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初创研AI理赔 解法律保险界痛点
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发表时间 2020-09-25 07:10:34

   新冠肺炎疫情重创本港经济,打工仔若因工伤意外导致“手停口停”,生活压力就更大。虽然雇主一般会购买劳工保险,但员工向保险公司申索补偿时,也可能需要律师服务,以争取合理赔偿金。


LIM专业顾问梁宝仪(中)表示,律师及保险从业员处理理赔时,需花很多时间做数据搜集,引入AI后,人手可用于更有意义的工作上。左为技术总监吴恩怡、右为董事总经理吴平邦。(林宇翔摄)


   曾被《Asialaw Leading Lawyers》列为香港保险事务七大主要律师之一的梁宝仪,精于处理民事纠纷及商业罪案,在2018年伙拍从事信息科技管理的吴平邦,成立法律科技(LegalTech)初创LIM,开发出一套人工智能(AI)理赔解决方案JURU,冀加快“伤痛赔偿”(PSLA)案例搜寻及赔偿计算,解决现时律师及保险从业员的理赔痛点。


JURU存逾万案例 搜寻省时


   劳工处数据显示,2019年发生32,872宗职业伤亡个案,当中致命个案增14.2%至249宗,创过去5年新高。以往律师处理理赔时,须参考雇员补偿及一般人身伤亡中索偿的案例,起码花上3至5小时,才能找到合适个案。由于律师通常按时间收费,故时间成本相当高。


   梁宝仪称,过去两年不断研究、开发及测试JURU,只为提高理赔效率,令保险公司、律师行及伤者得益,达至三赢局面。“意外或医疗保在理赔时需要较多时间审理,但客户付高额律师费,不应用在律师搜索个案上,重复的文档工作是否可交由AI负责?”


   LIM至今投资8位数字,参与开发人员超过100人,JURU系统内存逾万宗法庭案例。据介绍,JURU引入AI及神经语言规划(NLP),用家输入个案的特定条件后,系统便能自动搜寻出最有参考价值的案例,使搜寻时间大幅减到15至30分钟。筛选后会按个案的相似度排序,比较类似的理赔往例,推算出合理的赔偿金额。


   LIM董事总经理吴平邦指出,计算俗称“痛苦费”的伤痛赔偿时,由于参数太多,包括须评估伤者的年龄、职业、收入、通胀率、赔偿利息、伤势等,人肉计算难免“计错数”,AI有助提高配对案件的准确度,伤者亦能更快获得赔偿。目前约有10间保险公司及律师楼免费试用JURU,未来有望开发更多功能,甚至与保险以外行业合作。


AI难取代人脑 软实力具价值


   近年AI取代真人律师引发争议,梁宝仪笑言,训练AI犹如“带娃”般,AI学懂所有专业知识后,会变得愈来愈厉害,“但律师最大卖点是脑袋,AI难以取代主观判断的工作,例如分析证物、上庭的判问技巧、谈判时的语调和表情等软实力,都是律师价值所在。”


   谈到法律界数码转型步伐,梁宝仪直言尚有很大进步空间,“现在连买楼都要逐张楼契、按揭契翻阅、文件仍坚持白纸黑字邮寄,传统工作模式难以霎时改变。但业界未至于抗拒应用科技,只是要更多诱因吸引他们转型,例如解决方案要够便捷,避免浪费法庭人力、物力。”


   LIM技术总监吴恩怡补充,除金融科技(FinTech)外,金融合规科技(RegTech)、保险科技(InsurTech)及法律科技也须互相配合,才能建立起科技生态,“如何将各专业团队放在一起,就要由政府带头推动。”


法律科技AI市场 2026年料破2900亿


   据市场调研公司Zion Market Research一份关于法律科技(LegalTech)的报告显示,至2026年,全球法律科技人工智能(AI)市场规模将达378.58亿美元(约2,933亿港元)。


   报告指出,愈来愈多法律专业人士意识到,AI有助减省时间及成本,同时提高准确度,故业界正加快引入AI处理文档工作。


逾3成受访律师楼引入


   此外,据Bloomberg Law(彭博法律)公布的《Legal Technology Survey(02020)》调查发现,在访问的331名律师中,达34%受访者表示公司正采用AI或机器学习技术,比2019年的23%有所上升;而没有应用相关技术的有32%,比去年54%减少,反映法律界开始增加科技应用。


   调查又指,AI最常用于法律研究(82%)、电子搜证(59%)、文件审查(52%)、起草工具(34%)、合约管理(26%)、诉讼分析(26%)及合规与风险分析(19%)。


   摘录自香港经济日报。

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