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MEMIC集團引入Gradient AI模型 六個月分析證實提升工傷賠償儲備金準確度

商業事

MEMIC集團引入Gradient AI模型 六個月分析證實提升工傷賠償儲備金準確度
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MEMIC集團引入Gradient AI模型 六個月分析證實提升工傷賠償儲備金準確度

2026年05月12日 22:03 最後更新:22:14

專注於提供主動風險管理及理賠方案的領先工傷賠償保險供應商MEMIC集團表示,自引入人工智能企業軟件供應商Gradient AI的AI預測模型後,其儲備金準確度顯著提升。經過為期六個月的實施表現分析,MEMIC透過Gradient AI的總發生損失預測(TIP)模型,在個案層面儲備金及準確度方面均錄得顯著改善,並能更早、更具針對性地介入理賠。

鑑於理賠環境日益複雜,MEMIC團隊認為其傳統儲備金處理方法雖然有效,但在個別個案層面仍有提升精準度的空間。MEMIC透過擴大與Gradient AI的既有合作關係,旨在提高儲備金決策的準確性和及時性,並希望使理賠與核保表現更趨一致。

Gradient AI的總發生損失預測模型利用先進分析技術,可在理賠生命週期早期預測總成本,為理賠員提供數據驅動的指引,並實現更一致及準確的儲備金決策等優勢。 AP圖片

Gradient AI的總發生損失預測模型利用先進分析技術,可在理賠生命週期早期預測總成本,為理賠員提供數據驅動的指引,並實現更一致及準確的儲備金決策等優勢。 AP圖片

Gradient AI的總發生損失預測模型利用先進分析技術,可在理賠生命週期早期預測總成本,為理賠員提供數據驅動的指引,並實現更一致及準確的儲備金決策等優勢。MEMIC實施TIP模型時,採取了審慎的跨部門方法,包括核保、理賠及精算領導層,以確保充分評估該方案的價值主張。在整個過程中,兩家公司均致力於開發與MEMIC需求及戰略目標持續保持一致的營運方案。

Gradient AI行政總裁史丹史密夫指出:「我們的共同目標是將總發生損失預測方案融入MEMIC工傷賠償理賠評估策略的各個層面,而非僅僅是『模型交付』。這種深思熟慮的協作方法,有助MEMIC透過TIP模型穩步創造價值,同時亦能維持日常營運。這種有機、持續改進的啟動方式,有助於透過連續性和持續進步來簡化過渡。」

其中一個重點關注領域是評估與全國工傷賠償保險協會(NCCI)經驗調整係數(X Mods)相關的潛在不足或過度服務理賠。X Mods的計算是釐定工傷賠償保險定價策略的關鍵一環。

MEMIC集團理賠部高級副總裁馬特哈蒙表示:「我們於2025年5月啟動了這項優化流程。為期六個月的實施後研究顯示,由TIP洞察力驅動的儲備金調整,令X Mods的更新更及時,並提高了續保時基於經驗的保單定價準確度。」

除了最初的目標外,MEMIC集團還為TIP模型在多個職能領域識別出額外應用場景。這包括在客戶離開MEMIC時,評估個別保單層面的未決理賠,以估計未來理賠成本和盈利能力;分析保單內的理賠,以識別潛在的未來發展並為續保定價策略提供資訊;以及評估與災難性損失事件相關的理賠,以提供最終損失嚴重程度的早期估計。這些工具還會在評估特定事故年份與再保險公司潛在的賠償或和解時,審查多份保單的未決理賠。

從核保角度來看,MEMIC亦受惠於X Mods有利趨勢的早期證據,以及理賠結果與核保成果之間更強的一致性。總體而言,Gradient AI的TIP模型對MEMIC今年首季的收入增長作出了重大貢獻。

對於MEMIC而言,TIP模型在組織及變革管理層面亦帶來回報。透過將預測分析嵌入日常決策,該方案支持一種更主動、數據驅動的文化,有助MEMIC在眾多競爭對手中脫穎而出。

哈蒙表示:「儲備金準確度的提高,讓MEMIC的核保員對續保定價決策更有信心。在許多情況下,這支持了更合適的保費水平,更準確地反映了潛在風險。這些變化對收入和整體盈利能力都產生了有利影響,同時為客戶提供了公平透明的定價。」

Gradient AI是保險業領先的人工智能(AI)解決方案供應商。其全週期平台透過更準確地預測核保和理賠風險,以及透過智能自動化減少報價周轉時間和理賠費用,從而改善損失率和盈利能力。

與其他使用有限理賠和核保數據集的解決方案不同,Gradient AI的軟件即服務(SaaS)平台利用龐大的行業數據湖,包含數千萬份保單和理賠。它還整合了許多其他功能,包括經濟、健康、地理和人口統計資訊。客戶包括一些最知名的保險公司、總代理(MGAs)、總承保代理(MGUs)、第三方管理機構(TPAs)、風險池、專業僱主組織(PEOs)以及所有主要保險線的大型自保僱主。透過使用Gradient AI的解決方案,各類保險公司都能獲得更好的風險回報。

