随著AI和物联网（IoT）技术的快速发展，台湾保险与健康照护产业正迎来数位转型的新契机。传统的核保与理赔流程长期依赖人工审核，过程繁琐且效率受限，而保险诈欺问题也使产业面临庞大的财务损失。AIoT的应用不仅提升了核保与理赔的自动化与精准度，更带来了全新的商业模式，如动态定价、预防保险与即时理赔。对台湾的资讯服务业者而言，这是进军智慧保险市场的关键时刻。

在核保方面，AIoT结合穿戴式装置与健康数据平台，能即时分析被保险人的健康纪录、病史与风险因子。例如，瑞士再保险开发的Life Guide Scout，透过大型语言模型（LLM）整合健康数据，协助核保专员快速评估风险，减少人工审核时间。这类AI核保助手能够提供即时建议，提升核保准确性，同时透过数据训练不断优化风险评估机制。

理赔端则受惠於深度学习与影像辨识技术的突破。AI能自动审核理赔申请，透过影像辨识技术判读医疗单据与事故照片。例如，美国新创保险公司Lemonade采用AI自动理赔系统，使40％的案件可在几秒内完成审核与付款。

AIoT在风险评估方面的应用，使保险公司能更准确预测被保人的健康风险。例如，国泰人寿导入AI预测模型，能评估保户未来八～十年内发生住院或手术的机率，且准确度达70％。

在诈欺侦测方面，AI透过关联分析与影像辨识技术，能即时揪出异常理赔案件。根据安联集团报告，近年来透过AI修改的保险诈欺案件增长300％，显示伪造医疗单据与夸大损失的情况日益严重。为应对此挑战，保险公司开始采用AI驱动的图像侦测系统，例如德国新创Vaarhaft开发的技术，可迅速判别理赔照片是否经过AI伪造或修改，并标记可疑区域以进行进一步审查。

随著AIoT技术的发展，保险业正在从「理赔导向」转向「风险管理导向」，催生多种创新商业模式，包括一、动态定价（UBI）：AIoT使保险定价从静态转向动态，即时根据被保人行为调整费率。例如，美国Allstate的Drivewise计画，透过车载装置收集驾驶行为数据，并由AI评估风险并调整保费。

二、预防型保险：保险公司如今是主动健康管理的伙伴。例如，台湾人寿与加拿大Lydia AI合作，透过AI健康分数评估个人风险，并提供个人化健康建议。未来，保险业者可进一步整合健康数据，主动提醒客户进行筛检或预防性治疗，甚至提供健康管理奖励，降低长期医疗成本。

三、即时理赔与微保险：AIoT与区块链技术的结合，可实现自动化、即时理赔。例如，航班延误险可透过AI监控航班资讯，当延误发生时，系统自动执行赔付，无需人工申请。此类低门槛、高频率的微保险将吸引更多年轻消费者。