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#太魯閣出軌案 #完整保險分析 🔥分享請留言，註明出處分享交流🔥
【從保險規劃來看，台鐵與包商，沒有準備好當一個負責任的單位】

保險之所以重要，是在於事故發生之餘，肇事單位也能透過適當的管道和理賠金，撫慰死傷者，一方面負起責任，一方面也能讓自身機構繼續運作、維持、承擔。

這次，太魯閣號出軌事件是一件人禍，但深入分析相關保險規劃，卻可發現，不論台鐵或包商，都沒有準備好當一個負責任的單位。
　
為什麼❓
　
▌#先說基本事實 ▌

◾️據媒體報導，現場工人表示，他們是花蓮的包商，這個工程做到2021年4月26日滿2年，為義祥工業社承包。

◾️台鐵有投保旅客運送責任保險，每人死亡250萬元，重傷者140萬元，受傷醫療40萬元。

◾️工程車的強制保險，死亡200萬元，失能最高限額200萬元，受傷醫療最高限額20萬元。
　
◾️傳聞中的主承包商東新營造有限公司向兆豐產物投保工程險附加第三人責任險，每人傷亡上限500萬元、每事故上限2,500萬元。

▌#檢視檢討整個工程規劃 ▌

① ｜#工程承攬人 義祥工業社在法律上而言，並沒有法人人格，屬於商號，負責人對於損害賠償是負 #無限責任，包括個人資產都要拿出來清償債務。因此，明明商號負責人對外必須負擔無限清償責任，為什麼義祥還敢用商號作為營業主體❓
　

➡️ 其實是因為，大型承包商拿到工程後，會將工程切割成細碎的工作項目層層轉（分）包，許多 小型承包商 是校長兼撞鐘，為了節省營業成本及稅捐，就使用商號為營業主體。

② ｜義祥工業社用 #商號 當主體，應該投保 #營繕承包人意外責任保險。只是，目前媒體似乎沒有這方面的訊息，所以，義祥工業社有沒有投保？能不能擔起賠償責任？　

③ ｜為什麼鐵路局會接受「可能無力負擔賠償責任」的包商，承包工程❓
　
目前這個工程的發包過程資訊並未被公開，如果按照營造業法規定，一定金額的工程需要什麼要資格的包商都有詳細規範，義祥工業社屬於土木包工業，承攬的工程總金額似乎不能超過720萬。
　

➡️ 所以，除非這次事故發生工程的發包金額很低，否則義祥工業社就只是這件工程的小包商，主承包商另有其人，也就是說，是不是還有其他該負責的人沒有被找出來？
　
從目前媒體更新的訊息可知，這件工程的主承包商似乎是東新營造有限公司，義祥工業社是下游包商，但也有人臆測是義祥工業社向東新營造借牌投標。無論二者間的關係是什麼，東新營造都有可能對本次意外事故負擔連帶的賠償責任。

④ ｜許多媒體質疑現場為什麼沒有設置護欄，防止外物侵入軌道區？沒有設置誰該負責❓
　
從媒體所刊登的現場照片來看，工程車滑落的位置似乎是一條工區內的施工便道（經驗判斷，僅供參考，還是要以工程契約文件為準），有些時候這種施工便道都是屬於 #假設性工程，該怎麼做？要不要設置護欄？在招標文件上未必會顯示出來，僅在工程預算上編列假設性工程的項目，讓得標廠商自行運用。
　
得標廠商在得標後開工前要製作施工計畫後送審，說明要如何完成主體工程，施通便道及護欄有無需要？如何施作？會在上面有所說明。
　

➡️ 因此，首先應該了解，現場的 #施工便道是主體工程的一部分或者是假設性工程❓如果是主體工程，設計時有無考慮設置邊坡護欄？如果是假設性工程，施工計畫中有無考慮設置邊坡護欄？誰負責撰擬施工計畫？誰審核施工計畫？都有待釐清、找出負責人。
　

