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南韓文件人工智慧(AI)公司Lomin(로민)向韓國再保(Korean Re，코리안리재보험)供應了用於特殊保險費率審核的AI代理人技術，可將費率申請書、問卷等保險承保審查文件分類、抽取內容，轉換為AI可運用的結構化資料。
南韓科技媒體DigitalToday報導，Lomin為韓國再保推動的「特殊保險費率算定AI助理建置計畫」，提供了旗下文件AI代理人產品「Lomin」。Lomin是一套以視覺語言模型(VLM)為基礎、分析非結構化文件並串接企業業務系統、藉此自動化文件作業的平台。
此次計畫聚焦於將AI導入特殊保險承保(核保)審查流程中的費率算定作業。核保是保險公司審查承保對象風險、藉此訂定保費與契約條件的程序。
Lomin此次負責費率算定AI助理所需的RAG(檢索增強生成)前置處理工作。系統會先依文件類型，將收到的費率申請書與問卷等文件分類並解析內容，再抽取費率算定所需資訊，轉換為結構化資料。
RAG是從外部文件或企業內部資料中檢索相關資訊、供生成式AI用於產出答案的技術。文件事先結構化後，AI在檢索所需項目、產生答案的過程中，便能更容易將原始文件與業務資料相互對應。
針對跨越多頁撰寫的費率申請書，Lomin也開發並導入了多頁文件抽取AI模型，即使文件依頁面拆分，仍能將多頁內容整合為單一業務單位進行分析。
Lomin不僅能處理文字，也能處理含有表格與格式的非結構化文件。該產品並提供可回溯原始文件、確認處理結果依據位置的溯源(grounding)功能，以及各欄位的可信度評分，藉此區分需要人工複核的項目。
姜智洪(Kang Ji-hong) Lomin執行長表示：「在保險等金融領域要將生成式AI與AI代理人真正導入實際業務，關鍵在於能否準確地將複雜多樣的文件轉換為資料。」這句話點出了金融業導入AI時，文件資料化能力才是落地的核心門檻。他並表示：「我們將以過去在主要保險公司、銀行與證券公司大型AI計畫中累積的文件資料化經驗為基礎，引領金融業生成式AI與AI代理人所需的文件AI領域。」
在此次案例中，AI負責的是保險文件的分類、抽取，以及轉換為費率算定所需資料的工作。至於AI是否會獨立確定費率算定結果，以及最終審查與核准流程如何運作，目前均未對外公開。
在韓國再保這項計畫中，Lomin所提供的功能是將保險文件轉換為符合費率算定需求的資料。計畫的具體應用範圍與執行時程，目前尚未對外公布。
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