TWM571007U - Insurance service optimization system - Google Patents

Abstract

本創作提供一種保險服務優化系統，其包括：一解析模組、一比重確認模組、一產生模組及一檢視模組，解析模組用以接收且解析處理使用者輸入之一投保資訊，並產生一解析結果；比重確認模組根據解析結果，產生一保額保費關聯及一投保影響比重；產生模組根據保額保費關聯產生一初始保額保費組合；檢視模組根據投保影響比重，檢視初始保額保費組合是否符合投保資訊，當初始保額保費組合符合投保資訊時，產生一保額保費組合；藉此，提供準確合理的保額保費組合，讓使用者即時獲得合理的投保方案。

Description

保險服務優化系統

本創作係關於一種保險相關領域，尤指一種保險服務優化系統。

保險商品種類繁多，大多數保險商品係由保險業務員介紹相關保險商品予消費者後，再由消費者當面填寫投保申請單等資料，且由保險業務員帶回交由保險公司進行資格審查，並待審核透過後，保險公司方會寄出保單，以確保保險公司及消費者雙方權益。

傳統的購買保險方式大部分是透過保險員面對面的銷售，使用者要投保時難以即時找到合適可靠的保險員，而且保險員的水準差異各不相同，多數情況下，很難根據使用者的實際情況與不同的投保需求，即時提供合理的投保方案給使用者，以致使用者無法快速且即時購買保險，導致投保完成效率低。

再者，傳統保險商品的設計理念是從保險公司、商業銀行、基層金融機構以及國內法規所允許之公民營單位或組織等角度出發，透過抽樣調查、經驗法則或是大數法則等方式，推出制式化之保險商品，然而，前述制式化商品並無法滿足消費者個人化的保險需求。

又，前述保險公司或相關單位在銷售保險商品的過程中，往往受限於既有通路的銷售偏好與傾向，無法提供多元化的保險商品，使得消費者僅能夠在既有的少數商品中選擇，還有諸多的購買限制，例如：保險責任、保障期間、繳費頻率等購買限制。

而且不能因應個別的消費者需求提供客制化保險商品，將造成消費者在選購保險之過程中，因為無法反應實際的保險需求，並即時對照自己的付費能力，致使消費者需要在保險商品內容、保障額度、保障期間等諸多問題上反覆地檢視、調整及選擇，不僅耗時且費力，如此一來，可能導致消費者放棄購買保險商品。

為解決上述課題，本創作提供一種保險服務優化系統，藉以提供欲投保者能夠快速得到合理之投保方案。

本創作之一項實施例提供一種保險服務優化系統，其架設於伺服器，其中，使用者透過終端裝置訊號連接至伺服器，以使用保險服務優化系統；保險服務優化系統包括：一解析模組，其用以接收使用者輸入之一投保資訊，且對投保資訊進行解析處理，並產生一解析結果，其中，投保資訊包含複數投保影響因素及一預設投保需求資訊；一比重確認模組，其與解析模組耦接，比重確認模組根據解析結果，產生一保額保費關聯以及各投保影響因素之一投保影響比重；一產生模組，其與比重確認模組耦接，產生模組根據保額保費關聯產生一初始保額保費組合；一檢視模組，其與產生模組耦接，檢視模組根據投保影響比重，檢視初始保額保費組合是否符合預設投保需求資訊，其中，當初始保額保費組合符合預設投保需求資訊時，產生一保額保費組合；一顯示模組，其與檢視模組耦接，顯示模組用以將保額保費組合提供給使用者。

藉由上述，本創作保險服務優化系統，根據使用者所輸入之投保資訊進行解析，並產生初始保額保費組合，並確認初始保額保費組合是否符合預設投保需求資訊，當初始保額保費組合符合預設投保需求資訊時，能夠產生符合需求之保額保費組合；藉此，能夠判斷初始保額保費組合是否為適合使用者之投保方案，以提供使用者即時獲得合理且準確之投保方案，進而克服習知保險員無法根據使用者之實際情況，準確提供合適投保方案之問題。

為便於說明本創作於上述新型內容一欄中所表示的中心思想，茲以具體實施例表達。實施例中各種不同物件係按適於說明之比例、尺寸、變形量或位移量而描繪，而非按實際元件的比例予以繪製，合先敘明。