⑤ ｜為什麼自然人負擔無限責任，卻似乎沒有投保相關責任保險❓
　
公共工程在招標時都會要求得標廠商要投保投保 #工程保險 及 #第三人責任險，主要承包商一定會去投保，取得保單後陳報給工程發包機關，但是轉（分）包商會不會去投保，似乎就沒有強制性。

➡️ 這件事故到目前為止，沒有更多關於主承包商是誰的訊息，雖有媒體提到東新營造，但兩者關係仍然不明。東新營造或義祥工業社無論誰是主承包商，必然有投保 #第三人責任保險。
　
如果主包商有其他保單加持，倘若財力較義祥工業社更雄厚，或許有望爭取更多理賠。
　
唯有解答上述疑慮，才能為死傷者思考如何爭取更高的理賠金。
　

▌#換個角度思考：義祥、台鐵，該如何保險，才能妥善負責❓ ▌
　
如果義祥工業社想規劃保險，在工地使用的工程車所造成第三人的損害，該如何投保？如果考慮受害的第三人有可能是定作人台鐵，又該如何規劃保險？
　

ℹ️ 針對義祥工業社：
工程包商為避免施工過程中造成第三人的損害，可以投保 #營繕承包人意外責任保險。
　
⚠️但這類保單不承保依法應領有牌照之車輛所致的損害，也不保工程定作人的鄰近財物。
👉車輛應該要 #另行投保第三人責任保險，定作人鄰近財務則要另行加保「保險定作人財物附加條款」。
👉在此附帶一提，東新營造雖有投保工程險附加第三人意外責任險，但是這張附加險並不承保領有公路行車執照之車輛所造成的損失，除非該車輛經約定投保施工機具並載明在保險契約內，才例外承保。
因此，這一張保單在本件事故未必會派得上用場。

ℹ️ 針對台鐵：
台鐵投保 #乘客運送責任險 的依據是鐵路法《第62條》和《第63條》規定，分別為：
　
《第62條》鐵路機構因行車及其他事故致人死亡、傷害或財物毀損喪失時，負損害賠償責任。
前項鐵路行車及其他事故之發生，如能證明非由於鐵路機構之過失者，對於人之死亡或傷害，仍應酌給卹金或醫藥補助費。但事故之發生係出於受害人之故意或過失行為者，不在此限。
　
前二項損害賠償、卹金或醫藥補助費發給基準、方式及其他相關事項之辦法，由交通部定之。
　
《第63條》鐵路旅客之運送，應依交通部指定金額投保責任保險。這項規定多數的說法是解讀為推定過失責任，也就是說，發生事故的時候，除非台鐵能證明自己無過失，否則就要負擔賠償責任。
　

⚠️ 只是，根據媒體報導，#交通部定的投保金額與一般損害賠償的要求相距甚遠。若以大型工安意外事故而言，更是杯水車薪。
　
目前的投保金額，#連填補民法侵權行為的損害賠償都無法滿足❗️

遑論2014年高雄氣爆案每位罹難者的賠償金高達1200萬元；2015年復興航空空難、每位罹難乘客賠償1490萬元，2018年普悠瑪號翻車賠償金額1570萬。

上述兩者可說是近年來重大意外事故的賠償參考基準，但交通部似乎沒有與時俱進，調高台鐵的 #乘客運送責任保險金額。
　
👉台鐵乘客運送責任險的保險金受領人與汽車強制責任保險會不同，前者是以轉嫁台鐵的責任為規劃基礎，所以是依照 #民法侵權行為 規定的各項損害來決定，後者是以保護受害第三人為出發，請求權人是依照汽車強制責任保險法，兩者略有不同。
　

