臺灣保險科技監理措施 須加緊腳步與國際接軌

隨著社群媒體與物聯網（Internet of Things, IOT）發達、移動裝置普及、電子商務平台擴張、人工智慧（Artificial Intelligence, AI）、區塊鏈（Blockchain）與大數據分析（Big Data Analysis）等發展，保險科技的技術與周遭環境逐漸成熟，其客製化、定價精準化等特性解決了保戶以往的痛點（pain points），諸如：依據駕駛里程數、駕駛習慣計算保費（usage-based）之車險保單，使保險費計算較傳統車險保費更加精準、公平等。因此，根據國際知名勤業眾信會計師事務所（Deloitte）統計，保險科技領域於過去五年內已吸引超過100億美元投資金額，而未來幾年此一領域更將成為金融科技（FinTech）的當紅炸子雞。

　伴隨著前開保險科技嶄新特性與產業趨勢，傳統保險產業的價值鏈（value chain）正在逐漸崩解、重組；相應地，保險監理機構的監理取向與模式勢必須改弦易張，方能有效回應。根據國際保險監理官協會（International Association of Insurance Supervisors, IAIS）2017年關於金融科技在保險產業發展趨勢（FinTech Developments in the Insurance Industry）報告中，指出保險監理機關目前至少應重視下列幾項趨勢：

　1.隨時掌握保險科技最新產品與商業模式，以便調整現今監理模式與結構；2.結構式監理實驗機制逐漸成為主流:也就是提供新創業者一個低監理密度、風險充分控制的測試環境，讓保險科技新創業者能測試新型態產品或商業模式，並視測試結果核准有限範圍執照並修法配合，此種結構式監理實驗機制逐漸成為主流。臺灣今年初通過的監理沙盒機制即為適例；3.跨政府部門的溝通與政策協調:諸如保險科技業者欲使用個人資料研發新保險商品時，應由各中央目的事業主管機關規範個人資料之蒐集、處理或利用；4.監管科技（Regulatory Technology, RegTech）的運用:保險監理機關未來亟需運用演算法（algorithm）與機器學習（machine learning）等科技，篩選、分析保險業海量資訊，以便以更有效率方式及時監測。

　檢視目前臺灣保險科技之監理模式，筆者認為至少還有下列幾處有亟待改進：

一、金融科技發展與創新實驗條例中「落地機制」標準的明確化

金融科技發展與創新實驗條例（下稱金融實驗條例）第17條規定，創新實驗具有「創新性、有效提升金融服務之效率、降低經營及使用成本或提升金融消費者及企業之權益者」，主管機關應參酌創新實驗之辦理情形，辦理下列事項：

　1.檢討研修相關金融法規。2.提供創業或策略合作之協助。3.轉介予相關機關（構）、團體或輔導創業服務之基金。此可謂為創新實驗成功後的落地機制，使原本實驗中的金融創新業務，正式成為可行業務並進入市場。

然而，學者有詬病認定創新實驗是否具有「創新性、有效提升金融服務之效率、降低經營及使用成本或提升金融消費者及企業之權益者」的判斷標準，攸關保險科技新創業者權益至鉅，然而內涵卻極其模糊；且唯一依據亦僅有同條例第16條所規定之「評估及建議意見」，似流於主觀恣意，應予改善。

二、謹防「保險孤兒」

（insurance orphan）出現

由於社群媒體、物聯網、移動裝置、人工智慧、區塊鏈與大數據分析的出現，保險人已漸漸不再是傳統上資訊不對稱下的資訊弱勢者。取而代之，保險人可透過上述尖端科技，輕易蒐集被保險人、保險標的核保相關資訊。因此，一旦被保險人或保險標的被認定為出險機率偏高之次標準體（substandard），將會出現遭到所有保險人棄置不保的弱勢「保險孤兒」。政府主管機關宜提早因應之。

三、政府各部門機關

政策須盡力調和一致

以近期被檢調搜索的櫻桃支付（CHERRYPAY）為例，金融科技業者在面對個別政府部門對所營業務適法性的不同態度，往往感到手足無措，實不利於金融科技發展。保險科技在臺灣正處於萌芽階段，也不例外。尤其是新興的P2P（點對點）保險（Peer-to-Peer Insurance），未來將面臨是否實質上違反保險法第136條第2項「非保險業不得兼營保險業務」禁止規定，從而構成「三年以上十年以下有期徒刑」的刑事責任，仍有待觀察。因此，金管會與法務部應加速整合意見，避免保險科技業者無所適從。