文/陳建維 圖/核心智識提供
就保險業使用的系統而言，除了保單核心系統外，其中最複雜的應該算是理賠平台系統（以下簡稱理賠平台），如以車險理賠平台為例，在理賠過程中，除了理賠申請、賠案成立、理算服務及賠付程序外，還需要整合包含0800客服系統、多通路理賠進件、損失勘核、代處理聯繫、財會作業、法務追償、委外作業、同業分攤、求償作業、追回繳款、外送服務、損率分析，甚至到行動理賠及B2B供應商平台管理等等的模組作業，整個完整的理賠平台需要對內對外串接執行超過二十個以上的作業流程及系統介面。
如果再加上全方位服務通路及保險科技須進行數位串接，對於設計上已經相對複雜的理賠平台而言，更需要有即時性及開放性系統整合能力，加上台灣保險法規及監理相對嚴謹，同時需要外送資訊到保險公會及保發中心，這個讓理賠平台的更新對一間保險公司而言，增加了極大的風險，除了上述的平台複雜度外，還要加上處理理賠案件的時間複雜度，由於理賠案件處理時間少則數週，長則數月的特性，在轉換理賠平台時，如何能保證新舊平台資料轉換的完整性、正確性及延續性，讓理賠案件可於轉換後能及時延續進行相關作業，讓整個理賠系統平台升級時的風險及困難度又提升了很多。而位於新竹科學園區、專注於AI系統開發並同時為台積電合規資訊技術供應商的核心智識（Coretech Knowledge Inc.），竟協助國內最大的產險公司在兩年內成功完成了這個不可能的任務！
從心出發 重新設計智能理賠平台
核心智識執行長陳威州博士在開發系統時，第一個想法就是希望能設計出符合「智能理賠」要求的理賠平台，而什麼是「智能理賠」呢？陳博士提出了讓整個專案團隊能深入了解整理賠平台核心系統的中心思想，這個中心思想的脈絡就是「有(Policy)、保(Insuring)、包(Coverage)、理(Adjustment)、賠(Payment)」等五個點。
「有」表示保單，客戶為什麼能向保險公司請求賠付，因為客戶在這間保險公司有至少一張保單。
「保」表示保障，而這張保單為什麼能出險賠付給客戶呢?因為請求的客戶在這張保單所涵蓋的承保範圍發生損失。
「包」表示涵蓋，而客戶發生損失就可以申請賠付嗎?原因是損失的內容，被包含在客戶保單的承保範圍，且不是明列的不保事項範圍，同時為可賠付理賠範圍的給付項目。
「理」表示理賠，而客戶如何要求理賠呢？就需要提出理賠申請書及規則中求的必要應備文件，在文件齊備並提交申請後成立賠案進行處理。
「賠」表示賠付，而相關的處理及賠付條件在那？在保單及保險條款內均有載明。
而「有、保、包、理、賠」這個中心思想也非常明確的指出，保單及保險條款的內容，決定了保險事故發生當下，能否理賠？誰能理賠？賠付那些項目？而險種條款的完全知識化則決定了如何在理賠案件成立時，能及時針對保單，投保險種，損失狀況，出險歷程等資訊進行分析，並成功完成系統協助理賠處理人員高效處理賠案。
建立險種知識庫 建構智能理賠的大腦系統
如何能在第一時間內協助理賠人員完成案件的定性定量分析，成為系統建置的首要課題，主要是為了完成保險損失框架分析，需要了解客戶的保單內容，完成主附險之間針對不同賠付項目的關聯分析，同時加入目前已知的保戶損失狀況說明、保單過往的出險記錄分析後，整個賠案的保險損失框架才能被清楚界定出來，而在這個框架產出後，就算是新手理賠，也能輕鬆的知道目前保戶的損失中，那些部份是保險給付項目，給付項目的規則及限制為何，後續就可以用這個損失框架構完成所有的理賠費用計算及後續作業的流程核心。
有鑒於此，核心智識開始使用同樣在台積電內被使用的專家系統(Expert System)推論知識庫ES-STUDIO做為險種知識庫(Insurance Knowledge Base)，讓這個理賠平台有了推論大腦，這麼做除了讓理賠平台邁向智能化展開最重要的一步外，同時考量到在有新的險種加入時，可以在幾乎不需要修改系統介面的前提下，透過險種知識庫的知識建立機制，快速的完成理賠系統的險種上架動作。另一方面，新手理賠人員也可以透過這套系統的幫助，在很短的時間內，對險種條款、主附險種關係、理算及賠付範圍等進行的快速操作及理解，同時這個知識庫也會在理算及賠付的時刻，再次進行檢核，將誤賠的可能性降到最低。
