文/編輯部 | 2017.09.01 (月刊)

大數據做保險 借重精算師專業

　　

大數據創造新消費型態，保險商品也隨之推陳出新，新型態的「物聯網保單」藉以提升保戶主動風險控管意識，同時降低保險公司的損失率。林冠秀分析，物聯網保單是從南非發跡，DISCOVERY保險公司全球有六百萬保戶，推出「Discovery Vitality福利方案」健康計畫，獎勵保戶增進身心健康，其三大方針包括一、了解健康狀況；二、增進身心健康；三、享受獎勵。保戶身心健康，對自己及其家人有好處，保險公司也獲益。

台灣首張物聯網保單是由國泰人壽推出的新躍健康終身保險，在同業間獲得廣大迴響，雖然經過市場洗禮後已於去年底停售，但蹲下是為了跳得更高，保險公司對物聯網仍有很大憧憬，包括台灣、富邦、中國、新光等四家壽險公司於今年陸續推出配戴心率手環及自主健康管理的保單涉足這塊市場，合力捲土重來。

失敗經驗十分值得學習，業界分析「保險公司對客戶的瞭解，和其他網購服務供應商比起來僅是皮毛，除了身高、年齡、體重，其他一無所知，一旦保戶出險，我們看到的只是結果，卻完全不清楚過程，無法瞭解保戶為什麼罹癌？為什麼身故？」張正蔚表示。

換做其他電子商務平台，消費者使用微信付款，後端資料庫完全掌握他的喜好，包括最愛上的館子，最喜歡的顏色，從事哪些休閒活動……。黃永發指出「所有數據都掌握在資訊公司手上，他們跨足保險業比較容易，現在很多物聯網保單都是由資訊公司開發，保險業想要跨足資訊領域，還有很大的障礙需要突破。」所以需要借重精算師的專業。

台灣物聯網保單剛起步，一切還在摸索，例如準確運用動態預測模型訂價，只要未來從事健康改善行為，就能省下大筆保費。透過大數據精準行銷是未來發展趨勢，如果相關數據顯示一個人即將結婚，意味經濟壓力將會變大，風險缺口隨之而來，是重新檢視保單的好時機。

市場規模也會對保險公司的商品研發產生決定性影響，金肖雲談到，台灣保險市場不大，較難有跨國性的結合，如中國平安人壽直接與南非合作，在上海成立保險公司，「規模大有好處，人體從頭到腳二十六個部位都有開發保險商品的潛力，」台灣沒有一家保險公司有此規模，又不如互聯網公司能掌握大數據，商品研發就會受到侷限，也突顯精算人員的重要性。

　　

破除個資疑慮 減費依據更透明

保險公司透過穿戴裝置蒐集到更多資訊作為計費依據，但也容易造成保戶疑慮。「民眾對金融科技最不放心的還是『個資問題』，」陳萬祥從保戶角度分析，物聯網保單需額外記錄人的行為來獲得保費優惠，特別注重隱私的人容易產生抗拒。以UBI（Usage Based Insurance）車險保單而言，甚至連保戶的行車路線都能掌握，沒有人願意被知道這麼隱私的行為，「保戶可以先將機器關閉，」研發UBI保單的泰安產物保險公司總經理陳嘉文談到保戶個資的做法，與物聯網公司訂立個資安全與隱私權政策，泰安產僅蒐集「行駛里程」、「行車時間」及「駕駛行為」等資訊，至於消費者較擔心的行駛路線、行車路徑等個資，則由第三方物聯網公司負責保管，換句話說，兩家公司取得的資訊會分開保存，以增加資訊辨識的難度。

保險大數法則最怕母數有偏誤，全民健保投保率九十九％，陳宏昇期待，健保資料若能對外開放，對保險公司而言，是非常有價值的資料庫，然而，台灣對個資保護相當嚴謹，只開放學術研究用途，對產業仍採保守態度。社會保險與商業保險不同「健保對損害防阻的意圖不像商業保險那麼強烈，」開放健保資料，學界與產業界能合力降低民眾罹病機率，對國家、社會都有幫助。

「目前連學界要使用健保資料庫，都只能在線上操作，不能把資料帶走，讓學術研究綁手綁腳。」楊曉文語帶無奈，BIG DATA不夠開放造成的困境就是無法將資料結構化，但保險業者不能因此消極被動，更要主動蒐集資料。

另一個需要思考的是，取得資料能否化成企業要的能量？精算又分為數理精算及財務精算，龐大的資料需要靠精算人員運用資料處理方法、高階演算法，同時結合人工智能消化、運用，「這是一個需要整合及打組織戰的工作，」學界作育英才，提供業界需求，雙方更緊密的交流，楊曉文期盼學界也能夠成為產業的絕佳夥伴。

缺乏關鍵數字 精算師突破僵局

黃永發談到，國外很多資料都可以購買，整合起來將能創造更大商機，例如充分掌握母數與疾病發生率的關聯，又是另一個可以開拓的市場，但是關鍵資訊不存在，保險公司就不敢大力創新保單。

台灣並非每家壽險公司都願意經營次標準體市場，而且多以吸菸及非吸菸做為分野，有些商品也曾面臨下架的窘境，這幾年才有公司涉足糖尿病、三高等保單，但張數屈指可數，主要受限沒有精確數據支持保單研發，「沒有數字就不可能說服保險局，」戴朝暉談到商品創新的難處，精算師往往扮演突破僵局的角色。

健保資料有很大的潛在力，金肖雲努力協調，期待能有更大的使用空間。「全世界實施全民健保的國家不多，所以台灣全民健保資料對亞洲很有價值，保發中心會持續努力，為業界打開這扇窗。」

 

 

迎接大數據 如何培育精算師 成為時代領導者（上）

迎接大數據 如何培育精算師 成為時代領導者（下）