保險業發展 AI 卡在「資料孤島」
AI狂奔，保險業卻卡在「資料孤島」。2026年金總一份專題報告中指出，保險業雖積極導入AI，但公司內部系統老舊、資料格式不一，跨公司又面臨資料共享及個資法源限制，成為AI進一步深化應用的主要障礙。
據金管會2025年調查，383家金融機構及周邊單位中，已有126家導入AI，占比33%，高於前一年的29%；另有179家表示未來將導入或擴大使用，顯示金融業AI應用持續升溫。
不過，三大金融業面臨的卡點不同。2026年金總一份「推動台灣金融業高效使用AI」的專題報告中指出，銀行主要受限資料品質及雲端委外規範，證券、期貨及投信顧則面臨通用模型不熟台灣金融法規、自建模型成本高等問題。
相較之下，保險業的資料問題更複雜。單家公司內部即有舊系統、資料格式不一及系統難以串接等問題；跨到不同保險公司之間，數十家業者長期各自建置IT，至今仍缺乏全面性的資料標準及API交換規範。
更大的障礙在跨公司資料共享。保險公司掌握理賠歷史、客戶風險及行為資料，本就是精算定價與競爭核心，業者欠缺主動共享誘因；另一方面，敏感個資跨機構流通又受到法規限制。
偏偏核保、理賠、防詐及嵌入式保險，都是高度依賴跨機構資料的AI應用場景。
以防詐為例，業界雖有跨公司核查重複投保紀錄的實際需求，卻難取得充分法律授權，形成「有需求、無法源」的制度缺口。