AI雖然已成為金融保險科技的發展趨勢，但是想要讓AI如保險公司預想的落實在各方面，還有許多痛點需要解決。ActuaViz 艾米茲科技創辦人暨執行長江志祥指出，想要讓AI應用落地，首先要從使用者的思維開始轉變。
自從以Chat GPT為代表的生成式AI興起後，各行各業都在嘗試融入AI浪潮，AI的各種應用方式也隨之而生。但是在這些行業與公司中，有些只算是附庸風雅，沾點AI的邊作為噱頭；而有些雖然全力投入，卻因為各種痛點而無法徹底落地實行，金融保險行業便屬於後者。
為了解決AI在金融保險科技的落地問題，臺灣金融服務業聯合總會攜手金管會與金融科技創新園區，於2024年6月舉辦「2024數位沙盒AI金融PoC實證徵選」，最終在10月初選出了3組優選與2組佳作團隊，ActuaViz 艾米茲科技便是優選團隊之一，並且當場與保險公司簽訂了合作備忘錄。
執行長江志祥表示，傳統型AI的應用優勢主要在於資訊的處理，透過機器學習與自動化流程技術，提高作業效率與精準度；而如今已是生成式AI的時代，透過自然語言生成能力，能夠實現更加深層次的「價值主張連結」──傳遞保險的價值，深化與客戶間的互動與信賴。
突破既有思維，解決AI的落地難點
「AI在金融保險科技落地的最大痛點，在於當AI缺乏正確資料時會出現『幻覺』，也就是一本正經的胡說八道。而想要解決這個痛點，首先要從AI的使用者做起，跳脫既有的使用思維。」
江志祥表示，目前壽險業的AI應用，大概有80%都用於訓練，讓業務員演練時有一個逼真的對象，避免話術流於「臺詞」，但這某方面來說其實是種無奈之舉，因為當AI幻覺的問題得不到解決，若用於核保、服務方面，風險還是偏大。
之所以會有這樣的問題，江志祥認為，其實還是使用者的思維侷限所導致。因為這些AI的使用目的是訓練，結果訓練AI的人便將過往使用的演訓教材與資料輸入AI的資料庫中，結果就是，AI雖然在場景模擬訓練上發揮得不錯，卻給不出任何數據與方案，因為它的資料庫裡面沒有相關的資料。該如何解決這個問題，讓投入了大筆預算的AI能夠發揮更好的效果？江志祥表示，其實答案就在他們做過的事情當中。
過往教育訓練時，所使用的那些資料，為了盡可能提高品質，其實會協同商品、核保、理賠等部門，提供專業的意見，還會有法務部門審核內容，確保法遵與道德層面不會出現問題。但AI明明也是教育訓練的一環，卻因為思維侷限而只輸入了演訓資料，當然會教出只懂話術的AI，而無法提供數據方案，甚至可能會出現法遵方面的問題。
思維轉過來之後，保險公司要做的事情也很清楚了──除了話術訓練的資料以外，把商品精算和法遵審查的資料也一起輸入AI資料庫裡。AI之所以會產生「幻覺」，是因為資料庫沒有對應內容，只能從相關聯的部分嘗試生成內容，難免會出現張冠李戴、無中生有的情況；而當補足了這些不足，AI便可以提供具備明確數據的話術，甚至是提供規劃方案。
而當AI這樣發展，所能夠應用的範圍便也不再侷限於訓練，無論是作為業務員的銷售助手，又或者是為客戶提供說明與服務的客服，都能夠發揮相當優秀的效果，而且發生錯誤的機會也因為足夠充實的資料庫與對話文本，而降低到了最小。
這樣的技術，艾米茲科技將其稱之為「2AI」 (Square AI)，即精算智能（Actuarial Intelligence）與人工智慧（Artificial Intelligence）的結合。透過精算的「精準量化」，能夠消除生成式AI的不準確或胡說八道，而生成式AI強大的翻譯功能則能將精算中艱澀難懂的內容轉化為易於理解的白話文。
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