南山產物保單查詢的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

以LINE Bot 平台建立人身保險商品AI模型

為了解決南山產物保單查詢的問題，作者黃品傑 這樣論述：

目前國內約有上百種人身保險商品，然而多數消費者無法明確了解自己需要何種保險保障，須由業務員依照消費者需求推薦合適的保險商品。本研究採用保險科技技術，利用問卷進行大數據量化研究，探討人口變數條件對保險種類偏好之影響，本研究共回收646份有效問卷，進行統計檢定分析。結果發現，性別與年齡對保險種類具有顯著差異。使用SPSS MODELER進行購物籃關聯性分析與共現性分析，解析各類別客戶群具有強烈購買意願的保險商品。同時建構保險商品共現性最高之保險組合，提供保險公司做初步市場分析及輔助業務員決策。蒐集各家保險公司販售人身保險商品，賦予權重分數後，建立LINE Bot人身保險商品AI聊天機器人。使用者

輸入自身人口條件後，提供消費者明確的保險商品資訊。

UBI(Usage-Based Insurance)車險之實務探討

為了解決南山產物保單查詢的問題，作者莊千力 這樣論述：

近年來隨金管會積極地推動科技金融，UBI (Usage-Based Insurance)車險是一種新興的汽車保險，其被保險人保費為每個投保人單獨設置。個性化汽車保險機制帶來的挑戰不同於傳統從人計算模組的方式，將帶給一般駕駛人新的體驗。UBI車險係基於使用者付費的概念，將汽車使用情況列入費率考量之影響因子，透過科技並採用大數據分析以計費之方式，例如依據里程數還有駕駛行為評估車險保費，以此給予優良駕駛折扣等相關優惠。本研究藉由分析國內某產險公司之UBI保單，觀察UBI保單之ㄧ些實務概況。目前我國所使用的UBI風險因子費率主要有里程數、急煞車、急加速、急轉彎、平均車速，以及時段駕駛來做為評估保費之

基礎，而此些項目是否能真實的反應出個人駕駛行為與保險費率的相關性是值得去探討的方向。分析結果發現在UBI保單差異分析中男性較容易產生急加速，女性則是急煞車，而在里程數較高者較容易產肇事賠機率，並在平均車速穩定的駕駛狀態下將能降低肇事機率，而總體差異分析數據顯示男性危險駕駛行為高於女性，而此結果也與傳統車險費率，男性風險係數高於女性有著大相同的呼應。在probit迴歸分析方法法結果說明UBI保單與車商保代高理賠率的風險性，以及其它車險項目因子與銷售通路中對於低理賠頻率的風險性。藉由實際數據分析結果將希望此研究論文有助於我國 UBI 保單在駕駛行為因子擬定的多元面向、藉而能消除傳統車險的交叉補貼現

象，以提升UBI車險的銷售市占率，並能有效改善危險駕駛行為，使我國產險公司車險理賠率能有顯著的下降，故為本論文研究之價值核心。