2025年8月29日 | 台灣・台北市
AI 驅動精算資料處理與報表自動化
我們與FIS以及韓國精算顧問Andy Leung共同在本次的台灣精算學會研討會中，以「AI 驅動精算資料處理與報表自動化」為主軸，深入探討保險業在 IFRS 17、ICS/K-ICS 等高監理強度環境下，精算作業所面臨的結構性挑戰，以及如何透過流程自動化與 AI 技術，實現效率、品質與治理能力的全面提升。
傳統精算作業的結構性瓶頸
研討會首先回顧了目前多數保險公司在精算與報表流程中普遍存在的痛點。傳統精算作業高度仰賴人工處理，涉及來自保單、理賠、財務與監理等多元資料來源，資料格式不一、品質參差不齊，使精算人員需投入大量時間進行資料清理與驗證，而無法專注於高價值的風險分析與模型判斷。
在報表產製方面，從資料蒐集、計算、彙整到審核，流程冗長且人工介入頻繁，不僅拉長產出時程，也大幅提高錯誤風險。隨著監理要求日益嚴格、申報時效不斷壓縮，傳統作業模式已難以因應月結、季結與監理申報的龐大壓力。
此外，精算模型本身亦面臨效能與治理層面的挑戰，包括運算時間過長、模型版本控管不足、變更歷程難以追蹤，以及資料品質對模型結果的高度影響，皆使模型驗證與可稽核性成為重大風險。
資產負債整合與即時性的雙重挑戰
在資產負債管理（ALM）與資本計量情境下，系統分散與資料斷裂問題更加明顯。資產與負債模型往往各自獨立運作，缺乏整合性的分析架構，使風險交互影響難以即時評估。同時，監理與管理決策對即時性的要求日益提高，但傳統批次處理流程與系統效能已成為明顯限制。
跨部門協作亦是一大挑戰。ALM 與資本分析往往需要精算、投資、財務與 IT 團隊共同參與，不同使用者的能力與需求差異，使流程標準化與結果解讀更具難度。
AI 驅動的核心自動化架構
針對上述挑戰，研討會提出一套以 AI 為核心的端到端自動化流程架構，涵蓋以下關鍵環節：
- 資料擷取與整合：自動從核心系統、外部資料庫與 Excel 檔案中擷取資料，建立一致且可追溯的精算資料基礎。
- AI 智慧清理與驗證：透過機器學習自動辨識異常值、補齊缺失資料，並即時進行資料品質檢核。
- 高效精算模型運算：結合分散式與並行運算技術，大幅縮短模型計算時間，並透過雲端資源彈性調度提升效能。
- 智慧報表生成與開帳：以模板化方式自動產製監理與管理報表，搭配版本控管、視覺化分析與一鍵式開帳流程。
在理想狀態下，原本需約 15 天完成的傳統報表週期，可逐步縮短至 3 天內完成，顯著提升營運效率與管理即時性。
AI 在精算與管理決策中的策略價值
研討會進一步探討 AI 技術對保險公司的長期戰略意義。透過自動化重複性工作，AI 可釋放精算人力，將資源重新配置至分析、解釋與決策支援。同時，AI 的模式識別與深度學習能力，有助於揭露傳統方法難以察覺的風險因子，提升風險管理的前瞻性。
在商業層面，AI 亦可支援動態定價、個人化產品設計與資本配置優化，使保險公司在競爭激烈的市場中建立差異化優勢。
成功轉型的關鍵要素
多位講者一致指出，AI 與自動化的成功導入，不僅是技術問題，更是組織與治理議題。關鍵成功因素包括：
- 高層支持與策略一致性：確保 AI 導入與公司整體發展方向一致。
- 人才培養與組織調整：培育同時具備精算與 AI 能力的跨領域人才。
- 資料治理與基礎建設：建立高品質、可控管的資料體系，作為 AI 應用的基石。
- 風險控管與合規設計：在演算法、資料安全與監理要求之間取得平衡。
結語：從自動化走向精算智慧化
本次研討會清楚傳達了一個關鍵訊息：AI 與自動化不只是工具，而是推動精算作業與管理模式升級的重要引擎。真正的價值，不在於是否導入 AI，而在於是否能將 AI 深度嵌入精算流程、模型治理與決策體系之中。
對保險公司而言，這不僅是一場效率革命，更是一條通往精算智慧化（Actuarial Intelligence）與永續競爭力的轉型之路。
