資策會數位轉型研究院─FIND中心

繼2023年10月17日公告「金融業運用人工智慧（AI）之核心原則與相關推動政策」後，金管會再於2024年6月20日發布「金融業運用人工智慧（AI）指引」，該指引以六大核心原則為基礎，加以詳述對應之應注意事項及可行之措施。

對金融機構而言，將新興科技直接應用於日常業務，往往存在較高之合規風險，一方面難以預測應用新興科技所帶來之不確定性；二方面亦尚難掌握主管機關對於新興科技之監理態度，故由金融主管機關以指導文件之方式提出實務作法供業者參考，應有助於提升金融機構導入AI應用之意願，對於有意發展AI領域之金融機構及金融科技業者無疑是一大福音。

兼顧運用AI工具及風險控管至關重要

其中有關金融機構之AI應用又以客服聊天機器人（Chatbot）為大宗，因其不僅可大幅降低人力成本，更能優化客戶服務體驗、帶來創新商機，但客服係第一線直接面對客戶之作業流程，相關合規及客訴風險尤其受到重視，如何有效善用AI工具並同時控管風險，至關重要。

圖1：金融業運用AI之六大核心原則

資料來源：本文作者繪製整理（輔以Copilot設計工具生成圖片）

AI客服聊天機器人之應用類型

由於保險商品之內容較為複雜，且保險合約期間動輒數十年，再加上後續核保、理賠等繁瑣的服務流程，致使客戶對於客服諮詢有高度需求，故保險業往往需投入大量資源聘僱並培訓客服人員，而AI客服聊天機器人的出現，為此一挑戰帶來轉機，AI技術可自動處理大量標準化之查詢，對於一般性、常見之客服諮詢問題，可提供即時且準確的回覆，大幅減輕客服人員之工作量，有效提升服務效率。現有之AI客服聊天機器人可依據其運作模式分為三種類型：

一、規則型聊天機器人（Rule-based Chatbots）

此類型之聊天機器人係根據事前所提供的規則及資料來回答客戶所查詢之問題，其可能使用決策樹（Decision Tree）或流程圖來引導對話，因可預先掌握該聊天機器人可能回答之內容，給予客戶錯誤資訊之可能性較小，風險相對可控，且建置與維護亦較為容易；但因其回答內容受限於預定之規則，無法回應過於複雜的問題，易出現「罐頭回應」，客戶體驗較難有顯著提升。

二、自學型聊天機器人（Self-learning Chatbots）

顧名思義，自學型聊天機器人可依據過去過往與客戶之對話紀錄及偏好設定加以自我學習、訓練，故可逐步提升AI服務效能、優化客戶體驗。

三、會話型聊天機器人（Conversational Chatbots）

隨著生成式AI（Generative AI）的蓬勃發展，會話型聊天機器人應運而生，此類機器人可生成模擬相當接近人類之對話，亦可依據與客戶之互動內容進行具獨特性之即時調整、適應不同類型客戶之需求，客戶體驗相對最佳；但建置及維運難度較高，且產出內容無法完全掌握，較容易給出不全然正確之資訊，可能提升客訴及合規風險。

保險業客服應用生成式AI應注意之風險

以「金融業運用人工智慧（AI）指引」中所提出之「風險評估考量因素」觀之，保險業客服應用生成式AI應考量「是否直接提供客戶服務或對營運有重大影響」、「使用個人資料的程度」、「AI 自主決策程度」、「AI系統的複雜性」、「影響不同利害關係人(Stakeholder)的程度及廣度」及「救濟選項之完整程度」等風險情境，由於客服系統係直接提供客戶服務，故應留意運用AI做成之決策結果是否會對客戶權益造成重大影響，倘客服諮詢需進一步處理客戶相關交易資訊，即不宜由AI單獨進行，而須採「人機協作」之方式為之，並應提供完善之申訴管道，以保障客戶權益。

美國汽車保險公司LOOP Insurance已於2023年7月，導入金融科技業者Quiq的生成式會話平台，推出面向客戶的會話型聊天機器人，提供客戶有關支付、出險或保單更改等問題諮詢。

預期未來生成式AI於保險業客服應用之範疇會愈加廣泛，而金管會所發布之「金融業運用人工智慧（AI）指引」為業界提供了具體的操作指南，除保險業應參酌該指引加以檢視內部控管流程是否完善外，有意發展AI解決方案之金融科技業者，亦應藉此了解保險業者應用AI服務所可能面臨之痛點，進而開發出更符合市場需求之產品或服務。

封面圖片來源：作者自行繪製（輔以Copilot設計工具生成圖片）

參考資料來源：

保險業客服應用生成式AI之合規挑戰

保險業客服應用生成式AI之合規挑戰