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-台灣台北的金融壽險業如何應用GenAI
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GenAI 和 LLM 在金融產業的應用  GenAI 和 LLM 的整合，可為金融產業帶來了新的發展契機，可以提升產品功能、改善使用者體驗，並提供更個人化和客製化的服務。然而，在整合過程中也需要克服資料安全、模型可靠性和法規遵循等挑戰。展望未來，金融業的 AI 應用將從大型語言模型，進一步演化為由 AI Agent組成的複雜系統與工作流。而像 MCP 這樣的數據連接標準，將扮演關鍵的基礎設施角色，通過打通數據孤島，讓 AI Agent 能夠存取和利用更豐富、即時的上下文訊息，從而解鎖更強大的自動化、個人化與智能化服務潛力，但也對系統整合、標準實施、安全治理提出了更高的要求。 整合 GenAI 和 LLM 的挑戰 資料安全和隱私：金融資料的安全性至關重要，整合 GenAI 和 LLM 需要採取嚴格的資料加密和存取控制措施，確保用戶資料的隱私和安全 模型的準確性和可靠性：GenAI 和 LLM 的輸出需要經過嚴格的驗證和測試，確保其準確性和可靠性，避免誤導投資決策 監管和合規性：金融產品的開發和應用需要符合相關的監管法規，整合 GenAI 和 LLM 也需要遵守相關的規範，例如 KYC (認識你的客戶) 和 AML (反洗錢) 等 道德和倫理：AI 的應用需要遵守道德和倫理原則，避免產生歧視、偏見等問題，並確保 AI 的決策過程是透明且可解釋的 可解釋性挑戰：理解一個透過 MCP 獲取多源數據並進行複雜處理的代理人系統做出決策的原因，可能比單一模型更困難 🚫 三大迷思 + ✅ 避坑指南 Dify是AI應用，讓想法快速落地，n8n是數位化的，讓流程堅如磐石 💡迷思一：盲目追求技術先進 用 n8n 做太複雜的流程，結果技術經驗不足，系統崩潰 先用 Dify 驗證需求，資料超過 10 萬筆再考慮 n8n 從簡單流程 (像郵件自動化) 做起，漸進式擴充 💸迷思二：忽視成本與資料安全 用 Dify 公有雲跑 GPT-4，結果費用爆表，還得搬家 🧩迷思三：低估技術與團隊能力不匹配 確認 AI 適用性（Dify 要資料結構好，n8n 要 API 清楚） 業務懂提示詞寫法，開發懂 n8n 偵錯技巧 以下將陸續針對可能的開發方案從設計方案、技術還有已知可能競品來做分析 人壽保險的應用 智能核保 設計方案： LLM 可以分析客戶的健康數據、生活習慣、家族病史等資訊，自動化評估風險，並生成核保報告，加速核保流程，降低核保成本 用Dify開發智慧核保問答系統（解析使用者健康告知並產生風險評估），再透過n8n將核保結論同步至理賠系統與財務系統，實現「使用者提昇財務心包決策」 技術： 自然語言處理 (NLP) 技術：用於分析醫療報告和健康數據；機器學習 (ML) 演算法，用於建立風險評估模型 代理人工作流 (Agentic Workflow)：由一個數據收集代理人專責收集和驗證客戶數據，另一個代理人專門評估特定醫療風險，第三個代理人分析生活習慣風險，最後由一個整合代理人匯總資訊、生成報告，並將複雜案件標記給人類專家複審，這種分工能更有效處理複雜的核保流程 Dify負責認知層任務（語意理解、內容生成） n8n負責執行層任務（資料流轉、系統觸發） Model Context Protocol (MCP)：作為標準接口，讓數據收集代理人能夠安全、有效地連接並提取來自不同系統 (如內部健康記錄資料庫、需授權的外部數據API) 的資訊。同樣地，AI Agent在生成報告前，也可透過 MCP 提取最新的規則或範本 競品分析：目前市場上已有不少保險科技公司開始應用 GenAI 和 LLM 技術於人壽保險領域，例如 保誠人壽：推出 AI 核保服務，可自動化評估客戶風險，加速核保流程 富邦人壽：與 iKala 合作，導入 AI 客服機器人，提供 24 小時線上保單諮詢和理賠服務 個人化保單推薦 設計方案：GenAI 可以根據客戶的年齡、性別、健康狀況、財務狀況等資訊，生成個人化的保單推薦，例如推薦適合的險種、保額、繳費方式等 技術：  自然語言處理 (NLP) 技術：用於理解客戶的需求和偏好；推薦系統技術，用於推薦適合的保單產品 藉由MCP，讓AI Agent安全地查詢這些內部系統，獲取推薦所需的數據來存取客戶資料 (可能在 CRM 中) 和即時的保單產品資訊；如此，將不僅是被動推薦，而是讓AI