▌最後：關於 #健保體系所支付的醫療費用 ▌
　
送醫救治的傷者，健保體系所支付的醫療費用，將來健保局會向應負責的單位或人代位求償❗️
　
上述說法的法律依據為《#健保法 第95條》：
保險對象因汽車交通事故，經本保險之保險人提供保險給付後，得向強制汽車責任保險之保險人請求償付該項給付。
　
保險對象發生對第三人有損害賠償請求權之保險事故，本保險之保險人於提供保險給付後，得依下列規定，#代位行使損害賠償請求權：
　
一、公共安全事故：向第三人依法規應強制投保之責任保險保險人請求；未足額清償時，向第三人請求。
　
二、其他重大之交通事故、公害或食品中毒事件：第三人已投保責任保險者，向其保險人請求；未足額清償或未投保者，向第三人請求。
前項所定公共安全事故與重大交通事故、公害及食品中毒事件之最低求償金額、求償範圍、方式及程序等事項之辦法，由主管機關定之。
　
　
【作者：©北宇管顧公司總經理劉北元。曾任律師及金管會保險局人身保險商品審查委員。處理高雄氣爆案、台中捷運鋼樑墜落等重大事件民事賠償與保險理賠】
　
#保險法 #權威 #劉北元 時事觀點
#台鐵 #工程 #包商 重大交通事故 #理賠
#代位求償 #民法 #健保法

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我們該如何規範人工智慧 (全文)？

#COMPUTEX，這個跟我一樣歲數的電腦資訊展會，我竟然直到今年才首次踏入。

這次受主辦單位之一的 #外貿協會 （ #TAITRA）邀請，在上週三（5/29）來到位於南港展覽館 2 館4樓的「 #SmarTEX」展區參觀，與多家參展公司交流。我雖然自己經營過科技媒體網站，但我不是擅長採訪會展的記者，也不是好的 3C 部落客，因此我抱著「幫自己正在思考的問題取材」的目標，前往這場大型科技會展。

（先說：因此這篇文章不會有太多展覽展位上產品的細節跟照片，請大家見諒。）

而我最近在想的問題，也就是本篇文章的主題是：進入人工智慧時代，我們該如何規範人工智慧？

或者，我們也可以反過來問：人工智慧該如何規範我們？

自認偏樂觀派的我，其實不希望讓大家覺得「人工智慧的未來真糟糕」，我的個人偏見是：大致來說，我喜歡科技，儘管科技的確會帶來衝擊，但只要我們更願意去思考，就更有機會讓未來往比較好的方向演進。所以談這個議題，目的是要避免要是這樣的狀況真的發生了，我們才懊悔地說「這真糟糕，為何我們沒有早點想到。」

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關於人工智慧的規範問題，首先，我們來看看 MIT 媒體實驗室做的一個調查「道德機器」（網址：http://moralmachine.mit.edu/hl/zh）。

在這個網頁裡頭，有許多類似「#電車難題」的情境，需要你來回答。每一個參與者，需要回答 13 個題目，每個題目只有兩個選項。在每一個題目的情況中，都有一輛突然煞車失靈的自動駕駛汽車，而你必須做出選擇，要繼續前進，或是轉彎離開。

例如在某個二選一的情況中，你認為這台自動駕駛車該繼續直衝，撞死一個成人男性，還是轉動方向盤，讓車子撞上另一側的護欄，殺死車上四個人，包括兩名兒童？

在另一個二選一的情況中，這台自動駕駛車上只有一隻貓，若繼續直衝，會撞上護欄，讓貓死於非命，但若自駕車往左彎，貓的性命可保，卻會撞死一位正在違規闖紅燈過馬路的遊民。

類似這樣的二元選擇有很多種變化，例如過馬路的可能是動物、可能是罪犯、可能是醫生，嬰兒，或是這些人的綜合隊伍，他們或許是違規過馬路，或許是遵守交通規則但運氣不好。而車子直衝或轉彎，也隱含了道德選擇。推薦各位都上道德機器的網頁去回答看看，看你會不會跟我一樣覺得實在是逼人太甚，到最後根本就放棄思考（XD）。

