儘管保險業積極推動數碼轉型，期望提升風險管理能力，但最新研究顯示，不少決策者仍深陷「孤島模式」。一項針對全球保險業領袖的調查指出，近四成受訪者缺乏全面數據視野，更有超過四成理賠決策主要依賴直覺而非數據分析，反映業界在數據應用與實際營運之間存在明顯落差。
這項名為《Breaking Silos: Agile Insurance in an Uncertain World》的研究由《Risk.net》進行，訪問了 350 位全球資深保險業領袖。調查發現，38% 受訪者坦言不確定所屬機構在風險、收入及成本方面是否掌握全面且即時的數據。雖然 85% 受訪者認為機構擁有清晰願景，並將 AI 及數碼平台列為首要投資重點，但數據顯示部門間的協作仍有待加強。
理賠決策數據應用不足
調查揭示了決策過程中的數據斷層。在關鍵的理賠管理（Claims Management）方面，超過 40% 受訪者表示主要依靠直覺作出決策，而非根據詳細數據分析。相比之下，財務管理及監管披露範疇的數據應用較為成熟，逾 70% 受訪者表示會基於分析結果作決策。
Risk.net 全球商業內容總監 Philip Harding 指出，保險業正面對氣候變化、網絡保安風險、成本上升及人手不足等多重壓力。市場環境日新月異，機構內部必須加強協作，確保各業務範疇朝同一方向邁進。
數據質素與預算成轉型障礙
針對阻礙轉型的主因，41% 受訪者認為「數據質素欠佳」是穩健決策的最大障礙；其次是「協作不足」及「責任不清」，各佔 36%。這顯示即使企業有意推動現代化，基礎數據架構及組織文化仍是主要樽頸。
資金方面，在技術及數據主管級別中，60% 指出預算限制是最大挑戰，這直接影響數據分析方案的普及程度。
AI 應用需配合一致策略
雖然部分保險公司在組織協作方面未如理想，但業界普遍認同科技帶來的契機。受訪者指出，AI、機械學習及先進分析技術具備潛力，可提升數據質素並簡化分散的營運流程。
報告總結指，單靠零散的技術投資不足以取代具一致性的業務策略。企業若要轉型為智能企業，必須解決數據孤島問題，利用 AI 技術促進跨部門協作，才能在經濟不確定性及監管變動的環境下保持業務韌性。