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AI應用持續發威!SAS攜手台灣壽險業揪出理賠詐欺

2020-03-18 19:17經濟日報 記者楊筱筠/即時報導

新病毒出現以及金融科技上路引爆AI數據使用意願,全球數據分析軟體SAS今(18)日公布2019年市佔表現,包括在全球預測以及進階分析市場取得三成市佔率,在台灣,攜手國內壽險業合作揪出理賠詐欺,技術也能協助肺炎疫情監控軌跡分析。

SAS在台灣去年拿下年續十年平均年複合營收成長20%,主要營收核心包含金融業以及製造業持續取得22%成長,未來將聚焦AI平民化,包括增強自動化機器學習功能,以及主推模型管理解決方案簡化建議分析模型流程。

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SAS在台灣合作的壽險業對象包括新光人壽。由於金管會自2019年底公告業務員挪用侵占內控規定,要求各壽險公司2020年完備對應措施,新光人壽在2018年開始布局攜手SAS開發AI關聯網路分析調查平台,透過視覺化網路圖以及動態風險分數,可以迅速判斷可疑業務員行為。

目前業務員詐欺的樣態多樣少量,重複性不高,單純的規則警示已難以應付。加以稽核單位常是由客戶提出申訴時才啟動調查,很難在業務員出現異常行為當下進行有效阻擋,且調閱所有往來保單紀錄動輒耗費數個月,人工審查也難以擴大找出共犯。因此SAS協助新光人壽整合AI數據分析與視覺化關聯調查分析平台,在不同時序中動態地加入、事、地、物...等關聯因子,從點到面以視覺化的網絡圖呈現,讓調查人員可多面向探鑽異常資訊,迅速找到線頭,成功讓發現異常行為的時間從數月縮短為一天,有效進行嚇阻。

新光人壽數位服務發展部廖晨旭資深協理補充: 「業務員詐欺最大的問題,在於過多的調查可能降低業務員對公司的忠誠度,反之無法提前預警,單一詐欺個案即可能帶來千萬元損失,同時傷害公司商譽。這之間的平衡需要不斷動態修正,加以詐欺行為不斷演化,因此AI的導入變成一大利器。」

AI搭配壽險業,還可以協助壽險業透過既有的保單客戶數據資料,搭配性別、年齡等影響因子,推斷出特定保單的潛在客戶群,例如男性客戶假設曾經購買財富型保單,在特定影響因子下,很大比例會有購買壽險保單的青姓。

SAS並表示,針對近期新冠肺炎疫情,也可以分析全球疫情監控、不同國家的康復數量、死亡數趨勢分布,可應用在掌握肺炎病人發病、入院到確認接觸軌跡等,甚至可以協助控制降低院內感染數量。

新冠肺炎疫情 AI 新光人壽
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