這個網頁告訴我們一件事：我們不可能對各種狀況產生共識、或得出任何堪稱正確的答案，事實上這個調查也不是要用多數人的意見來決定未來的自駕車要是真的煞車失靈的時候，該做出什麼行動。然而這個調查提醒我們，當越來越多的「人工智慧代理」進入我們的生活，就會產生更多類似的道德難題。

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舉例來說，若一個 #人工智慧股票交易系統，因為對政治領袖發在社群媒體上的文章產生錯誤的解讀，而決定拋售某一檔股票，造成連鎖反應，讓投資者大賠一筆，這樣的損失該由誰來負責呢？

延伸閱讀：〈AI 機器人害我投資賠錢，我能告他嗎？〉
https://www.techbang.com/posts/70447-ai-robot-made-me-invest-money-can-i-sue-him

舉例來說，若一個 #人工智慧戀愛配對系統，推薦了一位居心不良的對象給另一個使用者，最後使用者被騙財騙色了，誰會受到最多的指責呢？誰「#與惡的距離」最近呢？

再舉一例來說，如果用於門禁或 ATM 的臉部辨識 AI 系統出問題，太過嚴格以至於讓使用者開不了門、領不到錢，或是太過寬鬆使歹徒得以利用，那該怎麼定義問題的範圍，用理性的方式來解決呢？

臉部辨識作為服務升級的關鍵，從智慧零售到智慧家居到智慧服務，都少不了這項技術的身影，也是人工智慧使預測平價化的代表。只要你拿著這一兩年出的新手機，想必也不會陌生。例如我這次參訪的 #訊連科技（CyberLink）展場主打「FaceMe」AI 臉部辨識引擎，他們提供 SDK 與多家科技廠商合作，包括 #宏碁雲端、#奇景光電、#微程式、#凌群、#達碩 等。我也拜訪了同在 SmarTEX 展出的達碩智慧科技，了解他們使用這套臉部辨識引擎，針對銀髮照護、社區管理、企業差勤管理等不同情境設計的解決方案。即使在我與訊連跟達碩的主管談話時，他們自謙還不是目前領先的廠商，但他們的服務也已經非常成熟，可見這樣的軟硬體整合套裝將持續普及到各地，而台灣中堅企業將成為關鍵推手。

美中貿易戰，加上美國可能逐步針對有侵犯人權之虞的監控科技施加圍堵禁令（如 #海康威視、#浙江大華、#商湯科技 等），突顯出台灣提供類似服務的企業所能提供的安全價值，但即使如此，這項科技本身還是帶給社會其他挑戰。訊連科技的連啟民協理跟我說，臉部辨識的準確性不是 0與1 的取捨，他們的 SDK 能夠針對不同情境，讓配合的廠商自行調整精度，掌控風險，例如從一般社區門禁的萬分之一調到 ATM 的十萬分之一，同時使用邊緣運算技術（Edge Computing），讓資料不用都到雲端，降低反應時間及資安疑慮。

我在展場也與 #康訊科技 及 #訊舟科技 兩家公司進行交流。康訊從圖資起家，以地理定位技術切入車載系統設備，扎根台灣30多年來，已經成為全球領先的車隊管理服務商，不管是共享汽機車、物流公司、校園巴士、救護車、消防車都是他們服務的客戶。他們提供的設備就像車上的黑盒子，可以完全掌握車輛的狀況，如透過監測引擎啟動狀態，可以知道司機是否過勞；透過監測燃料消耗情況，可以知道是否有偷油的情形發生。而全球客戶累積的數據也成為重要的資產，可以協助物流業者優化路線。

訊舟作為老牌網通公司，這次展出許多產品，我認為最亮眼的就是他們與中研院陳伶志博士合作推出的「空氣盒子」，我雖然早就知道空氣盒子，卻是第一次看到並且從訊舟的角度聽這個已經是公民科技典範的故事，目前在全台已經有 4,000 多台設備上線，密集監測空氣品質，累積的數據也已經可以做到空品預測。

