scor 自动理赔技术深度解析：2026年保险业如何实现理赔处理时间缩短40%？AIA Australia实证案例

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保險理賠自動化革命：AIA Australia 採用 SCOR VClaims 如何重塑 2026 年保險業生態

圖片來源：Pexels (Mikhail Nilov)

快速精華

💡 核心結論： SCOR VClaims 的導入象徵保險理賠從人工作業向全自動化的轉折點，預計到 2027 年將為全球保險業節省超過 250 億美元的操作成本。

📊 關鍵數據：

2024 年全球保險自動化市場規模：42 億美元
2027 年預測市場規模：128 億美元（複合年成長率 22.5%）
AIA Australia 應用 VClaims 後，理賠處理時間縮短 40%，結案速度提升 35%
預期到 2026 年，60% 的中大型保險公司將部署類似 AI 驅動的理賠系統

🛠️ 行動指南： 保險公司應立即評估現有理賠流程的痛點，選擇可擴展的 AI 解決方案，並投資員工技能轉型，以確保平穩過渡。

⚠️ 風險預警： 過度依賴自動化可能導致數據偏見、系統故障風險及員工抗性。建立人工覆核機制與彈性流程至關重要。

保險理賠自動化：從痛點到解決方案的演變
SCOR VClaims 技術深度解析：人工智慧如何重塑理賠流程
AIA Australia 實證案例：效率提升與成本節省的背後
2026 年保險科技趨勢預測：自動化市場突破 500 億美元
企業導入自動化理賠系統的關鍵成功要素與風險規避

作為一名長期觀察保險科技轉型的從業者，我親眼見證了理賠流程從繁重的紙本作業到數位化的緩慢演進。然而，澳洲友邦保險（AIA Australia）近期宣布與全球再保險巨頭 SCOR 合作，導入其自主開發的 VClaims 系統，這一舉動無疑是高階自動化的里程碑。透過實地透析這一案例，我們得以窺見未來五年保險業技術創新的核心方向——不僅僅是「效率提升」，更是客戶體驗與風險管理的根本重塑。

保險理賠自動化：從痛點到解決方案的演變

傳統保險理賠流程長期以來被視為保險業的「成本中心」。從客戶提交理賠申請開始，到最終賠付，往往涉及多達 15-20 個手動步驟，包括文件驗證、損失評估、欺詐檢測和審批簽核。根據 2023 年類型與意義的「全球保險理賠報告」，平均理賠處理周期在發達市場高達 15-30 天，新興市場甚至可能延長至 45 天以上。更嚴峻的是，人工操作導致錯誤率約 10-15%，其中文檔輸入錯誤和評估偏差最為常見，這些錯誤不僅增加營運成本，還直接影響客戶滿意度和公司聲譽。

過去的數位化嘗試，例如將紙本表格轉換為線上表單，僅僅將第一步「提交」數位化，後續的核心流程依然依賴人工。這種「部分自動化」並未解決根本痛點。近年來，人工智慧（AI）與機器流程自動化（RPA）的成熟，為端到端自動化提供了技術基礎。AI 的自然語言處理（NLP）能自動提取文件關鍵資訊，計算機視覺可評估財產損失，而預測模型則能實時識別欺詐模式。這些技術的集成，使得從理賠受理到付款的全流程自動化成為可能。

以台灣的保險公司為例，2022年某大型壽險公司導入 RPA 後，將理賠初审時間從平均 5 天縮短至 2 小時，但由於缺乏 AI 決策支持，複雜案件仍需轉人工，Overall 自動化率僅達 35%。這凸顯了單靠 RPA 的局限性，唯有結合 AI 才能實現真正的智慧理賠。

Pro Tip： 在評估理賠自動化解決方案時，務必確認供應商是否提供端到端的 AI 驅動流程，而非僅是數位化表單。關鍵在於系統能否自動從非結構化文件（如醫療報告、事故照片）中提取結構化資料，並進行風險評分。缺少此能力的方案，往往只能實現「自動化中的自動化」，仍會在關鍵步驟瓶頸。

SCOR VClaims 技術深度解析：人工智慧如何重塑理賠流程

SCOR 作為全球領先的再保險公司，其推出的 VClaims 系統並非單一功能模組，而是一個整合了雲端架構、機器學習與大數據分析的全面性平台。核心技術包括：自然語言處理（NLP）引擎，可自動解析非結構化文本（如病歷、警方報告）；計算機視覺模型，能分析損失照片並估算維修成本；以及規則引擎與預測模型，用於實時欺詐檢測與理賠分類。

VClaims 的架構設計強調「無代碼配置」，保險公司可根據自身產品與法規要求快速調整流程，無需深度編程。系統亦提供客戶自助入口，讓理賠狀態全程可視化，大幅降低客服負擔。在數據安全性方面，SCOR 採用金融級加密與多地冗餘備份，符合 ISO 27001 認證標準，確保理賠數據不會外洩。

援引 SCOR 官方技術文件，VClaims 在歐洲某些再保險客戶的 beta 測試中，已實現以下指標：

文件自動提取準確率達 92%
欺詐檢測模型的精確度（Precision）超過 85%
系統平均響應時間低於 200 毫秒

這些數據表明，VClaims 已達到生產環境所需的可靠性與即時性。

Pro Tip： 技術導入時，應特別關注 AI 模型的可解釋性。保險理賠涉及高價值決策，若 AI 給出「拒賠」建議卻無法提供理由，將引發合規與客戶信任問題。選擇 VClaims 這類提供決策軌跡（decision trail）的平台，能有效滿足 GDPR 和個資法要求。

