生成式人工智能（Gen AI）在醫療保險理賠的應用研究

醫療保險理賠的處理長期以來是一個繁瑣的過程，涉及手動文件工作、專家審查以及延遲，這些問題讓客戶感到沮喪並對保險公司的資源造成壓力。

生成式人工智能（Gen AI）正通過實現數據自動提取、裁決和欺詐檢測來徹底改變這一領域，帶來更快的處理時間、提高的效率以及增強的客戶滿意度。

像友邦保險（AIA）、平安保險、宏利保險（Manulife）、安盛保險（AXA）、安聯保險（Allianz）以及聯合健康（通過Optum）等領先保險公司在亞洲、歐洲和北美部署了Gen AI解決方案。本報告審視這些實施情況，比較不同市場和保險公司之間的差異，並分析業務影響，包括運營效率和潛在風險（如算法拒保）。

2025年行業報告的數據突顯了顯著改進，例如友邦在韓國的理賠處理時間縮短至25分鐘以下，而聯合健康的自動裁決率達90%。

生成式人工智能在解決理賠問題

生成式人工智能在理賠流程中痛點介紹

醫療保險理賠處理傳統上要求客戶提交實體文件，隨後由保險公司進行手動驗證、醫療審查和批准。這導致延遲（通常為數天或數週）、錯誤、高運營成本以及客戶不滿。

Gen AI通過光學字符識別（OCR）、自然語言處理（NLP）用於總結報告以及異常檢測用於欺詐來解決這些問題。通過自動化這些步驟，保險公司實現了直通處理（STP），減少了人工干預並加速支付。

生成式人工智能在理賠流程中的保險公司實施

生成式人工智能在理賠流程中的保險公司實施

保險公司正在採用針對其市場的多層次Gen AI系統。友邦的三層方法——Gen AI OCR用於提交、AI總結用於裁決以及AI用於欺詐、浪費和濫用（FWA）檢測——已在四個亞洲市場推出。同樣，中國的平安保險使用AI實現數秒的承保和數分鐘的理賠。

在美國，聯合健康的Optum採用AI進行風險評分和自動裁決，但因拒保而受到審查。歐洲的參與者如安盛和安聯使用Gen AI輔助工具進行理賠流程和欺詐檢測。

以下表格比較了各保險公司的關鍵Gen AI功能：

保險公司	關鍵Gen AI功能	市場	處理時間減少	準確性/其他指標
友邦（AIA）	Gen AI OCR（97%準確率，多語言/手寫識別）、報告總結（審查時間減半）、FWA檢測（20+指標）	亞洲（香港、韓國等）	從2+天至<25分鐘（韓國）	STP：22%至73%；自動裁決：41%至75%
平安保險	智能快速理賠（圖像識別、OCR）、AI承保/理賠	中國、亞洲	平均理賠：7.4分鐘；93%承保在數秒	高分流準確性；接近全診斷準確性
宏利（Manulife）	AI自動化理賠、客服中心；超過35個AI解決方案	亞洲、北美	未指定（專注效率）	AI成熟度排名第一；提升運營
安盛（AXA）	Secure GPT（文本/代碼生成）；AI理賠自動化/欺詐	歐洲、全球	簡化工作流程（未量化）	提升理賠處理；欺詐檢測
安聯（Allianz）	保險輔助工具（Gen AI用於工作流程）；AI欺詐檢測	歐洲、全球	更快評估（未量化）	自動理賠；2023年代理節省170萬英鎊
聯合健康（Optum）	AI風險評分、自動裁決；1000+ AI使用案例	美國	90%自動裁決	更快州機構理賠；爭議性拒保

市場比較

Gen AI的採用因地區而異，受監管環境、醫療系統和數位成熟度影響。

在亞太地區（APAC），快速創新得益於高移動滲透率和類似友邦8億美元雲遷移的投資。中國（平安）領先於速度，而香港/韓國（友邦、宏利）強調以客戶為中心的特性。

在歐洲，安盛和安聯專注於合規性和欺詐，面對GDPR監管。在美國（聯合健康）自動化程度高，但因AI驅動拒保而面臨訴訟，凸顯倫理問題。

以下表格比較各市場的Gen AI影響：

市場	領先保險公司	採用驅動因素	挑戰	業務成果
APAC（例如香港、中國、韓國）	友邦、平安、宏利	數位轉型、雲採用、跨境健康	與全球關稅的經濟聯繫	STP增長51%（友邦）；分鐘理賠；高NPS
歐洲（例如法國、德國）	安盛、安聯	監管合規（GDPR）、欺詐焦點	數據隱私限制	簡化工作流程；欺詐節省（170萬英鎊代理）
北美（美國）	聯合健康（Optum）	高醫療成本、高級AI技術	拒保訴訟、倫理AI使用	90%自動裁決；1000+使用案例

業務影響

Gen AI通過降低成本（例如友邦審查時間減半）、提升效率（聯合健康的90%自動裁決）以及增強客戶體驗（友邦在香港的最高NPS）轉變了保險公司運營。

欺詐檢測節省數百萬美元，如安聯2023年的170萬英鎊。然而，風險包括偏見拒保（聯合健康訴訟）和對AI的過度依賴，可能侵蝕信任。總體而言，Gen AI通過更快支付和個性化服務推動收入增長，APAC保險公司如平安實現7.4分鐘理賠，遠超傳統時間表。

以下表格根據可用數據量化了實施前後的指標：

指標	實施Gen AI前	實施Gen AI後	保險公司示例	業務效益
直通處理（STP）	22%（2020年6月）	73%（2024年12月）	友邦	減少手動工作；成本節約
自動裁決率	41%	75-90%	友邦、聯合健康	更快決策；效率提升
理賠處理時間	2+天	<25分鐘至7.4分鐘	友邦（韓國）、平安	提升客戶滿意度
欺詐檢測節省	未量化	170萬英鎊（代理）	安聯	風險減輕；利潤保護
每項理賠審查時間	標準（全時）	減半	友邦	運營可擴展性

挑戰與未來展望

雖然Gen AI帶來巨大益處，但挑戰依然存在。在美國，監管審查（例如美國醫學協會對抗AI拒保）可能減緩採用。在歐洲，隱私法限制數據使用，而APAC受益於靈活監管但面臨經濟風險。保險公司必須優先考慮倫理AI，如宏利的負責任AI原則。到2030年，行業預測（例如BCG和Oliver Wyman）預計95%的互動將由AI促進，使Gen AI成為競爭力的關鍵。

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結論

Gen AI通過自動化提交、裁決和欺詐檢測解決了醫療理賠處理的長期痛點，友邦的創新為例證。比較顯示APAC在速度和客戶焦點上領先，歐洲在合規性上突出，美國在規模上領先但面臨倫理障礙。業務影響包括成本降低、更快支付和更高滿意度，為具有前瞻性的保險公司奠定了數位時代增長的基礎。

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