請參閱圖1至圖4所示，本創作保險服務優化系統100，其架設於伺服器1，使用者透過終端裝置2訊號連接至伺服器1，以使用保險服務優化系統100，如圖1所示。再者，伺服器1能夠係物理伺服器或雲端伺服器，而伺服器1能夠為獨立之伺服器或是複數伺服器組成之伺服器集群來實現；終端裝置2能夠係各種個人電腦、筆記型電腦、智慧手機、平板電腦、擕帶式穿戴設備或保險終端裝置機；於本創作實施例中，伺服器1係保險公司之雲端伺服器；使用者為欲投保之用戶。

本創作保險服務優化系統100包括：

一解析模組20，其用以接收使用者透過終端裝置2所輸入之一投保資訊或對應使用者之一大數據資訊，且對投保資訊進行解析處理，並產生一解析結果，其中，投保資訊包含複數投保影響因素、一預設投保需求資訊、一健康資訊。

解析模組20具有一資訊接收單元21、一資訊解析單元22及一需求確認單元23，資訊接收單元21用以接收使用者透過終端裝置2所輸入的投保資訊或大數據資訊；資訊解析單元22用以針對資訊接收單元21所接收到之投保資訊或大數據資訊進行解析處理，並產生解析結果；需求確認單元23用以接收資訊解析單元22所產生之解析結果，並根據解析結果確認使用者之預設投保需求資訊。

進一步說明：使用者能夠透過終端裝置2所輸入投保資訊或對應使用者之大數據資訊，資訊接收單元21接收到投保資訊或大數據資訊，投保資訊或大數據資訊會存儲於終端裝置2的記憶體並發送至伺服器1之資料庫存儲；其中，伺服器1中之資料庫儲存有使用者之相關資訊，而使用者相關資訊之來源能夠係由使用者輸入之投保資訊中所取得、由使用者先前投保時之相關資訊或是能夠由保險公司與健保局或醫院合作所取得之使用者相關資訊。於本創作其他實施例中，使用者藉由終端裝置2透過網際網路與伺服器1訊號連接，投保資訊或大數據資訊能夠由伺服器1之資料庫中擷取。

再者，投保資訊是指使用者按照購買保險要求所提供的受保人相關資訊，而投保資訊更具有使用者基本資訊、使用者家庭情況與財務資訊等相關資訊，其中，使用者基本資訊包括使用者姓名、年齡以及性別等資訊；使用者(受保人)之家庭與財務資訊包括家庭人口數、收支情況等。健康資訊包括重大疾病史、住院或門診情況及體檢結果等資訊。

預設投保需求資訊包括如預期保額、投保年限等資訊，而預設投保需求資訊是指使用者達到投保的條件，並能完成保費繳納的相關條件，預設投保需求資訊包括單位時間需繳納的保費在使用者的承受範圍內，根據各投保影響因素中的使用者資產、收入與支出情況，在其他可能之實施例中，預設投保條件能夠包括根據保險種類之不同對應受保人之健康狀況等，符合對應保險種類之投保條件。

大數據資訊是指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。因此，當終端裝置2在接收到使用者的投保資訊後，能夠從伺服器1獲取使用者相關之大數據資訊，並於終端裝置2對大數據資訊進行解析，以能夠得到準確合理的解析結果；於本創作其他可能實施例中，能夠將使用者輸入的投保資訊發送至伺服器1，伺服器1根據接收的投保資訊以及獲取的大數據資訊，進行解析處理，並將解析結果發送至終端裝置2，以減少終端裝置2的資料處理量。

解析處理是指透過人工智慧方式，對投保資訊進行進一步地分析，能夠下列資訊分析，其包括：根據對使用者之家庭情況與財務資訊進行解析，確認使用者每年可承擔的保費範圍；根據對使用者的健康資訊進行解析，確認使用者的健康狀況是否能夠直接投保；根據對使用者的預設投保需求資訊的解析，確認使用者需求是否合理，並且根據投保之保險種類，確認投保資訊中之各投保影響因素。

