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逢甲大學 金融博士學位學程 張倉耀、陳森松所指導 黃勝勇的 運用數據分析與人工智能建構壽險業務員舞弊預測機制-NS壽險個案研究 （2021），提出南山人壽保戶服務中心關鍵因素是什麼，來自於數據分析、決策樹、隨機森林演算法、支持向量機、偵測監控機制。
而第二篇論文銘傳大學 風險管理與保險學系碩士在職專班 邱芝駖、吳曼華所指導 許雅君的 人壽AI核保模式發展之研究：以糖尿病為例 （2021），提出因為有 金融科技、智能核保、數位科技、人工智慧、糖尿病的重點而找出了 南山人壽保戶服務中心的解答。
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重視保險經代的108個理由
為了解決南山人壽保戶服務中心 的問題，作者陳亦純 這樣論述：
經紀人的角色 保險經紀人扮演保險公司和客戶之間的橋樑，以客戶的權益為優先考量，從所合作的保險公司商品中，規劃出對客戶最有利的商品組合，例如：A保險公司的壽險+B保險公司的醫療險+C保險公司的意外險。 經代公司的竄起 過去傳統保險公司寧可培養本身的業務員，而不願意開放經紀人與代理人的行銷管道。然而隨著保險市場的轉變，消費者的需求更多元，保險業的行銷制度走向產銷分家已是可預期的趨勢。保險公司因應需求面來規劃好的商品，而行銷業務，員工教育訓練等則交由代理人、經紀人即可，無形中也節省了一筆龐大的支出。在此發展趨勢之下，保險代理人、經紀人的市場已逐步擴展開來。 消費習慣改變，經代業更具優勢 買
保險除了向壽險公司直屬業務員投保外，現在愈來愈多重視貨比三家的精細算消費者，再找上保險經代公司，代為規劃保險組合，詳加比較，再選擇最符合個人或家庭保險需求的投保管道。台灣自加入世界貿易組織(WTO)以來，保險市場為的因應國際化而漸次開放，市場上已有愈來愈多的商品可供選擇與比較，以目前台灣投保率已超過167%的程度觀察，消費者對於購買保險的觀念與態度早已轉變，消費者變得更聰明也要得更多了。 這個開放的市場將吸引更多的外商來台，國外成熟市場像英、美等國家，透過經紀人、代理人處理保險業務的情形已行之有年，這股趨勢也勢必帶給台灣的保險行銷市場新的刺激。 保險界人士預估，目前國內保險經紀人與代理人公司
家數，合計已達900家左右，在消費者意識的提高、顧問化服務水準的要求及保險市場的逐漸開放下，我國的保險經紀人、代理人的發揮空間勢必日趨擴大。本書架構 在本書108篇小品中，作者由價值面、商品面、環境面、收益面、組織面、態度面等六個面向，深刻頗析經代公司優勢，更難能可貴的是，作者過去擔任過保險公司業務員、處經理、副總經理，轉型為經代公司經營者，對壽險業、經代業之認知可說無人出其右，加上流暢的文筆，將保險業的時代趨勢、經代公司的無限可能、從業人員生涯規劃…等，客觀地昇華出來，提供金融理財人員思考的空間，同時也提供消費者慎選商品更明智的選擇。 此外，本書中所呈現積極卻不功利的工作態度及觀念，不僅
金融理財人員適合看，一般社會人士及即將踏入社會的新鮮人都適合看，作為現代青年自我規劃的視野與遠見之參考。作者簡介【董事長-陳亦純經歷】 ．1975年進入保險界(南山人壽) ．慶豐人壽(現保誠人壽)副總經理 ．美商大都會國際人壽資深副總經理【現任】 ．工商時報、人間福報、Advisers財務顧問雜誌專欄作者 ．台北市保險業職業工會高級顧問 ．台名保險經理人股份有限公司董事長 ．貞觀財務管理顧問有限公司董事長【受訪/演講單位】 台灣各大學、保險公司、銀行、扶輪社、商業會、工業會、文化中心、工商時報、經濟日報等講座；中廣、正聲、全民、台北、中天、佛光衛視、非凡…等電市視電台專訪。【重要事蹟】 ．