另外，這次在 SmarTEX，科技部推動的 #GLORIA 國際產學聯盟現場展出 67 項前瞻技術，我也與聯盟中的幾所大學交流，例如 #中國醫藥大學 推出能夠判讀骨齡、癌症等資訊的 AI，節省醫師判讀時間，加速診斷。#國立交通大學 伍紹勳博士則與 #新光醫療團隊 合作，用像是貼在東尼史塔克胸口的智慧貼片，只用3導程就能正確模擬專業醫療設施12導程的ECG心電圖信號，大幅改善病患的行動自由，也顯著降低成本。而具有超過 2,000 例達文西手術經歷的 #臺北醫學大學劉偉民醫師團隊，則在擁有大量醫師第一視角錄影的基礎上，推出手術教學平台，包括 VR 手術直播拍攝，與虛擬手術教學模擬系統。

從訊連、達碩、康訊、訊舟到這三個來自學界的醫療技術案例，可見都與數據分析、人工智慧辨識判讀、虛擬模型建置有關，儘管我相信在台灣醫療與科技、工程多重優勢下，他們都前景可期，但該問的仍然要問：要是出了差錯，怎麼辦？誰負責？各團隊對此問題顯然也都深思熟慮過。而我將他們給我的回答整理，加入我對「人工智慧如何規範」這個問題的答案。

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#以自駕車為例思考

著名的科幻小說家艾希莫夫，在1942 年的短篇小說 Runaround 以及後來的機器人系列裡頭，提出了機器人三原則（Three Laws of Robotics），很多人可能都會背了，這三原則分別是：第一，機器人不得傷害人類，或坐視人類受到傷害；第二，除非違背第一法則，否則機器人必須服從人類命令；以及第三，除非違背第一或第二法則，否則機器人必須保護自己。

參考：Three Laws of Robotics
https://en.wikipedia.org/wiki/Three_Laws_of_Robotics

這三原則聽起來很周密，但其實並非如此，而且也不太現實。以自動駕駛汽車作為案例吧，自動駕駛汽車是這一波人工智慧發展最受關注的領域，而且因為許多國家政府正在積極制訂法規，自駕車的自動化程度，跟依據自動化程度而制定的責任歸屬，也比較清楚，值得用來舉一反三，幫助我們思考，人工智慧要是進入到每一個領域，會帶來多少該仔細考量的變化。

那麼，到底什麼是自動駕駛汽車呢？你可能聽過什麼 Level 3，Level 5 的，那指的是自動駕駛的自動化程度分級，我們可以用這張表來簡單呈現：

這個分級定義，是由國際汽車工程協會（Society of Automotive Engineers, SAE）所提出的，已經獲得廣泛的共識。從第零級到第五級，共有六個層級。第零級的自動駕駛就是毫無自動化，一直到第二級，都還是以駕駛員為主，機器提供輔助。

但從第三級開始，負責開車的就是機器了。人類駕駛頂多在緊急狀態作為備用選項。第四級之後，就連緊急狀態也是由機器來應對，人類就從駕駛這件事基本退場了。到第五級的情況，就像是有一個超級人工智慧在負責開車，相信到時候，超級人工智慧也不會只用在車上。

目前已經有幾家汽車公司宣稱自己的自駕車達到了第三級，例如 #奧迪、#特斯拉、#現代汽車 等，大部分車廠也都表示在 2020 年就會推出第三級的自駕車。Google 旗下的 Waymo 以及台灣的財團法人車輛研究測試中心 ARTC 則表示都已經有第四級自駕車的技術能力。

日本政府非常積極地花工夫在自動駕駛的規範上，日本的「投資未來委員會」在 2018 年底，便提出了已經研擬多年的自動駕駛汽車指導原則。根據報導，日本首相安倍晉三希望透過採取具體步驟，建立法律框架，讓日本成為率先制定國家級規範的國家。首要處理的就是第三級自動化情況下的監督跟法律方向。我們就來看看，在自駕車的規則上，日本是怎麼想的？

