【汽車保險業的未來】如何應用大數據及其他科技

簡單來說，數碼化轉型即是將資訊電子化，把傳統的文字文件、圖片、產品清單、客戶資訊等轉換成電子檔案，儲存於電腦或雲端中。最基本來說，不少的保險公司都已把承保的步驟數碼化，接受電子版的投保文件，省卻公司處理實體文件的時間；又或者透過社交媒體社群來促進銷售。

但數碼化轉型的應用遠不止於此，不少跨國企業現在都應用大數據、機器學習等金融科技促進產業轉型，諦造更佳的用戶體驗。隨著嶄新科技近年加快投入應用，加上人口結構的變化和氣候變化等議題，科技公司對於傳統公司也造成益發巨大的衝擊，比如無人駕駛汽車衝擊傳統燃油汽車、Uber 衝擊的士、Airbnb 衝擊酒店業、亞馬遜衝擊實體零售業，例子比比皆是。

由此可見，保險業界如果仍然固步自封，堅拒融入科技應用，遲早會被淘汰。Oosga 就整合了幾種驅動數位轉型的最新科技。

大數據和雲端科技

傳統的車險僅依靠年齡、肇事紀錄等資料來釐定司機的風險系數，年輕的車主往往要承擔較高的保費，結果許多人把汽車登記在父母的名下以節省保費。

在外國，不少創新的保險公司會依靠大數據和雲端科技的力量，推出 UBI (Usage-Based Insurance) 汽車保險，分析和整合汽車或建築物中的感測器所收集的數據，透過開車方式、行車距離、行車時間等資料評估車主的風險，由此來制定更智慧化的核保政策。

如果你是經常飆車的司機，有關的風險就會在保費價格上反映出來。相反，安全駕駛的車主則可享相應的保費折扣。而除了駕駛行為之外，環保的用車習慣也能影響保費，例如減少開車里程數、繁忙時段避免開車都能減免保費。

換言之，保費計算的遊戲規則將完全改變，風險系數計算的依據會更為準確，而不是單純按車主身份來計算保費。

機器學習（Machine Learning）

隨著機器學習的應用越加廣泛，McKinsey 的一份報告就預期在 2030 年，處理理賠相關手續的人手將降低 70 至 90%，而且個人和小型公司的理賠近乎全面自動化，例如辨識手寫理賠申請書，加強效率之餘也更保障客戶私隱。

此外，機器學習利用其運算非結構型數據的優勢，能一次過檢視上千甚至上萬個數據點，相較傳統統計模型更能更有效地辨識保險欺詐。

機器學習結合人工智慧也產生了自動化保險顧問，其優勢包括 24 小時服務、極度個人化、低成本、低出錯率等。 

物聯網

智慧汽車是物聯網應用的最佳例子，它們除了能夠感測駕駛的行為數據，例如時速、煞車時機等外，亦能獲取更多的間接數據，例如汽油的溫度和胎壓的情況。而一旦交通意外發生，App能在第一時間感知，通知車主如何處理意外，例如首先要在哪幾個位置拍照等，並在 App 後台自動處理理賠流程。

雲端科技

雲端科技讓保險公司不用花錢購買新的設備、各種軟體授權以及服務，省卻設備維護以及人才資本。而且保險公司毋須投入初始投資與維護成本，並方便快速部署。