MEMIC集團包括MEMIC Indemnity Company、MEMIC Casualty Company及其母公司緬因州僱主互助保險公司。所有公司均獲A.M. Best評為「A」(優秀)級,以表彰其財務實力和穩定性。

MEMIC獲准在全美50個州提供工傷賠償保險。他們與逾22,000家僱主合作,透過主動安全服務和人性化傷害管理,為約100萬名員工提供支援。他們的團隊致力於幫助從緬因州到佛羅里達州及其他地區的工作場所蓬勃發展。

2026年1月,MEMIC集團收購了達科他集團(The Dakota Group ®),包括風險管理服務公司(Risk Administration Services Inc.)。

(美聯社)

生成式人工智能聊天機械人日益涉足感情事務,儘管外界對這項技術在約會中的角色存疑。然而,越來越多人轉向人工智能,將其視為約會教練或感情專家。部分人利用這項技術,獲取建立約會應用程式個人檔案的指導、解讀潛在對象的訊息、草擬回覆,或尋求一般約會建議。

然而,這些查詢的成效不一。了解如何善用聊天機械人的功能並認識其局限,有助提升效果。

檔案圖片:2023年5月18日,紐約一部iPhone手機上顯示ChatGPT應用程式。(美聯社圖片/Richard Drew) AP圖片

檔案圖片:2023年5月18日,紐約一部iPhone手機上顯示ChatGPT應用程式。(美聯社圖片/Richard Drew) AP圖片

以下是專家提供的一些建議。

約會應用程式Hinge的感情科學總監洛根·尤里表示,她理解人們對人工智能的猶豫,但無論我們如何尋找愛情,「我們所尋求的始終不變」。Hinge設有人工智能驅動的對話開場白及意見回饋工具,以協助用戶建立個人檔案並使互動順暢。

尤里指出,人工智能應像你的「僚機」,而非「代筆人」,因為「當你赴約時,你的約會對象所見之人,必須與他們在網上交談的對象一致,這點非常重要」。

尤里認為,就約會應用程式個人檔案徵求意見,以及根據約會對象的興趣尋求首次約會建議,是善用這項技術的好方法。她不建議直接複製貼上聊天機械人撰寫的訊息,亦不建議利用生成式人工智能修改或創建自己的圖像。

部分人認為人工智能的角色應更為有限,例如約會教練埃麗卡·埃廷。她建議聊天機械人只應用於校對約會個人檔案或訊息。埃廷敦促尋求愛情的人應追求真實性,而非完美。

埃廷稱:「我只要求人們先自行思考和批判性分析,然後若要使用人工智能檢查某些內容,應在他們已形成意見之後。」

范德堡大學未來學習與生成式人工智能計劃總監朱爾斯·懷特表示,許多用戶向聊天機械人提供的資訊「過少,卻期望它能讀懂他們的心思」。

建議的質素會因你向聊天機械人發出的提示而顯著不同。模糊的問題很可能產生籠統的回應。具體性和問題結構能讓你獲得更為度身訂造的結果。懷特指出,提示並非如某些定義所言,僅關乎遣詞造句,而是關於學習如何「有效利用這種計算思維來解決問題」。

懷特建議的一種技巧是,指示聊天機械人向你提問。懷特稱,用戶可以輸入類似「這是我嘗試做的事情。我希望你逐一向我提問,直到你掌握足夠資訊來完成這件事」的提示。

這樣,聊天機械人便能根據用戶的回應調整並改變其下一個問題。

投資公司Shumer Capital的普通合夥人兼人工智能行業知名人士馬特·舒默表示,最能幫助你深入思考情況的提示是最好的。舒默建議人們告訴聊天機械人不要直接給予答案,而是「幫助我自行達到目標」。在約會中,一個例子是向聊天機械人呈現你難以解讀的潛在約會對象訊息,並要求它像約會教練一樣幫助你思考情況。

舒默談及用戶如何最佳地與機械人溝通時稱:「幫助我理解細微之處,他們可能如何思考,以及正確的回應方式,但不要直接給我答案。」

儘管許多人轉向人工智能,認為它會提供客觀回應,但聊天機械人所能給予的建議,其質素僅取決於你輸入的資訊。許多聊天機械人旨在取悅用戶,因此如果你就爭論或其他複雜情況尋求建議,它們更可能認同你的觀點。

如果你在尋求如何處理與伴侶爭吵的幫助時,只呈現自己的觀點,聊天機械人很可能無法提供客觀的看法。

亞利桑那州立大學感情與科技實驗室總監莉澤爾·沙拉比表示,向聊天機械人提供盡可能多的雙方資訊——你和伴侶的——會有幫助,但這並非對抗機械人奉承本性的萬靈丹。

她說:「希望如果你在感情中遇到問題,你不會僅憑一位朋友的說法就做出所有決定,對嗎?對人工智能也不要這樣做——將它視為眾多數據點之一。」

(美聯社)

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