區高級保險業務主管Alena Tsishchanka表示：「透過現有流動平台，如手機應用程式，保險公司可讓客戶選擇加入AI 驅動的健康指導，提供客製化的建議，重新定義傳統的客戶體驗，並減少保單支出。除了身心健康服務外，更應積極考慮在氣候變化及環境、社會和管治 (ESG) 等方面與志同道合夥伴合作的市場潛力。這些措施不但有助解決保險公司的償付能力問題，更能大大提升公眾對保險業的認知及觀感。」
只要建立恰當的道德標準，保險公司成為客戶合作夥伴的理想模式正逐步實現。尖端保險科技與參數保險保單的運作一脈相成，為保險公司帶來嶄新的發展方向。
- 隱藏的數碼風險需要集中的解決方案
隨著智能手機科技愈趨普及，讓現今保險公司能有效接觸任何配備無線網絡的市場。為了抵消客戶保費上漲的壓力，保險公司必須投資數碼遷移，有助將為現代客戶而設的產品及服務推出市場。
面對在短時間內取得的海量申請，保險公司實在難以招架，缺乏足夠的時間進行充分的調查，以識別有可能進行欺詐或構成不必要風險的高風險潛在客戶，未能有效作出承保或拒保的決定。因此，保險公司通常會直接承擔這些客戶的投保及其帶來的風險。
建立能準確識別欺詐及其他威脅的科技基建，仍會對傳統保險公司及保險科技企業的發展造成障礙。保險欺詐及不必要風險的承擔，令保險公司的損失率及綜合率上升，最終需要增加客戶的保費。
SAS風險、欺詐及合規解決方案保險主管Thorsten Hein表示：「成功實現數碼化的保險公司必須致力在整合的雲端生態系統中吸引客戶，為他們提供合適的服務，並平衡他們所帶來的各種風險。當保險公司將精算師、承保人及反欺詐分析師等工作進行中央化整合，便能有助取得合適風險水平的客戶，並從中獲利，並同時確保以對各方公平的最優惠價格，為客戶提供他們真正所需的服務及保障。」
- 人壽保險面臨嶄新挑戰，但仍然至關重要
現今保險業備受眾多問題困擾，而人壽保險業務正是其最佳的縮影，長期依賴投資商業地產獲利，但自 新冠肺炎疫情以來，這些資產價值大跌，導致相關業務面臨困境，必須創造嶄新機遇。
SAS首席全球保險策略顧問Franklin Manchester表示：「當我們談論可保利益時，由於並非每個人都能理解需要保護如汽車或房屋等的資產，但每個人都會明白我們的生命便是人生最重要的資產。健康數據組織預測，全球平均壽命將於2050年前提升至78歲，而隨著這個充滿危機的世界中的風險不斷增加，人壽保險公司有責任推動積極的變革。例如，家庭成員的離世，是引起跨代貧窮問題及令其持續的原因之一，亦導致家庭收入減少或失去支援，家屬往往在面臨喪失親人的殘酷現實，同時陷於生活無以為繼的困境。人壽保險可大大減輕財務負擔，但可惜由於其可及性不足，加上歷史遺留下來的邊緣化問題，令許多可從保單中受益的人卻沒有投保。」
現時，保險公司整合經過淨化的數據，在原則框架內作出定價決策，並利用遍及全球的數碼平台加以推廣，能覆蓋、教育及保護更多人，從而有機會打破跨世代的痛苦循環。
重塑保險業
面對在環境、經濟及道德等範疇的挑戰，保險業需以人類的智慧應對相關問題。AI及其他技術可為該行業帶來更公平、更能適應氣候變化的轉型動力，並於過程中為傳統保險公司及保險科技公司把握競爭優勢。
