12月 13, 2021

簡要重點紀錄:亞太金融保險科技發展之現況與趨勢研討會

資料來源:作者攝於保發中心

近兩年因受新冠疫情影響,保險服務加速調整為零接觸、不受距離所限制的數位無紙化形式。未來科技與保險的結合將會更加緊密,業者應隨時掌握國際保險科技之發展脈動,以利及早準備及因應。

以下為各場次專題演講之簡要重點紀錄,主要介紹台灣、新加坡及香港等地的保險科技發展現況與趨勢。

亞太金融保險科技發展之現況與趨勢(浙江大學國際聯合商學院金融碩士主任-陳弘益博士)


保險科技的推行關鍵有四個,第一是網路基礎設施的完備,第二是智慧型手機的普及,第三是身份認證KYC的落實,第四是監管政策的開放(如監理沙盒)。

而保險科技可應用於農業耕作上,若農民已對農作物投保,遇上氣候因素導致欠收,可由保險公司透過衛星影像進行確認,自動完成理賠支付。傳統飛機延誤險在申請理賠時須向航空公司索取延誤證明,但結合智能合約及API,保險公司能直接抓取航班延誤的資料,以自動完成理賠支付。此外,為消除保險市場的資訊不對稱,也有各類保險產品的比較網站誕生,幫助大家比較各保險公司的產品,而在網上購買保險產品,也能使通路成本降低。

P2P保險也蔚為風潮,藉由長尾效應讓小眾化的保險產品,讓更多群體能夠參與(例如同聚保)。運用IoT感測器蒐集汽車的駕駛數據,可判斷與評估駕駛風險的輪廓,精進車險費用的訂價。

在新冠疫情的影響之下,帶動非接觸式金融服務的需求,尤以數位支付及數位轉帳的發展最為快速,而保險科技緊追在後,還有一定的發展空間。

台灣保險科技發展現況(洽吧智能股份有限公司董事長-趙式隆)


一、區塊鏈:台灣多間產險/壽險公司已合作建置保全/理賠聯盟鏈,串連保險公司即時更新保單資料,並同步進行理賠申請。而下個階段,關於強制險的試辦案也在籌備中。

二、人工智慧(AI):洽吧智能與保發中心合作建置「強制險2.0」的運算平台,能運用AI輔助醫療保險金給付理賠核算,讓交通事故受害人申請強制險理賠時,各產險公司在收到單據後,皆可上傳到該運算平台執行簡單的檢核,自動算出賠付金額並完成資料歸檔。這樣的平台除了節省投入人力,更減少等待時間及出錯機率,為全球第一個涵蓋共通性需求的金融業AI基礎建設。

三、遠距投保:疫情期間,保險業務員非常難跟潛在的保戶見面,於是金管會推行遠距投保試辦。雖然遠距投保在技術面可行,但因為Deepfake的「換臉」技術盛行,若被應用在遠距投保之上,需有可防範的對應機制。因此金管會顧及風險控管及客戶權益保障,保險公司要試辦遠距投保,仍要各自申請。

新加坡保險科技發展現況(Rainmaking Innovation Managing Director-莊劍偉)


新加坡有三分之二的人有投保,且有八十多家保險科技新創公司,其中許多是做各類保險產品的比較,了解客戶的行為,推薦最適合的保險產品。

早在2016年新加坡即開放監理沙盒,主管機關為新加坡金融管理局(MAS),而MAS會從外部找顧問團隊,他們懂得新創的語言,持續扮演MAS與保險科技新創公司的溝通橋樑,使得創新構想不至於被監理層面的既定框架所限制。

香港保險科技發展趨勢(亞洲金融科技師學會IFTA創辦人-郭志成)


未來香港保險科技的發展趨勢包含下列幾點,第一是數據驅動保險,第二是數字平台(簽名數字化、人臉辨識等等),第三是雲計算(開發應用程式,搭配大數據來跟保戶互動),第四是IoT(取得數據隨時調整風險),第五是自動化和機器學習(減少重複性的工作),第六是利用數據預測風險來促進保險產品的開發。

另外,香港的虛擬保險公司陸續成立,像是台港合資的保險科技OneDegree計畫2022年打入主流市場,並期望在2025年躋身成為全港三大保險公司之一。

座談時間


趙式隆:

除了銷售之外,保險的核心有三塊,分別為核保、理賠與精算。若考慮人工智慧切入的完整度,理賠最完整,核保次之,最後才是精算,畢竟錢在誰手上誰就有話語權。因為在核保階段,錢還在客戶手上,保險公司只能從客戶提供的訊息判斷要不要拒保,此時保險公司取得的數據,相對完整性還不算高。但在理賠階段,錢在保險公司手上,可以要求客戶提交完整、精確、容易歸檔的資料,要不然就拒賠,所以能取得較為完整的數據。以精算來說,很多時候是保險產品尚未正式銷售,還需要向金管會提報,所以數據最少。

以保費收入來說,壽險公司是產險公司的好幾倍,但後者的業務包山包海都要做。過往洽吧智能曾幫助壽險公司建置理賠自動化的運算平台,雖然產險公司都有類似需求,如果要幫助14間產險公司各自建置這樣的平台,對他們來說未必划算。傳統理賠過程中,保險公司同時有三組人在處理紙本單據,包括輸入資料者(登打/校對)、解讀重要訊息者(負責擷取例如住/出院及醫療行為的時間日期)、解讀醫囑病況者(將醫生的描述翻譯成標準化的代碼)。而「強制險2.0」的運算平台使用光學字元識別(OCR)抓出單據的影像檔文字,以規則基礎(Rule-based)的AI解析時間日期並將格式統一,再根據全台所有強制險理賠歷史進行機器學習,使其具有取代人工作業的能力。現今各產險公司都運用該運算平台進行強制險的理賠核算,亦可讓理賠規則判斷趨於一致。