Agent 扮演長期財務顧問的角色，主動監測客戶的人生大事 (需客戶授權或互動提供，如結婚、新生兒、換工作)，並結合持續更新的客戶畫像，主動提出保單調整或新增保障的建議 競品分析： 除了上述保險公司，其他業者也積極投入 AI 技術的應用 台灣��壽：利用 AI 技術分析客戶數據，提供個人化保險規劃建議 理賠自動化 設計方案：LLM 可以分析理賠申請文件，自動化審核理賠案件，並生成理賠報告，加速理賠流程，提升理賠效率 技術： 自然語言處理 (NLP) 技術：用於分析理賠文件；機器學習 (ML) 演算法，用於建立理賠審核模型 透過 Agentic Workflow 實現高度自動化：例如，文件驗證代理人、詐欺偵測代理人、損失評估代理人 (可整合圖像辨識）、支付處理代理人等協同作業，加速理賠並提高準確性；而MCP 可作為統一的協議，各個代理人可視需求存取不同數據源，如文件管理系統、保單管理系統、外部詐欺資料庫、影像分析結果儲存庫等 競品分析：AI 技術的應用也加速了理賠流程的自動化，例如：  國泰產險：利用 AI 技術判讀車損照片，自動化估算維修費用，加速理賠流程。 客戶服務 設計方案：LLM 可以驅動聊天機器人，即時回答客戶的保險問題，例如保單查詢、理賠諮詢等，提供 24/7 的客戶服務 技術： 自然語言處理 (NLP) 技術：用於理解客戶的提問和意圖；知識圖譜 (KG) 技術，用於構建保險知識庫，提供更準確的資訊 未來的智能客服將進化為更強大的 AI Agent，不僅能回答問題，更能理解複雜的多輪對話意圖，存取並操作多個後端系統 (查詢保單、帳單、理賠進度)，甚至根據對話自主啟動服務流程 (如協助客戶線上申請理賠) 為了提供準確且個人化的服務，AI Agent 需要即時存取知識庫、客戶帳戶資料、交易歷史等。MCP 使得代理人可以透過標準化接口，安全地連接到這些後端系統，獲取回應客戶所需的上下文 競品分析：許多保險公司已導入 AI 客服機器人，例如 國泰人壽:：推出 AI 客服機器人「阿發」，提供線上保單諮詢和理賠服務 個人化投資組合 設計方案： 建立用戶畫像：透過收集用戶的風險承受能力、投資目標、財務狀況、投資偏好等資訊，並結合市場數據和投資策略，利用 GenAI 建立用戶畫像 生成投資組合：根據用戶畫像，生成客製化的投資組合建議，例如參考 RBC Wealth Management 的報告，根據用戶的年齡、收入、投資經驗等因素，調整投資組合中股票、債券、ETF 等資產的比例，並推薦符合用戶風險承受能力的投資標的 動態調整：持續追蹤用戶的投資行為和市場變化，並利用 GenAI 動態調整投資組合，確保投資組合始終符合用戶的需求和市場狀況 技術： 自然語言處理 (NLP) 技術：用於理解用戶的投資需求和偏好 機器學習 (ML) 演算法，用於分析市場數據和預測投資趨勢 深度學習 (DL) 模型，用於生成個人化投資組合 AI Agent 可作為更主動的個人化投資顧問，不僅生成初始投資組合，更能持續監控績效、市場變化及客戶目標變動 (透過互動或客戶提供的更新資訊，連接多種數據源，如即時市場數據 API、客戶投資組合數據庫、風險評估模型輸入源等)，主動提出調整建議並清晰解釋原因。背後可由一個Agentic Workflow 支持：市場分析代理人、風險評估代理人、投資組合建構代理人、客戶互動與解釋代理人等各司其職 競品分析： 國泰智能投資：國泰世華銀行提供的機器人理財服務，根據用戶的風險承受能力和投資目標，提供個人化投資組合建議 永豐ibrAin：永豐銀行提供的機器人理財服務，採用 AI 技術，根據用戶的投資目標和財務狀況，提供客製化投資組合建議 優化投資策略 設計方案： 資訊整合：利用 LLM 整合大量的市場數據、經濟指標、新聞事件、社群媒體輿情等資訊，建立全面的市場資訊庫 策略生成：根據市場資訊庫，生成多種投資策略，並進行回測和評估，選擇最優的投資策略 動態調整：持續追蹤市場變化和投資績效，並利用 LLM 動態調整投資策略，確保投資策略始終保持最佳狀態 技術： 自然語言處理 (NLP) 技術：用於分析新聞事件和市場情緒。 ●	時間序列分析 (TSA) 技術，用於預測市場趨勢 强化學習 (RL) 演算法，用於動態調整投資策略 設計多個 AI Agent：有的監控特定產業，有的分析宏觀經濟數據，有的處理新聞與社群情緒，有的執行回測與模擬，有的專注風險管理。