各大學院校、銀行、保險公司、社團、報社聘任講師 ．第二、三、四屆世界華人保險大會講師 ．1997年第四屆亞洲壽險大會講師 ．1995.2001年保銷年度巡迴講座講師 ．2000年馬來西亞壽險研討會講師 ．2004年佛光山巡迴演講講師商大都會人壽 資深副總經理【重要戰績】 ．南山人壽第一、二、三屆意外保險部大會會長 ．自1980年至1990年連續11年年度各項大賽首獎 ．2002年參與馬來西亞亞洲人壽“亞洲之家”創造七週２０２０件超越平常十倍佳績之卓越數字 （被譽為世界奇蹟）
運用數據分析與人工智能建構壽險業務員舞弊預測機制-NS壽險個案研究
為了解決南山人壽保戶服務中心 的問題，作者黃勝勇 這樣論述：
因應目前壽險業務員挪用保費舞弊之事件，雖然案件量不高，但舞弊樣態及手法不斷演化而多變，很難在業務員出現異常行為當下進行有效阻擋，倘未能提前預警，雖是單一挪用保費舞弊個案仍可能帶來財務的損失及對公司商譽的傷害，兩者之間的平衡需要不斷動態修正，因此提前進行防範勢在必行。本研究採用決策樹、隨機森林演算法、支持向量機等計量方法，將個案公司現有保戶及業務員之行為資料，運用數據分析與人工智能，建置即時分析挪用保費類型與模式，並進行挪用保費的偵測及監控分析，提升各項防制行動的周密度及運作效率，阻斷風險擴大及達到嚇阻之效果。本研究結果發現，三種機器學習模型間之共同影響因子為「保戶墊繳比率(近一年)」及「保戶
借款比率(近一年)」，此兩個因子在業務員挪用保費預測機制中具有關鍵的影響，另還有「五年內法扣紀錄」、「年資」、「合約層級」、「保戶墊繳比率(歷年)」、「保戶借款比率(近三年)」、「保戶墊繳比率(近三年)」及「業務員個人保單墊繳比率(歷年)」等因子分別於三種機器學習模型中亦具有其重要性。三種機器學習模型方法，以支持向量機模型達到最佳的分類效果，其次則為隨機森林，決策樹則在三種模型方法中表現較不顯著。
人壽AI核保模式發展之研究：以糖尿病為例
為了解決南山人壽保戶服務中心 的問題，作者許雅君 這樣論述：
因應人工智慧技術成長快速，其相關技術對於金融科技將產生巨大且深遠的影響。不論是在風險篩選上的資料庫數據蒐集及建立，如何透過數位技術的引進，取代核保人員現行的工作內容，必然是每家保險公司需要去思考的未來發展。本研究以罹患糖尿病核保評估流程做為討論的議題，探討其核保評估內容找出應整合方向。為達以上述研究目的，本研究採用深度訪談法，共訪談8名任職於人壽保險業中包括3名核保部門單位主管、2名系統規劃專員及2名核保審查人員，主要訪談內容將著重探討核保人員對於現行及未來保險數位科技發展的認識以及未來展望。彙整分析結果了解數位科技運用上對於人壽保險公司的主要影響並做出建議。期望透過本研究可以進一步發現如何
強化AI智能核保的危險辨識能力以及未來該如何整合AI數位科技運用及現行實務執行核保人員，進行危險篩選的辨識作業模式的轉換及導入可行性重要研究發現如下所述，以及糖尿病核保作業走向數位科技之智能化發展可能面臨的問題及衝擊為:1.保險業數位科技發展是很重要的趨勢，最明顯就是運用在網路投保、行動化投保以及智能核保運用上。2.大量數據資料的建立，絕對會是未來核保發展的主要發展目標。3.主管機關高度監理之下，整合現有核保人員專業知識資源並建立一套合乎規範並以智能核保流程取代，是各家業者努力之方向。4.結合核保實務經驗並運用大量的資料來源提供各面向之核保決策模型，降低需額外查詢參考資料的時間。5.核保人員可
貢獻公司其專業技術至大數據資料分析，將其相關數據轉化成公司可利用之資產，將自有專業技術有效轉移並透過科技技術留下規則，並以轉型成核保資訊分析的專責單位為目標。6.多方培養相關專業人士，包括IT、核保、資料分析、理賠、再保以及精算等相關單位通力合作，方能有效因應數位浪潮來襲。