【創業兵團】初創研AI理賠 解法律保險界痛點
▲ 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。
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。
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