理賠損失模型—智能理賠系統的感知系統
以理賠系統而言，整個賠案的處理方向最主要的是查看人事時地物的交互關係，根據不同的人員或物件，在每個理賠案件中擔任不同的角色，得到不一樣的結果，例如同一個人開著自己的車子發生事故的時候，如為本車駕駛，他就需要有一張具有車體險的保單，才能進行理賠申請。但即使車子沒有保險卻被一台擁有車體責任險的車子撞上，在肇責確定後，他也會得到理賠。由上面的例子可以知道，在一個賠案當中，所擔任的角色其實會直接影響保障的範圍及賠付金額，所以在設計智能理賠平台的時候，就必須用圖像式損失模型的建立，讓理賠可以透過直觀的界面，直接在不同的角色區域加入受損標的，讓所有位置的角色也能夠被明確下來，比較不會因為操作錯誤而給予不對的角色，造成錯誤賠付的結果。
保單及風險儀表板—智能理賠平台的神經系統
在整個賠案的資料當中，保單資料是一個很重要的資訊，他不只記載這張保單有哪些險種、險種的保額、賠付條件等資訊，同時也應該能夠讓理賠人員隨時可以知道這張保單在有效的期間內相關出險紀錄狀況及金額，因為有一些險種的賠付條件是總額制，也就是同一張保單限定一個賠付上限，此時賠付金額的控制就變得相對的重要。
在智能理賠平台上面，透過視覺化的設計及資料即時分析蒐集，可以在很短的時間內讓理賠人員了解這張保單目前的狀況，同時也會提示在這張保單中的所有參與的人事時地物角色是否在風險資料庫中，供理賠作為參考，同時針對這一些具有風險性的賠案，也會給與調查提示，請理賠人員針對提示的風險特性進行調查並回覆，所有的理算簽核都需要在所有風核檢核的條件及調查作業完成並且無疑點的前提下才可進行，讓理賠人員在理解保單內容及進行風險調查的工作上能夠更有效率。
理賠流程引擎—智能理賠平台的循環系統
賠案處理作業中，包含賠案受理、賠案處理、勘損及調查、理算簽結、賠付作業等理賠主流程中的每一個步驟，都是環環相扣的，加上現在已經開始走向專業分工的理賠作業模式，很多作業都已經改成橫向處理中心導向的高效集中化工作方式，怎麼樣把每一個賠案的每一個工作都能夠即時的串接起來就是一個很重要的關鍵因素，而在智能理賠平台上，核心智識使用了商業處理管理(Business Process Management, BPM)引擎進行流程設計跟作業串接，讓所有的工作項目都由一個即時推動的作業流程引擎進行監管，同時參考險種資料庫的建議，進行審核流程的控制，讓整個理賠流程能夠走好走順，同時案件的派送處理都能比照標準處理流程進行運作，大大減低了理賠人員的負擔，也透過這些流程處理時間的分析，逐步將整個理賠程序進行必要的工作及時程優化。
對於核心智識來說，一個完整理賠系統的設計開發及資轉上線是一件非常有挑戰性的專案任務，但這也是一個機會。陳威州博士提到，保險AI智能系統進化有著三階段推動的方式。第一階段是從以作業為導向的保險系統轉化成以流程為導向的主動式保險系統，在這個過程當中進行資料決策的收集。第二個階段則是透過第一階段所學習到的決策知識建立智能輔助決策支援系統，在作業人員開啟保險作業案件前，即進行相關的資料分析及推論，先完成初步的決策判定及進行必要的操作輔助（例如自動生成所需照會案件內容），待作業人員開啟案件時，就可以先行決定決策資源系統所建議的處理方式是否正確，不管正確與否都導入修正，讓系統進行回饋式學習。進入第三個階段，智能系統已經可以處理超過八十％的保險作業案件，而原來的操作人員則進入專家模式，針對系統的行為進行調整或監督，同時針對複雜的案例進行優化操作，完成良好的人機協作系統，最終的目的是能夠提高系統自決處理比例超過九五％（保險相關作業服務都能進入全智能化系統輔助作業），藉此可以達成利用科技完成數位保險生活的新境界。
對於目前已經完成第二階段的核心智識來說，雖然在技術部份跨進第三階段似有一定的難度，但在持續不斷的努力之下，也已在全智能AI輔助投保理賠及核保系統上完成大部份的技術實作，所建系統亦獲得不少保險同業認同，相信第三階段應該很快就能夠到來，「追求創新及務實的Insurtech技術推廣」是以誠信實新為企業精神的核心智識在研發創新技術的初衷，期望能再帶給保險金融產業界更創新、更實用、更專業的服務。
