生成式AI，透過多智能體系統、自然語言處理（NLP）等技術，能顯著提升保險公司在客戶服務、產品推薦及運營管理等領域的效率。具體而言，AI 可以快速處理常見的客戶查詢，提供準確的回答，從而縮短等待時間並提高服務質量。同時，生成式AI 能自動檢索保單條款、比較產品資訊，減少人工查詢時間，並提高產品建議的精確性。此外，AI 還能協助業務主管進行市場趨勢分析，提供數據支持的決策建議，進一步增強公司整體運營的效率與敏捷性。對於保險科技的發展而言，AI輸出的準確性和可信度至關重要。提升 AI 系統的可靠性，不僅能增強其在保險行業中的應用潛力，還能促進業務流程的數位轉型，為保險公司在競爭激烈的市場中創造更大價值。本計劃將深入探討生成式AI 在保險行業中的應用，具體研究領域包括：
本計劃將深入探討生成式AI 在保險行業中的應用，具體研究領域包括：
1. 多智能體系統在保險客服中的應用
研究生成式：AI 如何利用多智能體系統提升客戶服務效率，特別是在處理大量客戶來電、解答保單相關問題以及減少等待時間方面的作用。這些系統能自動篩選不相關資訊，進行多輪對話，並解答重複性問題，從而提升客服質量和專業性。
2. 生成式 AI 在保單與產品資訊檢索中的應用
探討如何利用生成式：AI（如 Text2SQL 技術）從多數據庫中快速準確地檢索保險產品條款，並根據客戶查詢提供精確答案。此技術還可進行產品比較和推理，協助保險公司在較短時間內提供個性化的產品建議。
3. 自然語言處理技術在保險業務中的應用
研究生成式：AI 如何運用自然語言處理（NLP）技術，精確理解和解析客戶的複雜查詢，特別是在保險專業術語的應用及條款解析方面。AI 可以根據多輪對話動態調整回應，提供更符合客戶需求的答案。
4. 生成式 AI 在保險運營管理中的應用
探討生成式：AI 如何輔助業務主管進行運營管理，尤其是在市場趨勢分析、策略推動與營運現狀報告方面。AI 可整合市場數據、即時生成分析報告，幫助業務主管做出更具前瞻性的決策。
5. 生成式 AI 輸出可信度與準確性研究
研究如何確保生成式：AI 在回答客戶問題和提供政策建議時的準確性與可靠性。此研究將集中在提高生成內容的可信度，從而增強 AI 在保險領域中的應用信任度。
6. 提升 AI 系統與業務部門的協作效率
探討如何將生成式：AI 高效地融入日常業務流程，特別是關於技術落地、流程管理與工作流程的可靠性。研究將集中於如何讓 AI 系統與業務部門協作，以提升整體工作效率和業務運營質量。
7. 生成式 AI 在保險科技應用中的實施挑戰
分析生成式AI 在實施過程中可能遇到的技術與操作挑戰，包括數據處理、大規模部署、系統穩定性、倫理問題以及法規合規等，並提出可行的解決方案。
本計劃的實施將對保險業務產生深遠影響：
1.提高客服效率與質量：減少客戶等待時間，快速準確回答查詢，提高客戶滿意度。
2.加強內部流程自動化：減少人力資源需求，提升查詢與數據檢索的準確性和效率。
3.支持業務決策：為業務主管提供基於數據的即時決策支持，提升整體運營效率。
4. 推動數位轉型：促進 AI 技術與保險業務深度融合，加速數位轉型過程。
