「跨院會診」革新保險業 聯盟式學習化身超級診斷大腦

大家有沒有想過，作為一名保險從業員，大家猶如一位專業嘅「醫生」，每天都為客戶嘅財務健康進行「診斷」——大家依賴手上嘅「病歷」，即係客戶提供嘅資料，為他們進行風險評估，以及推薦合適嘅「治療方案」（財策方案）。但如果遇到一啲複雜嘅案例，單憑一己之力，診斷結果可能總有局限。呢個時候，如果有其他醫生或醫療機構一齊「會診」，診斷嘅準確度係咪會變得更精準到位呢？最近，保監局與應科院聯合發布嘅《聯盟式學習：開啟保險業創新之門》白皮書，正正為行業打造了一個革命性嘅「跨院會診機制」。

呢份白皮書嘅核心「聯盟式學習」 (Federated Learning)，聽起來高深，但用「名醫會診」嘅比喻就很容易理解了。想像一下，香港各大保險公司就好似不一間間擁有頂尖專才嘅「專科醫院」，每間醫院都保管著大量不能外洩嘅「病人病歷」（客戶數據）。

過去，呢啲珍貴嘅經驗和數據乃完全隔離，而聯盟式學習嘅神奇之處在於它能讓各家「醫院」在不交換任何一份具體「病歷」嘅前提下，將各自對「病例」嘅診斷經驗和分析心得（模型學習成果）進行加密整合。最終，所有參與者都能共享一個由集體智慧匯聚而成、更強大嘅「超級診斷大腦」。代表業界既能嚴守保護客戶私隱嘅專業操守，又能汲取整個行業嘅智慧，大幅提升業界嘅專業判斷力。

大家可能會問，呢個「會診機制」具體可以做到乜嘢？白皮書就總結咗一項由創新及科技基金支持嘅研究項目成果，當中包括3個已完成測試嘅實際應用案例：

 ．客戶識別：透過整合分析不同來源嘅數據，精準「診斷」出具有高潛力客戶嘅共同「特徵」，從而更有效地找到目標客群。

 ．理賠預測：利用臨床數據來預測索償概率，令風險評估變得前所未有嘅精準。

 ．續保預測：透過分析信貸等數據，準確評估客戶關係嘅「健康狀況」，預測其續保傾向，讓業界能及時介入，提供更貼心嘅服務，防止客戶流失。

當然，任何「醫療程序」都必須有嚴格嘅規章和道德指引。保監局喺呢份白皮書中就扮演了「醫學委員會」嘅角色，確保呢項強大嘅技術能在負責任嘅框架下使用。

簡單嚟講，呢份白皮書其實唔只係一份技術文件，它更似一份為保險業規劃嘅「智慧藍圖」，邀請業界持份者去學習同掌握呢套全新嘅「診斷工具」。當我們能夠透過集體智慧，為客戶提供更準確、更具前瞻性嘅財務保障建議時，除咗可以提升自己嘅專業價值，亦可以將整個行業嘅服務水平推向了一個新嘅高度！

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