【創業兵團】初創研AI理賠 解法律保險界痛點

科技 13:29 2020/09/22

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LIM專業顧問梁寶儀(中)表示,律師及保險從業員處理理賠時,需花很多時間做資料蒐集,引入AI後,人手可用於更有意義的工作上。左為技術總監吳恩怡、右為董事總經理吳平邦。(林宇翔攝)

新冠肺炎疫情重創本港經濟,打工仔若因工傷意外導致「手停口停」,生活壓力就更大。雖然僱主一般會購買勞工保險,但員工向保險公司申索補償時,也可能需要律師服務,以爭取合理賠償金。

曾被《Asialaw Leading Lawyers》列為香港保險事務七大主要律師之一的梁寶儀,精於處理民事糾紛及商業罪案,在2018年夥拍從事資訊科技管理的吳平邦,成立法律科技(LegalTech)初創LIM,開發出一套人工智能(AI)理賠解決方案JURU,冀加快「傷痛賠償」(PSLA)案例搜尋及賠償計算,解決現時律師及保險從業員的理賠痛點。

吳平邦表示,法律科技(LegalTech)初創LIM意指「Less is More」,冀透過AI軟件提高法律及保險界處理理賠的效率。

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JURU存逾萬案例 搜尋省時

勞工處資料顯示,2019年發生32,872宗職業傷亡個案,當中致命個案增14.2%至249宗,創過去5年新高。以往律師處理理賠時,須參考僱員補償及一般人身傷亡中索償的案例,起碼花上3至5小時,才能找到合適個案。由於律師通常按時間收費,故時間成本相當高。

梁寶儀稱,過去兩年不斷研究、開發及測試JURU,只為提高理賠效率,令保險公司、律師行及傷者得益,達至三贏局面。「意外或醫療保在理賠時需要較多時間審理,但客戶付高額律師費,不應用在律師搜索個案上,重複的文檔工作是否可交由AI負責?」

LIM至今投資8位數字,參與開發人員超過100人,JURU系統內存逾萬宗法庭案例。據介紹,JURU引入AI及神經語言規劃(NLP),用家輸入個案的特定條件後,系統便能自動搜尋出最有參考價值的案例,使搜尋時間大幅減到15至30分鐘。篩選後會按個案的相似度排序,比較類似的理賠往例,推算出合理的賠償金額。

為傷者計算「痛苦費」時,只要輸入申索案的特定條件,JURU便會自動對比過往個案,計算出合理的賠償金額。(受訪者提供圖片)

LIM董事總經理吳平邦指出,計算俗稱「痛苦費」的傷痛賠償時,由於參數太多,包括須評估傷者的年齡、職業、收入、通脹率、賠償利息、傷勢等,人肉計算難免「計錯數」,AI有助提高配對案件的準確度,傷者亦能更快獲得賠償。目前約有10間保險公司及律師樓免費試用JURU,未來有望開發更多功能,甚至與保險以外行業合作。

AI難取代人腦 軟實力具價值

近年AI取代真人律師引發爭議,梁寶儀笑言,訓練AI猶如「湊仔」般,AI學懂所有專業知識後,會變得愈來愈「叻仔」,「但律師最大賣點是腦袋,AI難以取代主觀判斷的工作,例如分析證物、上庭的判問技巧、談判時的語調和表情等軟實力,都是律師價值所在。」

談到法律界數碼轉型步伐,梁寶儀直言尚有很大進步空間,「現在連買樓都要逐張樓契、按揭契翻閱、文件仍堅持白紙黑字郵寄,傳統工作模式難以霎時改變。但業界未至於抗拒應用科技,只是要更多誘因吸引他們轉型,例如解決方案要夠便捷,避免浪費法庭人力、物力。」

LIM技術總監吳恩怡補充,除金融科技(FinTech)外,金融合規科技(RegTech)、保險科技(InsurTech)及法律科技也須互相配合,才能建立起科技生態,「如何將各專業團隊放在一起,就要由政府帶頭推動。」

記者:姚慧儀

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