解析模組20具有一健康監測單元24、一健康評估單元25及一健康比重確認單元26。健康監測單元24用以根據資訊接收單元21所接收使用者輸入投保資訊中的健康資訊，檢測使用者健康狀況是否在一預設評估範圍內，其中，健康資訊包含一健康參數及一健康因素；健康評估單元25用以當健康監測單元24判斷使用者健康狀況在預設評估範圍內時，健康評估單元25會根據預設的神經網路模型與健康參數，進行使用者健康狀況評估，並產生對應健康狀況評估之所述解析結果；健康比重確認單元26用以根據健康評估單元25所產生之所述解析結果，確認健康因素的投保影響比重，其中，預設評估範圍係利用一般保險公司評斷使用者(受保人)身體健康狀態之評估方法與指標。

進一步說明：健康資訊是指使用者(受保人)的健康狀況的相關資訊，使用者(受保人)的健康狀況是非常關鍵的投保要素，特別是與健康有關的保險種類，例如：重疾、醫療、人壽等保險種類，健康資訊包括使用者在一定期間內所有異常的健康狀況，例如：門診、住院、較為重大的疾病、慢性病或潛伏性疾病等，相關疾病或治療的詳情資訊以及潛伏性疾病情況。

而住院情況包括如過去的5年內有沒有住過院、因為何種原因住院、住院前的症狀、住院後的詳細治療情況、住院的天數或出院後的追蹤治療情況等，其中，若使用者有住院情況，便需於健康資訊中提供診斷報告、出院小結及出院後的醫療報告等相關報告資訊。

門診情況包括如在過去5年內因為什麼原因去了門診、治療的情況、治癒後的跟進等門診情況，舉例說明：使用者之某器官長了腫瘤，雖然經過門診切除化驗後腫瘤為良性，此時，使用者便需要於投保資訊之健康資訊中提供診斷報告與化驗結果。因此，當檢測到有關於上述健康資訊時，健康監測單元24能夠確認使用者健康狀況不在預設的評估範圍內，而終端裝置2便會產生提示資訊，提示使用者將來會由保險專人進行溝通，並請使用者提供聯繫方式。

若當健康監測單元24檢測到使用者(受保人)只有輕微的健康異常狀況，例如：體重超過或低於標準、血壓過高或過低等，則健康監測單元24能夠確認使用者健康狀況在健康評估範圍內。

再者，預設的神經網路模型是指用於對健康參數進行評估，判斷健康狀況是否會影響投保的模型，健康參數包括受保人年齡、性別、以及體重指數或是受保人近期最低、最高的血壓和心跳次數等；於本創作實施例中，如圖4所示，預設的神經網路模型包括四層神經網路，其中初步X0是投保人的年齡，X1是體重指數(BMI)=體重(公斤)÷[身高(米)*身高(米)]，X2是近期所測最高的血壓，X3是近期所測最低的血壓，計算過程如下： （1）

其中，各個參數Ø的初始值是在一個數值如ʎ的正負區間[-ʎ,ʎ]中隨機取得的亂數再經過調整得到的。得到初始值後再由大量的訓練資料用反向傳播演算法等人工智慧計算手段，所得到調整後的參數，因而讓計算式能有最佳的結果，其中，各參數Ø能夠用反向傳播演算法、前向傳播演算法或其它不同的方法算出理想值，本創作不限制其演算法。

再者，神經網路的層次能夠依據不同的需要而有所調整，例如：輸入值多的神經網路層級會較多，計算結果較為精確。於本創作其他可能之實施例中，神經網路模型能夠根據大數據所提供的訓練資料加上測試資料再以人工智慧手段，例如：深度學習等優化後產生更精確的模式。

最終的評估結果透過Sigmoid函數進行邏輯回歸運算來確認，得到的結果為1或0，對應的公式如下：

（2）

根據預設的神經網路模型輸出的結果為1或0，對應為使用者(受保人)的健康狀況對投保無影響或有影響，當對應健康狀況評估之所述解析結果為無影響時，說明受保人健康狀況良好，能夠進行投保；藉此，克服習知技術上，因無法準確判斷使用者(受保人)因血壓或體重不達標時，而無法即時判斷是否能夠接受投保的技術問題，進而提高使用者之投保成功率。

解析模組20更具有一產品單元27及一投保比例確認單元28。產品單元27用以根據資訊解析單元22所產生之解析結果，確認使用者需求，並且產品單元27依據使用者需求對預設之複數保險產品進行排序，產品單元27將排序後預設之所述保險產品提供給使用者；當資訊接收單元21接收到使用者選取產品單元27提供之所述保險產品時，投保比例確認單元28能夠根據資訊解析單元22所產生之解析結果，確認被選取每一保險產品之投保比例。