日本的規則是，通常來說車主需要對車輛自主運行時發生的事故負責，並且由政府規定的汽車保險公司承保。如果車輛系統有明顯的缺陷，該負責的就是汽車製造商。強制性保險這一步確定了之後，保險公司也就能夠制定方案，讓車主選擇，要保哪一種。

另外，為了釐清事故的原因，自動駕駛汽車需要完整記錄位置、轉向、人工智慧系統操作狀態的信息，也就是說，得要有像是飛機黑盒子這樣的裝置。

那如果遇到新型態科技犯罪者或駭客呢？只要車主有採取適當的安全措施，例如更新車輛系統或維護保養，那麼若是因為駭客攻擊或入侵造成損害，就視同汽車被偷走了。

除了這幾個大方向以外，還有不少問題待解決。因為剛剛說的都只是民事責任，財產相關的規範，但還沒有碰觸到刑事責任，如果真的因為自駕車的缺陷而造成傷亡，除了車主以外，程式開發者，汽車製造商該負起哪些連帶的責任呢？若不能盡快釐清，程式開發者跟汽車製造商就難以決定是否該正式推出產品。

另外，自動駕駛的操作條件、例如速度限制，運作的時間長短，天氣狀況也都得考量，就像各種已經存在的汽車安全規範一樣，人工智慧控制系統的標準、對網路攻擊抵禦的強度，也都得一一制定。

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而以自動駕駛為案例，可以幫助我們思考該怎樣規範其他人工智慧的應用情境。歸納我這次到 SmarTEX 參訪交流的心得，我想比起艾希莫夫的機器人三原則，我們該建立的思考原則其實是這四個：

#面對此時此刻的人工智慧該有的思考原則

第一，#釐清主控權。整項任務中，是人類還是機器掌握主控權？能否以清楚的層級概念來劃分人類或機器的掌控程度？就像自駕車這樣呢？另外，在關鍵決策點，人類有沒有介入，是否被要求介入？這些都必須根據不同的應用環境來一個一個釐清。

第二，#損害管理與風險溝通。在發生意外的時候，擁有者、使用者、設計者、販售者、維修者等角色，是否已經明白可能要負的對應責任？這些責任的政府主管機關與相關的法律有哪些？其實每一樣新的科技進入我們的生活，都會有一段學習曲線，我們不太可能在了解所有問題、解開所有疑慮之後才採用新技術，而是必須妥善跟每一個角色溝通風險。

第三，#數據紀錄透明化。為了忠實檢討意外發生的原因，人工智慧系統需要持續紀錄運作狀況，以及感測器所收集到的各種資訊。並且要確保訓練人工智慧的資料也是可受檢驗的，避免造成系統化的偏見。另外也同等重要的是，收集數據的單位，像是企業、保險公司或政府，有義務證明，收集這些資訊，是必要且適當的。例如飛機上機長跟駕駛員的通話可以收集，但車內的通話該不該收集呢？商店內的顧客對話該不該收集呢？

第四，#系統思維。任何意外發生，都要了解，系統總是存在一定的風險，告知風險機率跟可能的狀況類型。以「不責難」的出發點，來面對後續的檢討，才能讓各角色更願意把系統中的臭蟲或不當行為揪出來，最終的目標是讓這個能夠便利更多人、拯救更多人的系統，越來越好。就像醫療一樣，如果每次只要有病人在手術中過世了，醫生都要被告到賠上身家，那還會有醫生願意繼續替病人動手術嗎？當醫療行為中有越來越多具有人工智慧的機器介入，診斷疾病、決定麻醉份量、甚至用機械手動手術，我們就不得不分配信任給更多的角色。