這些代理人協同工作，形成更全面、更即時的市場洞察與策略建議；這些協同工作的代理人需要從大量不同的來源獲取資訊，例如市場數據供應商、新聞 API、經濟數據庫、甚至是內部研究報告資料庫 競品分析： 鉅亨買基金：鉅亨網提供的線上基金交易平台，運用 AI 技術，提供基金診斷和投資組合建議 SmartM：提供 AI 驅動的投資策略建議，協助用戶進行投資決策 提升使用者互動 設計方案�� 智能客服：利用 LLM 驅動聊天機器人，即時回答用戶的投資問題，提供 24/7 的客戶服務，並可串接後端 API 系統，查詢用戶帳戶狀態、協助解決登入問題等 客服信箱 QA 處理：利用 LLM 自動化處理客服信箱的用戶提問，例如帳戶查詢、密碼重置等，提升客服效率 個人化推薦：根據用戶的投資偏好和行為，提供個人化的產品推薦和投資建議 社群互動：建立線上社群平台，讓用戶可以互相交流投資經驗，分享投資心得 資料安全： 身份驗證：透過多因素驗證 (MFA) 等方式，驗證用戶身份，確保只有授權用戶才能存取敏感資訊 資料加密：對聊天內容和用戶資料進行加密，防止資料洩露 存取控制：設定不同的權限等級，限制不同角色的用戶可以存取的資訊範圍 安全審計：定期進行安全審計，檢查系統是否存在漏洞，並及時更新安全策略 技術： 自然語言處理 (NLP) 技術：用於理解用戶的提問和意圖 語音辨識 (ASR) 和語音合成 (TTS) 技術，用於實現語音互動 知識圖譜 (KG) 技術，用於構建投資知識庫，提供更準確的資訊 如前述客服應用，AI Agent 能處理更複雜的互動，提供更深入的解答，甚至能主動發起新對話內容 (例如：『偵測到您關注的科技股近期波動較大，是否需要檢視相關資訊或調整策略？』)。使用者的一個請求可能觸發一個工作流：互動代理人理解需求後，可能需要調度數據查詢代理人、分析建議代理人，最後再將結果匯總呈現 競品分析： 中信金控智能客服：中信金控利用 LLM 搭配自家銀行產品知識庫，打造理財與信用卡諮詢「AI 智能助理」 台新銀行 Richart Life：台新銀行的 Richart Life App 提供智能助理服務，可以根據用戶的指令，執行多種任務，例如查詢帳戶餘額、轉帳等 自動化報告生成 設計方案： 資料整合：整合來自不同來源的數據，例如市場數據、用戶數據、交易數據等 報告生成：利用 LLM 自動生成各種投資報告，例如投資組合報告、市場分析報告、風險評估報告等 個人化定制：根據用戶的需求，定制報告的內容和格式 技術： 自然語言生成 (NLG) 技術，用於生成流暢且易懂的報告文本 資料視覺化技術，用於將分析結果以圖表、表格等形式呈現 範本生成技術，用於根據不同的分析結果，生成不同類型的報告 Agentic Workflow 優化報告生成：數據收集代理人、數據分析代理人、圖表生成代理人、自然語言報告撰寫代理人 (可根據不同讀者調整語氣和深度) 協作完成 競品分析： Bloomberg GPT：彭博開發了一個基於 OpenAI 的 GPT 的人工智慧模型，並計劃將其整合到透過其終端軟體提供的功能中，使得市場情感分析、專有名詞辨識、新聞分類與問答等功能利用 AI 增強了其數據分析和財務報告能力，讓體驗更加智能化 預測市場趨勢 設計方案： 資料收集：收集大量的歷史數據、市場資訊、經濟指標等 模型訓練：利用 GenAI 訓練預測模型，例如時間序列模型、深度學習模型等 趨勢預測：根據預測模型，預測未來的市場趨勢，例如股票市場的漲跌趨勢、利率的變化、匯率的波動等 技術： 時間序列分析 (TSA) 技術，用於分析歷史數據和預測未來趨勢 機器學習 (ML) 演算法，用於建立預測模型 深度學習 (DL) 模型，用於捕捉複雜的市場模式 AI Agent 可試需求連接到存放歷史數據、即時市場資訊、經濟指標等的各種數據庫或 API；類似投資策略優化，可由多個專精不同數據類型（經濟指標、市場情緒、技術分析）或預測模型的代理人協作，產生更穩健的綜合預測結果 競品分析： 益普索 Predictive Analytics：結合深度學習模型，進行更精準的市場預測 提供客製化建議 設計方案： 需求分析：透過與用戶互動，了解用戶的投資需求、風險承受能力、投資目標等 建議生成：結合 GenAI 和 LLM，根據用戶的需求，生成客製化的投資建議，例如推薦適合的投資產品、調整投資標的、分散投資風險等 解釋說明：提供清晰的解釋說明，幫助用戶理解投資建議的理由 技術： 知識圖譜 (KG) 技術，用於構建投資知識庫，提供更全面的資訊 推薦系統技術，用於根據用戶的偏好，推薦適合的投資產品 自然語言生成 (NLG) 技術，用於生成客製化的投資建議文本 AI Agent 需要整合客戶在不同系統中的數據 (如銀行帳戶、投資組合、保險單、貸款狀況等)