InsureMO 發布 AI 保險商品定義自動化解決方案

InsureMO 開發了一項新技術,利用生成式 AI 自動解析保險條款與規章,將商品資訊轉換為結構化數據,並在平台上自動完成商品配置,從而大幅縮短開發週期並提升品質。
新製品NQ 88/100出典:PR Times

📋 文章處理履歷

  • 📰 發表: 2026年5月27日 00:00
  • 🔍 收集: 2026年5月26日 15:31
  • 🤖 AI分析完成: 2026年5月26日 15:42(收集後10分鐘)
## InsureMO 發布 AI 保險商品定義自動化解決方案

源自新加坡的保險中台平台提供商 InsureMO(總部:東京都港區;代表取締役:河上 勝)近日成功開發出一項商品配置自動化新技術。該技術利用生成式 AI 自動解析保險條款與商品規定,將資訊轉換為結構化數據,並實現 InsureMO 平台上的商品配置自動化。

透過此技術,過去需要保險公司專家花費長時間進行的商品定義作業,現在可由 AI 解析條款與規定,並自動轉換為 Markdown 結構化格式。基於這些資訊,系統可自動生成 InsureMO 的商品資料庫配置。

此解決方案適用於壽險與產險等廣泛的保險商品,將大幅提升保險公司在商品開發、系統導入及維護營運方面的效率。

### 開發背景

近年來,保險業面臨加速新商品上市及應對複雜商品規格的需求。然而,保險商品的系統配置通常需要人工解讀條款與規範,並手動輸入至資料庫或契約管理系統,這不僅耗費大量工時,且需要極高的專業知識。此外,保險商品改定時,若發生遺漏或設定錯誤,將嚴重阻礙商品開發的敏捷性。

為解決上述挑戰,我們致力於研發 AI 驅動的保險商品定義自動化技術。

### 技術概述

此次開發的技術,透過 AI 解析保險條款、規定集及設計書,自動提取保險商品的結構資訊。

提取的資訊會自動整理為以下結構:

- 商品資訊
- 承保內容
- 特約資訊
- 保費計算條件
- 承保條件
- 契約條件
- 給付條件
- 免責事項
- 商品規則

此外,基於這些結構化資訊,系統會自動轉換為 InsureMO 的商品設計定義,並自動生成以下設定:

- 商品資料庫設定
- 商品構成定義
- API 連結資料
- 規則定義資訊

這不僅縮短了商品導入週期,同時提升了設定品質。

### 主要特點

1. **實現從條款解析到商品配置的自動化**
AI 解析條款與規範並自動生成商品定義資訊,大幅減少人工配置作業。
2. **透過 Markdown 提升可讀性與維護性**
以 Markdown 格式管理商品資訊,便於人員確認、審核及差異管理。
3. **適用於各類保險商品**
適用於醫療險、壽險、火險、車險、旅遊險、寵物險、延長保固等多種商品。
4. **AI 持續學習**
AI 會持續學習商品定義與條款模式,旨在提升解析精確度與自動化率。
5. **大幅縮短商品開發週期**
透過自動化定義作業,加速新商品上市並減輕維護與營運負擔。

### 未來展望

未來將進一步強化 AI 應用,並計畫拓展至以下領域:

- 自動生成保費計算邏輯
- 條款變更時的差異自動分析
- 自動生成測試案例
- AI 代理協助商品設計
- 推動保險業務整體 STP(自動處理)

InsureMO 將持續融合 AI 與保險科技,推動保險產業的數位轉型。

## 關於 InsureMO

InsureMO 是源自新加坡的保險科技提供商。成立於 2000 年,以「讓保險更簡單」為使命在全球開展業務。透過現代科技,致力於解決保險業在系統彈性上的痛點。目前在美國、歐洲、亞洲等約 40 個國家與市場中,建立了擁有超過 500 家客戶的強大基盤。在日本,已被超過 30 家金融機構採用。

詳情請見公司官網(https://insuremo.co.jp/)。

## 公司概況

- 公司名稱:InsureMO株式會社
- 地址:東京都港區南青山2丁目2番15號 Win青山14樓
- 代表人:代表取締役 河上 勝

常見問題

InsureMOが開発した新技術の主な役割は何ですか?

生成AIを活用し、保険約款や商品規定集などの商品情報を自動解析・構造化し、InsureMOの商品データベース設定までを自動生成する技術です。

この技術を導入することでどのようなメリットがありますか?

従来の手作業による商品設定作業を大幅に削減できるため、商品導入までの期間短縮、保守運用負荷の軽減、設定ミスや反映漏れのリスク低減が可能です。

どのような保険商品に適用できますか?

医療保険、生命保険、火災保険、自動車保険、旅行保険、ペット保険、延長保証など、生命保険・損害保険を問わず幅広い保険商品への適用が可能です。

構造化された情報の管理形式はどのようになっていますか?

Markdown形式で管理されており、人による確認やレビュー、差分管理が容易に行えるよう設計されています。

今後の開発予定はどのようなものですか?

保険料計算ロジックの自動生成、約款変更時の差分自動分析、テストケース自動生成、AIエージェントによる商品設計支援などを計画しています。