① 大數據及物聯網讓風險管理如虎添翼
大數據及物聯網讓風險管理如虎添翼
企業善用大數據與物聯網等科技，可進行有效的風險管理。運用大數據分析，除精算保險費率及揪出詐保、勾稽可疑的股票操作或違法貸款集團，亦可分析金流與人際網以強化洗錢防制。物聯網技術則有助掌握諸多風險狀況，利於預防搶救，甚至對風險降低提供優惠獎勵。
過去一年並不平靜，金融危安事件層出不窮，如第一銀行ATM遭駭盜款案與兆豐銀行防制洗錢疏失案等，風險管理順勢成為熱門。據媒體報導，第一銀行將出包的ATM機種全數汰換且重新整頓銀行信息安全系統，兆豐銀行則擬斥資人民幣6億元打造洗錢防制及法遵相關的信息安全系統。
經濟不景氣的年代，詐欺及各種違法案件特別多，技術也越來越高級，金融業與其他企業均有強化風險管理的需求。有需求就有供給，對於企管顧問與信息科技公司來說，客戶端面臨層出不窮的危機也可轉化為源源不絕的商機，應善加把握。科技有助於風險管理，而以處理風險為主的行業當屬保險業，企業可以從保險業的最近發展趨勢，探索大數據與物聯網等科技強化風險管理的門道。
大數據與保險詐欺
2016年9月間傳出警方破獲台灣南北兩大知名醫師涉嫌與保險黃牛勾結，以開立不實診斷證明書的手法協助病患詐領保險金，亦向社保中心申請社保補助，詐領保險金額合計約人民幣1300萬。本件能夠順利破案的主要關鍵就是大數據（BigData），財團法人保險犯罪防制中心透過保險資料庫的大數據統計分析，發現有特定保戶向特定醫院、特定醫師求診且有諸多不尋常現象，乃向警方舉報因而破獲這起巨額保險詐欺案。
保險業原來就是運用大數法則進行風險評估與保險相關金額（包括保險費、保險金及責任准備金等）的精算。隨著大數據數據的海量擴增與分析技術的精進，保險公司更容易藉助對特定族群與保險事故相關因素的大數據分析而精算適合的保險費與保險金。在上述保險詐欺案例，保險犯罪防制中心還能透過保險事故與保險金請領相關的大數據數據綜合比對分析而勾稽出涉嫌詐領保險金的犯罪集團。此外，保險公司如新光人壽也有導入大數據以研析理賠風險，如建立「壞人模型」：被歸類為壞人的客戶系經由大數據綜合分析後依其風險分數而推測其詐保可能性較高，基此保險公司在核保與出險理賠作業上就可更加謹慎，降低被詐保的風險。
物聯網與外溢效果的保單
金融管理機構鼓勵保險公司推出外溢效果的保單，不僅對保戶提供保險的保障，還可達到健康促進的外溢效果，亦即對於降低保險事故發生機率的保戶（如有良好運動習慣者），提供降低保費的優惠。國泰人壽於2016年9月間推出台灣首張外溢效果保單，保戶投保後符合健康要求，續期保費可打折，再退還先前溢繳保費作為健康促進獎勵金。富邦人壽也向金管申請具有外溢效果的計步保單，多走路可減免保費，只要1年中有120天以上，每天走路達5000步，即可享有保費減免的優惠。
物聯網（IoT，如穿戴設備、智能衣、車聯網等）有助於推廣外溢效果的保單，透過穿戴設備、智能衣量測使用者的行動步數、生理數據，或是透過車聯網記錄駕駛的使用習慣與車輛狀態，可讓保險公司衡量保戶的風險狀況。如果因為保戶保持良好的運動與駕駛習慣而可減少生病或車禍意外事故的發生，則可調降保險費，該保單也會比較好銷售，具有雙贏的效果。
物聯網技術與大數據分析的結合運用還可提高預測的準度，保險公司除可更准確地抓出「壞人模型」以合理控制風險之外，亦可建立「好人模型」，亦即將風險較低的客戶歸類為好人，提供保費優惠也加速理賠審核作業。
科技、商業與風險
風險管理包括風險規避、風險降低、風險轉嫁、風險承擔等面向，可透過保險安排、契約設計、科技措施、政府介入等方式來處理。由前述保險業的最近發展趨勢可知，大數據分析可運用在風險管理上，實務上除了保險之外，在股票市場進行市場監視以查緝內線交易、炒作股票，或是在銀行貸款作業揪出詐貸或超貸等犯行，均可利用大數據來勾稽可疑的股票操作或是違法貸款集團，亦可藉助綜合分析金流與人際關系網以強化洗錢防制。物聯網技術則有助於對於諸多風險狀況的掌握，風險提高，則進行預防搶救；風險降低，則提供優惠獎勵。企業如妥善利用大數據與物聯網等科技，應可進行有效的風險管理。