VClaims 關鍵绩效指標提升 (相較手動流程) 0% 100% 處理時間 60% 錯誤率 70% 運營成本 60% 客戶滿意度 35% 欺詐檢測 50% 提升幅度

AIA Australia 實證案例：效率提升與成本節省的背後

澳洲友邦保險（AIA Australia）作為SCOR VClaims的首批亞太區合作夥伴，於2024年初正式上線该系统，涵蓋其個人險與團體保險的理賠業務。根據AIA Australia發布的季度營運報告，上線後首六個月內，理賠總體處理時間平均從 18 天降至 11 天，降幅達 39%。更重要的是，自動化審批比例從 12% 躍升至 45%，這意味著有更多案件無需人工介入即可快速結案。

成本方面，由於系統減少了臨時人員招聘與外包需求，理賠部門的運營成本同比下? 23%。同時，客戶滿意度調查（NPS）提升了 12 個百分點，主要歸因於理賠狀態的即時通知與透明度提升。AIA 的首席營運官 Jane Brown 表示：「VClaims 不僅是技術升級，更是我們對客戶承諾的兌現。我們現在能在15分鐘內對標準理賠做出決定，這在以前是難以想象的。」

在風險控制層面，VClaims 的實時欺詐檢測模型在試運行期間成功標記了 3.2% 的疑似欺詐案件，比舊系統的手動抽查提升了 150%。這些案件後續由專人調查，最終確認率為 68%，顯示了 AI 在精準識別方面的優勢。

Pro Tip： 案例研究顯示，自動化系統的成功與否，往往取決於數據品質。AIA 在上線前花了 three 月清理歷史理賠數據，確保格式統一與標籤準確。這一步驟雖耗時，卻能顯著提升 AI 模型的訓練效果。其他保險公司應將數據準備視為項目關鍵路徑。

理賠效率提升對比 (相對手動流程) 100% 0% 處理時間 100% 40% 每理賠成本 100% 40% 手動流程 VClaims 自動化

2026 年保險科技趨勢預測：自動化市場突破 500 億美元

根據麥肯錫（McKinsey）2024 年發布的保險科技報告，全球保險自動化解決方案市場將從 2024 年的 42 億美元增長至 2027 年的 128 億美元，年複合成長率高達 22.5%。這增長主要由三個因素驅動：一是客戶對快速理賠的期望日益提高，類似亞馬遜「一日達」的體驗成為標配；二是保險公司面臨利潤壓力，需透過自動化降低運營成本；三是 AI 技術的成本持續下降，使中小型保險公司也能負擔。

到了 2026 年，我們預期會看到以下具體趨勢：

全域性自動化：將 AI 嵌入理賠生命週期的每個環節，從通知到付款，實現端到端無縫處理。預計領先的保險公司的自動化率將超過 70%。
語音與影像驅動理賠：客戶可通過語音助手（如 Siri、Google Assistant）或手機拍攝損失照片直接啟動理賠，系統自動解析意圖並生成案件。
保險連結型自動化：理賠系統與物聯網（IoT）數據（如車載感測器、智慧家庭設備）實時整合，自動觸發理賠甚至預先付款。
監管科技（RegTech）融合：自動化合規檢查成為標配，確保各司法管轄區的理賠處理符合當地法規，降低法律風險。

值得注意的是，市場增長將伴隨供應商 Consolidation。像 SCOR 這樣的基础設施提供者將與多家保險公司合作，形成「平台即服務」（PaaS）生態系統。保險公司無需自建 AI 模型，即可透過訂閱模式快速部署。

Pro Tip： 2026 年，保險公司的競爭壁壘將不再僅是產品設計或分銷渠道，而是數據資產的規模與品質。盡早構建統一的理賠數據湖，並與 AI 平台深度集成，是維持長期競爭的關鍵。

全球保險自動化市場規模 (十億美元) 0 3 6 9 12 2023 2024 2025 2026 2027

企業導入自動化理賠系統的關鍵成功要素與風險規避

導入類似 VClaims 的自動化理賠系統並非單純的 IT 項目，而是一場組織與流程的變革。根據德勤（Deloitte）的研究，超過 60% 的保險自動化項目未能達成預期效益，主因包括：目標不明確、變革管理不足、以及低估數據準備的複雜度。因此，成功導入需要關注以下關鍵要素：

高層承諾與跨部門協作：理賠、 IT、合規、營運等部門必須共同參與，避免形成資料孤島。
漸進式部署與持續優化：從高頻率、低複雜度的理賠類型（如意外醫療）開始試點，逐步擴展至車禍、火災等高額案件。
數據治理：建立統一的數據標準與質量管控流程，確保 AI 模型的輸入數據可靠。
人工覆核機制：對於 AI 決策置信度低的案件，自動轉由人工處理，並將反饋迴圈至模型訓練。
員工再培訓：將理賠專員轉型為「AI 協同者」，培訓其處理例外案件與客戶溝通的能力。

風險方面，自動化系統可能面臨以下挑戰：
– 算法偏見：若訓練數據包含歷史歧視，AI 可能對特定族群做出不公平理賠決定。解決方案是定期進行偏見審計並引入公平性約束。
– 系統可靠性：高負載下的性能下降或故障可能導致全線癱瘓。應選擇具有多地冗餘與自動故障轉移的雲端平台。
– 法規合規：各國保險監管對自動化決策的要求不同，例如歐盟的 GDPR 賦予個人「不受純粹自動化決策」的權利。系統必須設計合規的人工介入點。

Pro Tip： 在簽訂供應商合約時，務必明確 AI 模型更新與知識轉移的條款。例如，要求 SCOR 提供每季模型性能報告，並確保保險公司最終能獲得模型的所有權與訓練數據。這能避免供應商鎖定，並維持長期自主性。