進一步說明：產品單元27會根據解析結果確認使用者對於各類保險產品的需求關係，例如：產品單元27根據分析得到的結果為根據使用者(受保人)的工作性質與生活環境，確認意外險的排序位置為最前面，再來以保障被保險人健康生命為優先，醫療險放在意外後面，因為醫療是日常生活時常所需的，然後是對重疾險的保障，人壽險除了身故後留給他人的保障外也附帶部分儲蓄的功能，所以放在重疾險的後面，而由於未來老齡化個人儲蓄險會變得十分重要，根據使用者年齡確認出儲蓄險的位置，因此，產品單元27所得到之分析為第一選擇是人壽險，第二選擇是意外險，第三選擇是重疾險，第四選擇是醫療險，第五選擇是儲蓄險。

再者，於本創作實施例中，能夠透過多項選擇實現多個保險產品組成的保險產品組合。當產品單元27在解析使用者對各保險產品之需求時，還能夠結合伺服器1之資料庫中，使用者過去曾已購買保險產品，判斷當前已購買的保險產品及額度是否滿足需求，並根據判斷結果，對保險產品需求順序進行調整，並突出顯示已購買的保險產品。

另外，保險產品還包括一般保險的投保服務如旅遊和汽車保險等，這些保險產品是屬於特定獨立保險，例如：旅遊時才會買旅遊保險，每一年更新汽車保險、購車或換車之汽車保險，前述保險產品會在不同的介面顯示。其中，旅遊保險主要是獲取使用者選擇的是單次旅遊還是買全年旅遊險，並根據目的地、來回的時間、用的交通工具等資訊，透過分析計算確認相對應的保費以及投保涵蓋的事項，例如：保險產品A意外死亡賠付一百萬，保險產品B意外賠付一百二十萬等不同的保障內容。汽車保險則是獲取汽車的品牌、型號、年份、駕駛人的性別、年齡、駕駛汽車的年數、一周駕駛汽車的最高天數等資訊，並透過分析計算確認相對應的保費以及投保涵蓋的事項，例如交通意外損害單次理賠最高的金額等保障內容和自負額等。

因此，投保旅遊保險和汽車保險時，個人基本資料能夠由伺服器1之資料庫中直接獲取，其它投保所需相關資料，能夠從資訊接收單元21接收到之投保資訊中獲取，從而進行保費之計算。

當使用者需要選擇多個保險產品時，能夠根據使用者於投保資訊中所輸入之保費預算，對所選擇投保之每個保險產品進行比例分配，讓使用者獲得更好的保險服務與更全面的保障；而且透過解析結果來確認每個保險產品之投保比例，能夠避免因人為推算比例分配帶來的錯誤與偏差；於本實施例中，根據使用者的保險需求，對使用者選擇的每個保險產品進行比例分配，並透過人工智慧與大數據對分配參數進行不斷優化，確認最佳化之投保比例。

一比重確認模組30，其用以根據資訊解析單元22所產生之解析結果，產生保額保費關聯以及各投保影響因素之投保影響比重。

進一步說明：保額是指保險公司為承擔賠償或者給付保險金責任的最高限額，通常是保險單上載明的保險金額；保費是指投保人根據保險合同的約定，為獲得保險保障而繳付給保險公司的費用，是各條款費率表上的金額，投保人繳納一定的保費而獲得一定的保額。

保額保費關聯是指在單位時間所繳納的保費與保額的比例關係，其中，單位時間能夠是指每年、每季度或每月，在其它可能之實施例中，能夠根據實際情況設定單位元時間；於本實施例中，保額保費關聯能夠根據預設投保需求資訊中，使用者選擇保額與保費之繳納年限來確認。

各投保影響因素對投保影響比重是指，透過選擇的保險種類確認投保影響因素，並對投保影響因素進行分析，根據投保影響因素之分析結果確認投保影響比重，從而判斷是否影響投保的正常進行，例如：重疾、醫療、人壽或其它依賴投保人的健康作為核保依據的保險種類，使用者的健康狀況將會作為重要的投保影響因素，透過對使用者健康資訊進行解析處理，於本創作實施例中，透過神經網路模型對使用者之健康資訊進行解析評估，判斷使用者的健康狀況，對使用者預設之保險種類的投保影響比重，確認使用者的健康狀況是否影響投保正常進行。再者，投保影響因素能夠根據投保的保險種類進行確認，例如：儲蓄類保險種類之投保影響因素會著重於投保人的財產資訊，如資產、收入以及支出等。