莊劍偉:

AI或機器人會不會取代傳統保險的工作?其實不會!2013年曾與幾個同事一起發布《未來銀行白皮書》,就談論過指紋、臉部及靜脈等身份辨識機制,但這類科技主要是輔助性的工具,實際上仍需要有人來下決策。況且人與人接觸的溫度(Kimochi)無法由機器人取代,真人服務對於高齡投保者還是比較安心。

回到監理沙盒,新加坡這邊有一個mission就採取開放式(open mind),亦即接受不同的想法與建議,不要單純站在法規的角度拒絕任何一個建議。而且創新的idea很講求時效性、分秒必爭,為此MAS另推出快捷沙盒,會於提交申請後21天內完成審核,以利於快速在市場開啟測試。

郭志成:

香港許多Financial planner也曾擔心AI取代他們的工作,但經過兩年發現,大灣區高端客戶的需求(如怎麼成立信託、家族辦公室之類),很多也涉及複雜的法律問題(像隱形股東、掛名股東等),不見得AI能處理自如。所以鼓勵保險同行,努力發展保險科技處理一般業務,才有餘裕聚焦在高端客戶的需求。

Q&A


現場問題一:

強制險2.0是蠻大的創舉,想問趙董事長的是在台灣區塊鏈的應用,預期下一個險種或未來的方向為何?另外想請教新加坡及香港兩位貴賓,在兩地的銀行或保險產業,是否有除了Open Banking之外,由政府或第三方機構推動資源共享的作業方式?

趙式隆:

強制險2.0是個把大家串起來的系統,基本上產險業非常團結,合作的情況很多。而在強制險上的milestone,未來會希望讓受害人自己上傳資料,保險公司則專注在理賠的環節,如果在處理上能夠更有效率,保費可望更會漂亮。另外在區塊鏈上,目前是壽險先行,之後強制險這邊也會跟進,例如存證平台、費用分攤、延伸到任意險等等。其實區塊鏈的應用很多,包含大家都在注意的NFT(連賣鹹酥雞的都在發),由於區塊鏈本質上是不可竄改的去中心化存證機制,不怕被利害團體基於自己的利益進行修改,除了已經在用的旅平險,還能看到其他能扮演的角色。

郭志成:

隨著香港實施Open API,金融機構面對嚴格的KYC、AML監理,透過區塊鏈可以串連多間金融機構,方便彼此間共享消費端的資訊。

莊劍偉:

新加坡採取從上而下的架構以need-to-know basis為原則,由政府建立國家資料庫整合個人資料。以寵物險為例,一隻寵物原則上只能保一個險,所以重複投保馬上就會被發現而拒保。

現場問題二:

遠距投保在面對Deepfake的潛在威脅,有哪些新興科技可以解決?

趙式隆:

以目前金管會的態度,遠距投保的影片必須要存證,所以區塊鏈有可以扮演的角色。Deepfake使用生成對抗網路(GAN)的AI技術,現已能做到即時的影像/聲音變造。若要辨識出用Deepfake做出來的影片,則同樣要用AI來解決。在遠距投保這件事上,我們可以從流程上把關(例如搭配KYC),或者以區塊鏈或AI等技術處理,讓整個遠距投保過程更安全。


心得:大家都很關心人力會不會AI取代的議題,某種程度來說AI是把雙面刃,一方面能提升工作效率,也不可避免會取代許多可被模組化的常規任務。在人口高齡化的年代,運用科技來擴張生產力已經是大勢所趨,我們應思考工作的核心價值,是否會涉及情感的傳遞、創新的發想、抽象的解讀,唯有這些難以被模組化的非常規任務,才是AI無法企及的能耐。

12月 01, 2021

巴菲特最重視的獲利指標

資料來源:CNBC新聞網

任何事業體若想持續運作,必須透過商業手段來獲利,產生支撐營運開銷的現金流。要以何種方式來評估獲利能力呢?我們就從股神巴菲特最重視的獲利指標,也就是自有資本報酬率(ROE)開始談起。

個人或企業所擁有的資產,在取得過程中可能用自己出資的錢(稱為自有資本),或者用別人出資的錢(亦即他人資本)。若口袋深度不夠,通常會以向外舉債的方式籌措財源,此時將造成他人資本占比增加,代表承擔更高的財務槓桿


資料來源:作者自行繪製

而前面所述的ROE,則代表一塊錢的自有資本,能創造出多少獲利。個人或企業在運用能生財的資產(如廠房、設備)時,適當地操作財務槓桿,即可藉由少許的自有資本取得龐大的資產及相應的獲利,以高ROE達成四兩撥千金之效。像是Qualcomm這樣的跨國企業,自2019年起他人資本占比皆超過70%,但ROE也都保持在30%以上的高檔水準。

所以說,ROE足以反應自有資本的使用效率,正常情況下越高越好。

然而要留意的是,拉高財務槓桿並非總是萬靈丹,尤其以短期債務大量融資者,萬一遇上銀行限縮放款(抽銀根),極可能面臨現金調度困難,甚至引發跳票。因此在追求高ROE的同時,財務槓桿不宜大幅偏離同業水平。