▲AI技術已被多家保險公司導入醫療理賠與詐欺偵測流程。（圖／取自pexels）
記者楊智雯／綜合報導
近年來，保險業頻頻登上新聞版面。從國外多家健康保險公司因醫療支出失控而調高保費，到部分保險業者警告「理賠壓力恐侵蝕資本」，甚至出現可能影響清償能力的風險評估，都讓保險公司營運成為市場關注焦點，同時，民眾對理賠糾紛的抱怨也不斷增加，認為申請流程愈來愈嚴格、審核時間拉長，甚至被要求補件再補件，雙方信任關係面臨考驗。
在這樣的背景下，AI應用也正式進入保險理賠流程，成為業者用來控管風險的工具，不同於過去完全仰賴人工審核，AI現在已開始協助保險公司判斷理賠申請內容，是否存在「裝病」或不合理申請的風險。
根據GeneOnline報導，AI技術已被多家保險公司導入醫療理賠與詐欺偵測流程，系統會分析申請人的診斷碼、就醫頻率、治療內容與歷史理賠紀錄，並與大量過往資料進行比對，快速評估理賠案件的風險等級，若系統偵測到異常模式，便會標記案件交由人工進一步審查，這類做法能讓保險公司能在第一時間掌握哪些案件需要更謹慎處理，避免資源被不當申請消耗。
傳統系統常將合法索賠誤判為詐欺，造成寶貴資源的浪費，也令誠實的投保人感到沮喪。然而，人工智慧正在改變這一現狀，保險科技業者Hicron Software也指出，保險詐欺索賠每年造成美國保險業高達3086億美元的損失，透過機器學習模型，AI能在短時間內掃描大量理賠申請，找出人眼難以察覺的細微異常，例如醫療行為與診斷結果不符、短時間內重複申請相似項目，或與過往詐欺案例高度相似的模式，這讓保險公司能更快攔下高風險案件，也減少一般民眾因案件堆積而被延誤理賠的情況，預期保險公司到2032年可望節省800億至1600億美元。
維基百科對AI詐欺偵測的整理則指出，這類系統多結合統計分析與監督、非監督式機器學習，不只是「抓壞人」，而是持續從資料中學習新的異常行為樣態，也就是說，AI並非一次設定後就固定運作，而是會隨著手法演變，不斷調整判斷邏輯，讓保險審查機制更具彈性，這代表理賠流程正在進入一個「資料驅動」的新時代，AI不會取代醫師診斷或保險人員的專業判斷，但它已成為保險公司的第一道防線。