一產生模組40，用於根據保額保費關聯，產生保額保費組合。產生模組40具有一初始產生單元41，初始產生單元41用以根據保額保費關聯，產生初始保額保費組合，初始保額保費組合包括保額數據以及對應的保費資料。

進一步說明：初始保額保費組合是指投保人單位時間需繳納的保費資料金額與對應能夠獲得之保險資料金額的組合，在指定的投保年限內，保費數額越大，所對應的保額數額也越大，而同一保額保費關聯，能夠對應多種保額保費組合。

於本實施例中，初始保額保費組合能夠根據使用者需求進行調整，其中，初始產生單元41能夠透過將確認之保額保費關聯以及使用者預期的保額與投保年限，透過初始產生單元41進行計算處理後，得到對應的保費資料，從而產生初始保額保費組合。

產生模組40更具有一更新產生單元42，其中，當資訊接收單元21接收到使用者發送之一資料更新指令時，更新產生單元42根據資料更新指令及保額保費關聯，對初始保額保費組合之一保額數據及一保費資料進行資料更新，產生更新之所述保額保費組合

更新產生單元42用以當資訊接收單元21接收到使用者發送的資料更新指令，根據資料更新指令及保額保費關聯，對初始保額保費組合的保額數據以及對應的保費資料進行資料更新，產生更新的保額保費組合。

進一步說明：初始產生單元41根據保額保費關聯，並按照資訊接收單元21接收到使用者投保需求中，所輸入的保費繳納年限得到的基礎保費資料與對應保額數據的組合，所產生之初始保額保費組合，而初始保額保費組合會顯示於終端裝置2，讓使用者準確瞭解基礎的保額與保費資料；此時，使用者能夠針對初始保額保費組合進行調整，以調整出符合需求之保額保費組合，而資訊接收單元21會接收使用者之資料更新指令，對保額保費進行調整。

如圖1及圖3所示，於本創作實施例中，更新產生單元42具有一調節視窗421，調節視窗421會顯示於終端裝置2，使用者能夠透過顯示於終端裝置2之調節視窗421調整初始保額保費組合，其中，調節視窗421包括保費調節條421a與保額調節條421b，其中，保費調節條421a上設有保費調節按鈕421c，保額調節條421b上設有保額調節按鈕421d；而保費資料與保額數據會顯示於保費調節條421a與保額調節條421b中。

因此，當資訊接收單元21接收到使用者觸發拖動保費調節條421a上的保費調節按鈕421c時，根據保費調節按鈕421c的在保費調節條421a上之位置確認更新的保費資料，並根據保額保費關聯，同步更新對應的保額數據，產生更新的保額保費組合。同理，當資訊接收單元21接收到使用者觸發拖動保額調節條421b上的保額調節按鈕421d時，根據保額調節按鈕421d的在保額調節條421b上的位置確認更新的保額數據，使對應的保費資料更新，產生使用者所期望的保額保費組合。

一檢視模組50，其用以根據比重確認模組30產生之各投保影響因素的投保影響比重，檢測產生模組40所產生之保額保費組合是否符合預設投保需求資訊。也就是說，檢視模組50會根據解析結果，確認投保資訊中各投保影響因素的投保影響比重，藉以判斷初始保額保費組合是否符合預設投保需求資訊，其中，當檢視模組50確認初使保額保費組合符合預設投保需求資訊之保額保費組合時，表示使用者在各項條件滿足投保要求，且能承受保費的繳納數額、滿足投保需求的組合；藉此，透過檢視模組50對保額保費進行檢測，能夠即時產生符合使用者當前狀況且合理的保額保費組合，讓使用者即時獲得合理的投保方案。

一顯示模組60，其用以傳送經由檢視模組50確認符合預設投保需求資訊的保額保費組合至終端裝置2，由終端裝置2將保額保費組合顯示，提供給使用者檢視。再者，產品單元27能夠將排序後預設之所述保險產品傳送至顯示模組60，由顯示模組60將排序後之所述保險產品顯示於終端裝置2，藉以提供給使用者觀看。