從 COMPUTEX 的 SmarTEX 展區上琳瑯滿目結合了人工智慧的技術，可以肯定人工智慧已經，也即將進入每一個我們可以想像得到的層面，過去的規範將無法適用，而且即使訂出新規範，也會很快過時。我們不可能完全理解我們部署的人工智慧系統的風險。當前的機器學習運行得如此之快，以至於沒有人真正知道機器是如何做出決策，通常連開發人員也不知道。這些系統還會持續從環境中學習並更新他們的函式，這使研究人員更難控制和理解決策過程，在這樣缺乏透明度，也就是常說的黑盒子問題籠罩下，要建立道德準則跟規範，當然就極為困難。

然而若不要大驚小怪，將人工智慧與人肉智慧對等來看，人類花了幾千年建立起的道德準則，同樣漏洞百出，我們卻也習慣了。人類專家有的偏見跟偏誤更是問題層出不窮，而我們也是一直倚賴這樣有缺陷的專家系統在運作。此刻的人工智慧浪潮，正給了我們機會跟動力，檢視我們習以為常的那些想法，我認為以上的四原則，更有助於我們迎向已經到來的未來世界，而開發出這些技術，推出產品與服務的企業，若都能夠率先思考這些問題，也是我們所期待的。就如同我在這次 COMPUTEX SmarTEX 展區上看見的一樣。

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最後，我雖然只逛了整個 COMPUTEX 的一部份，但很感謝外貿協會，讓我能不只是走馬看花，而是深入與廠商對話跟採訪，非常有收穫。幾乎每一家我逛的展位，都跟數據、AI（起碼是機器學習）有關，並將其結合硬體，整合出具有市場競爭力的方案，雖然我沒有資格替他們的產品背書，但我覺得深入談過之後，他們都對自己的產品與服務非常有自信，或許並非市場的領先者，也已經看見該切入的定位與成長的路徑。

今年的 COMPUTEX 展會已經結束，不過以後若有機會前往類似會展活動，很推薦大家跟我一樣帶著問題意識去逛逛，跟這些未來世界的打造者聊聊，畢竟我們得住在裡面。

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Medium 版：http://bit.ly/2HLuT8p

速審學保條例 別屢屢流標

陳添丁／國會聯絡人（竹縣竹北）

學生團體保險招標作業又到啟動階段。記者謝梅芬／攝影

攸關三二○萬名中小學生權益的學生團體保險招標作業又到啟動階段，然結構性問題未解，可預見年復一年屢屢流標，最終總靠政府溫情喊話，請保險公司善盡社會責任的戲碼將再次上演。

現行學生團保制度最大癥結在，顯具高度公益性的政策保險硬是套上商業保險模式運作，在保費由政府決定，承保範圍逐年擴大及理賠率不斷攀升情況下，保險公司自然卻步。筆者曾擔任主辦招標作業的科長，在此拋轉引玉，期喚起社會關注：

第一、明確化學生應參加此保險：高級中等教育法與國民教育法所規範均為「學校應辦理學生團體保險」，學生應參加之規定則見於子法的高級中等以下學校辦理學生團體保險辦法，致少數家長以法律位階質問學校強制力何在，拒不參加。

第二、採行政委託模式辦理：現況每年學生團保理賠達十八萬餘件，以政府人力礙難自辦，建議可比照汽車責任險，由主管機關許可得經營之保險業者代辦，以借民間專業同步達成政策目的。

第三、保費採「無盈無虧」原則經營：目前係由保險公司自負盈虧，保費則政府決定，顯不合市場機制，建議回歸政策保險立意，保費盈虧由政府負擔，盈則滾入專戶，以備不時之需；虧則透過預算編列補平。保險公司之承辦獲利則是由政府提供合理之代辦費。

去年為利學生團保於第七次招標時順利標出，新增幼兒帶病投保不理賠條款，引發重症兒家長淚控政府漠視弱勢，讓人於心不忍。然唯有回歸政策保險制度運作，相關爭議才能終了，希立法院能盡速排審。