很多人剛接觸保險業的時候會思考，壽險業內部的結構和營運模式是怎麼樣的？ 保險公司是怎樣將客戶劃分的？ 核保流程中保險公司如何進行風險控制？ 這就不得不提到日益成熟的數據科學，今天讓我們來探討數據科學對人壽保險業的影響。
保險業的建立基礎
保險業是建構在數據科學的基礎上的。 因為保險業沒有實體產品，所有保險產品都是基於對未來的預測而產生的，而這種預測又必須建立在歷史趨勢的分析與總結之上。
保險產品的核心在於為不同的人群以及不同的自然經濟環境設計獨特的定價策略。 而產品是否能獲利的關鍵在於，不同族群在不同危機面前的風險是否能可控。
數據科學如何協助保險公司的核心業務
1. 定價優化 (Pricing Optimization)
數據科學可以幫助保險公司動態報價，使保費與客戶的價格敏感度密切相關。 價格優化可提高客戶保留率和忠誠度。
2. 顧客區隔 (Customer Segmentation)
數據科學能夠根據客戶的金融資產、年齡、所在地或其他人口統計特徵，輕鬆地對保險機構的客戶進行細分。 在確定客戶的態度、偏好、行為或個人資訊的相似性後，將他們劃分為不同的群體，這樣保險公司就能開發出對每個群體都有吸引力和幫助的產品。
3. 個人化行銷 (Personalized Marketing)
保險業也將數據科學用於行銷目的。 保險公司利用數據科學分析客戶數據，並確定最有效的行銷策略。 透過分析客戶數據，保險公司可以確定趨勢和模式，幫助他們制定更有針對性的行銷活動。
4. 風險評估 (Risk Assessment)
風險評估可以大大減少保險公司的損失。 保險核保的流程是可以透過風險評估來減少損失的一個過程。 核保官對於客戶資產以及投保能力的判斷將直接影響業務流程。 核保內容包括但不限於健康核保、財務核保等。
5. 詐欺偵測 (Fraud Detection)
數據科學在詐欺檢測和預防方面發揮著至關重要的作用。 數據科學透過分析大量數據和識別表明詐欺的模式，幫助保險公司識別詐欺活動。 例如，數據科學可以發現異常理賠行為，如理賠活動突然增加或從遠離投保人居住地的地方提出理賠等。
保險公司對於數據科學運用的發展趨勢
目前，保險公司正處於快速的數位轉型階段。 隨著保險業的數位轉型，保險公司能夠獲取更廣泛的資訊來源。 數據科學有助於保險公司有效率地利用這些數據，推動更多業務發展，並持續優化其產品。
在新冠疫情之後，越來越多的人壽保險公司開始利用數據科學的便利，走上快速核保（Accelerated Underwriting）的道路，讓消費者更加快速便捷的購買到自己滿意的人壽保險產品。
什麼是快速核保（Accelerated Underwriting）？
快速核保是一種創新的新方法，它讓人們無需體檢即可購買正常價格的人壽保險；相反，保險公司只要求您填寫一份醫療問卷，他們會根據這些答案以及您的醫藥記錄、駕駛 歷史和信用評分來決定您是否符合資格。
傳統的人壽保險的核保流程較為繁雜，時間也比較久，保險公司需要收集大量醫療資訊（包括體檢，調取客人的歷史醫療記錄等）和財務資訊。 從申請流程開始到保單審核通過最長可能需要幾個月的時間。 而快速核保沒有了體檢的要求，整個核保流程就會加快，審核也會更快。 最快的情況下幾個小時即可核定保單申請。
在快速核保流程中，保險公司如何對客戶進行風險評估？
除了申請表中提供的資訊外，AU技術的數據來自許多不同的來源，包括信用報告、機動車輛記錄和醫療資訊局（the Medical Information Bureau）等。 內容涵蓋了客戶身分、詐欺和保險歷史、用藥記錄、駕駛記錄和信用記錄等。 然而AU並不能保證保單一定會順利審核通過，如果可用資料不足以充分評估申請人的風險狀況，那麼申請人則會被要求完成包括體檢在內的傳統核保流程。
AU的申請流程以及審核條件
AU的申請流程可以透過紙本申請或線上電子申請（e-App）。 有的保險公司規定AU的核保保單申請必須透過線上電子申請。
可線上申請壽險產品種類可分為:
定期壽險 (Term Life Insurance) – 提供有限期間的身故保障
萬能壽險 (Universal Life Insurance) – 彈性繳交保費, 可細分為保証型、
指數型、及投資連結型產品。 只要設計得宜, 可達到儲蓄需要或終身保障。
以上產品都可以透過線上申請來購買, 甚至保單可以是完全電子版本, 真正實現了數位化服務, 減少時間成本和不必要的支出。
每家保險公司的快速核保流程都不同, 通常在18歲- 60歲(或65歲)、 身體健康、無抽煙習慣、投保不超過快速申請所規定的最高壽險保額均可視為符合資格 。 一般來說，年輕人和身體健康的客戶，使用快速申請，更容易通過（每個保險公司會有不同的審核標準，詳細資訊請諮詢我們）。
數據科學對人壽保險業有重要且深遠的影響。 它賦予保險公司精確評估風險的能力、幫助提高客戶服務品質並有效管理風險。 保險公司依賴數據科學確保了自身的獲利能力和行業合規性，從而保持高度的穩定性，確保其在市場中穩健運營，也增強了投保人們對保險公司的信任度。
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