一核保處理模組70，其用以當資訊接收單元21接收到使用者輸入確認購買保額保費組合時，核保處理模組70會即時採集使用者之一身份資訊與投保資訊之一保單資料進行核對驗證，且核保處理模組70會將驗證成功之使用者身份資訊與所述保單資料進行加密處理。

進一步說明：當使用者確認購買保險後，使用者的身份資訊與保單資料的驗證是關鍵的環節，使用者的身份資訊包括保單持有人與受保人的身份資訊，傳統的核保一般需要專人進行處理，而於本創作實施例中，核保處理模組70係透過終端裝置2的攝像功能獲取使用者的面部資訊與身份證資訊，將保單資料中的保單持有人與受保人進行核對驗證，以確保保單的準確有效性，並將驗證成功的使用者身份資訊與保單資料資訊進行加密處理並進行保存；藉此，避免洩漏使用者資料，並且用以作為後續流程之相關資料，例如：理賠、退保等流程的相關資料。

一理賠處理模組80，其用以當資訊接收單元21接收到使用者輸入之一理賠請求信號時，理賠處理模組80會檢測使用者發送一理賠資料之完整性，並透過文字或圖像識別技術，讀取所述理賠資料中之一目標資訊，當理賠處理模組80檢測到所述理賠資料完整，而且讀取之目標資訊滿足預設理賠要求時，理賠處理模組80會觸發預設理賠流程，其中，預設理賠要求包括目標資訊之真實性與有效性。

進一步說明：當資訊接收單元21接收到使用者理賠請求信號時，理賠處理模組80會確認理賠請求信號中之保險產品與理賠專案資訊，並檢測使用者發送的理賠資料的完整性；於本創作實施例中，理賠處理模組80預設有理賠流程，所以理賠處理模組80會根據預先設置對應保險產品的理賠流程，來檢測使用者發送的理賠資料是否完整。

當理賠處理模組80確認理賠資料完整時，會更進一步透過文字或圖像識別技術讀取理賠資料中的目標資訊，其中，當目標資訊滿足預設理賠要求時，便觸發預設的理賠流程進行理賠。

一會員處理模組90，其用以分析與統計資訊接收單元21接收到使用者於終端裝置2之觸發動作時，所輸入之一會員資料，會員處理模組90會產生一保險產品推薦資訊，會員處理模組90會將保險產品推薦資訊傳送至顯示模組60，由顯示模組60將保險產品推薦資訊顯示於終端裝置2，提供給使用者觀看。

會員處理模組90具有一會員管理介面，會員管理介面能夠透過顯示模組60顯示於終端裝置2；當使用者於終端裝置2所顯示之會員管理介面進行登錄或註冊完成時，使用者於終端裝置2上之觸發動作會產生會員資料，此時，會員處理模組90能夠對所產生的會員資料進行分析與統計，並將保險產品推薦資訊透過顯示模組60顯示於終端裝置2，提供給使用者參考，其中，前述會員資料會透過深度學習做進一步分析，並作為相關參數的修正依據，為使用者提供更好的產品和服務。

再者，於本創作其它可能之實施例中，會員處理模組90還能夠根據使用者的觸發動作確認使用者其他業務需求，包括增加保險、理賠、退保、查看現有保單以及繳納保費等。

進一步說明：當資訊接收單元21偵測到使用者於會員管理介面進行登錄或註冊觸發動作時，根據觸發動作中會同時接收使用者輸入之會員資料，會員資料能夠是手機號、身份證號、郵箱號以及指紋資訊等，其中，使用者能夠透過文字或智慧語音辨識輸入相關資訊，而會員管理介面所顯示之相關消息也能夠透過語音或文字的形式輸出。

當使用者欲註冊會員時，會員管理介面會提供可編輯資訊視窗，使用者透過可編輯資訊視窗發送的註冊資料至會員處理模組90，由會員處理模組90檢測接收資料之格式與內容是否符合預設要求，例如手機號碼格式、郵箱格式等；其中，註冊資訊包括使用者的基本資訊與登錄資訊，基本資訊包括姓名、性別、出生日期、身份證號碼、地址、手機號、電子郵箱或其它移動應用程式帳號等，登錄資訊能夠透過身份證號碼、手機號、電子郵箱以及對應的設定密碼等基本資訊來確認，也能夠透過註冊指紋資訊、虹膜資訊、面部識別資訊等來確認；當註冊資料檢測合格時，會員處理模組90將合格的註冊資料發送至伺服器1之資料庫進行存儲形成註冊資料，並且提取出註冊資料中購買保險產品所需的資訊暫存於終端裝置2的記憶體（在檢測到登錄退出操作時清除暫存資訊），並清除終端裝置2的註冊資料。

當使用者透過終端裝置2於會員管理介面進行登錄時，會員處理模組90根據資訊接收單元21接收到使用者輸入之會員資料與伺服器1之資料庫中存儲的使用者之註冊資料進行匹配，其中，當匹配結果為不存在使用者的對應註冊資料時，會員管理介面會提供用以註冊之可編輯資訊視窗，提供使用者進行會員註冊；反之，當匹配結果為存在使用者的對應註冊資料時，會員管理介面會提供用以登入之可編輯資訊視窗，並驗證會員資料是否正確，判斷是否能夠登錄。

當使用者完成註冊或登錄成功時，跳轉至用以提供輸入投保資訊之可編輯資訊視窗，資訊接收單元21會接收使用者輸入的使用者的投保資訊，將投保資訊存儲於終端裝置2的記憶體，並將投保資訊發送至伺服器1的資料庫。

再者，當檢測到使用者註冊或登錄成功時，終端裝置2展示預設之保險產品推薦資訊，預設之保險產品推薦資訊包括重疾險、醫療險、儲蓄險、意外險、人壽險、旅遊險以及車險等；當接收到使用者選擇的保險產品推薦資訊時，會顯示保險產品推薦資訊的保障內容等詳細資訊，例如：說明什麼是重疾險，投保重疾險的投保條件，重疾險保障範圍、保險金理賠的額度、投保和未來理賠的程式等，並提供投保資訊輸入介面。

當使用者需要投保時，資訊接收單元21根據使用者的觸發動作，確認使用者選擇的保險產品，接收使用者輸入的投保資訊並發送至伺服器1，投保資訊包括保單物件資訊如保單持有人、受保人、信託人以及受益人等，預期保額與投保年限資訊，財務狀況資訊如家庭收入與支出、流動資產等；檢視模組50根據接收的用於計算保額保費的相關參數進行計算，例如：利用線性回歸方式預估出理想的保費保額比例和支出並透過顯示模組60傳送至終端裝置2顯示，公式如下：

（3）

其中，Y是建議年繳納保費，X1是家庭總收入，X2是家庭總支出。

因此，上述保險服務優化系統100，能夠根據資訊接收單元21所接收到使用者輸入之投保資訊，由解析模組20之資訊解析單元22針對投保資訊進行解析，由比重確認模組30確認保額保費關聯及投保影響比重，確認保額保費組合是否符合預設投保需求資訊，從而判斷是否適合使用者投保。

藉此，克服習知保險員無法根據使用者實際情況，準確提供對應保額保費之問題；而且本創作能夠根據保額保費關聯產生保額保費組合，並產生檢測合格之保額保費組合，藉以得到準確合理之保額保費組合，讓使用者即時獲得合理之投保方案。

上述保險服務優化系統100中的各個模組與各單元可全部或部分透過軟體、硬體及其組合來實現。上述各模組能夠硬體形式內嵌於或獨立於終端裝置2中的處理器中，也能夠以軟體形式存儲於終端裝置2中的記憶體中，以便於處理器調用執行以上各個模組與各單元對應的操作。

以上所舉實施例僅用以說明本創作而已，非用以限制本創作之範圍。舉凡不違本創作精神所從事的種種修改或變化，俱屬本創作意欲保護之範疇。

1‧‧‧伺服器

40‧‧‧產生模組

2‧‧‧終端裝置

41‧‧‧初始產生單元

100‧‧‧保險服務優化系統

42‧‧‧更新產生單元

20‧‧‧解析模組

421‧‧‧調節視窗

21‧‧‧資訊接收單元

421a‧‧‧保費調節條

22‧‧‧資訊解析單元

421b‧‧‧保額調節條

23‧‧‧需求確認單元

421c‧‧‧保費調節按鈕

24‧‧‧健康監測單元

421d‧‧‧保額調節按鈕

25‧‧‧健康評估單元

50‧‧‧檢視模組

26‧‧‧健康比重確認單元

60‧‧‧顯示模組

27‧‧‧產品單元

70‧‧‧核保處理模組

28‧‧‧投保比例確認單元

80‧‧‧理賠處理模組

30‧‧‧比重確認模組

90‧‧‧會員處理模組

圖1係本創作連結示意圖。 圖2係本創作連結方塊示意圖。 圖3係本創作調節視窗示意圖。 圖4係本創作預設神經網路模型的結構示意圖。

Claims (10)

1. 一種保險服務優化系統，其架設於伺服器，其中，使用者透過終端裝置訊號連接至伺服器，以使用該保險服務優化系統；該保險服務優化系統包括： 一解析模組，其用以接收使用者輸入之一投保資訊，且對該投保資訊進行解析處理，並產生一解析結果，其中，該投保資訊包含複數投保影響因素及一預設投保需求資訊； 一比重確認模組，其與該解析模組耦接，該比重確認模組根據該解析結果，產生一保額保費關聯及各該投保影響因素之一投保影響比重； 一產生模組，其與該比重確認模組耦接，該產生模組根據所述保額保費關聯產生一初始保額保費組合； 一檢視模組，其與該產生模組耦接，該檢視模組根據所述投保影響比重，檢視該初始保額保費組合是否符合該預設投保需求資訊，其中，當該初始保額保費組合符合該預設投保需求資訊時，產生一保額保費組合；以及 一顯示模組，其與該檢視模組耦接，該顯示模組用以將該保額保費組合顯示於終端裝置。
2. 如請求項1所述之保險服務優化系統，更具有一核保處理模組，其用以採集使用者之一身份資訊與該投保資訊之一保單資料進行核對驗證，且該核保處理模組用以將驗證成功之該身份資訊與該保單資料進行加密處理。
3. 如請求項1所述之保險服務優化系統，更具有一會員處理模組，其用以分析與統計該解析模組所接收到使用者透過終端裝置輸入之一會員資料，以產生一保險產品推薦資訊，該顯示模組將該保險產品推薦資訊顯示於終端裝置。
4. 如請求項1或3所述之保險服務優化系統，其中，該解析模組具有一資訊接收單元，該資訊接收單元用以接收使用者透過終端裝置輸入之資訊。
5. 如請求項4所述之保險服務優化系統，其中，該解析模組具有一健康監測單元、一健康評估單元及一健康比重確認單元，該健康監測單元用以根據該資訊接收單元所接收該投保資訊中之一健康資訊，該健康資訊包含一健康參數及一健康因素，檢測使用者健康狀況是否在一預設評估範圍內；該健康評估單元用以當該健康監測單元判斷使用者健康狀況在該預設評估範圍內時，該健康評估單元根據預設的神經網路模型與該健康參數，進行使用者健康狀況評估，並產生健康狀況評估之所述解析結果；該健康比重確認單元用以根據該健康評估單元產生之該解析結果，確認該健康因素之所述投保影響比重。
6. 如請求項1所述之保險服務優化系統，其中，該解析模組具有一資訊解析單元，該資訊解析單元用以針對該解析模組接收到該投保資訊進行解析處理，並產生該解析結果。
7. 如請求項1或6所述之保險服務優化系統，其中，該解析模組具有一需求確認單元，該需求確認單元用以根據該解析結果確認該預設投保需求資訊。
8. 如請求項1或6所述之保險服務優化系統，其中，該解析模組具有一產品單元及一投保比例確認單元，該產品單元用以根據該解析結果確認使用者需求，並依據使用者需求對預設之複數保險產品進行排序，該顯示模組將排序後預設之所述保險產品顯示於終端裝置；該投保比例確認單元根據使用者選取所述保險產品及該解析結果，確認被選取之每一保險產品之投保比例。
9. 如請求項1所述之保險服務優化系統，其中，該產生模組具有一初始產生單元，該初始產生單元用以根據該保額保費關聯，產生該初始保額保費組合。
10. 如請求項1或9所述之保險服務優化系統，其中，該產生模組具有一更新產生單元，該更新產生單元根據使用者發送之一資料更新指令及該保額保費關聯，對該初始保額保費組合之一保額數據及一保費資料進行資料更新，產生更新之所述保額保費組合。