新光人壽自2013年底導入大數據，研究理賠風險篩選模型，2014年正式推出「壞人模型」。壞人模型最大的特點是從大數據當中，計算出每位保戶的風險分數，以75分作為分界，若分數愈高，代表客戶詐保的可能性愈高。新光人壽透過這套篩選模型，可以初步的篩選出風險高的客戶，一旦發現客戶潛在詐保風險，便會派調查人員前往了解，針對個別客戶採取不同的調查程序。而此壞人模型是以全盤因素綜合分析，符合其中之一個因素並不代表客戶就是詐保，而是綜合各項風險因素，分析個別因素的比率高低之後，得出風險分數的結果。推出此模型近兩年以來，已經替新光人壽每個月減少理賠數千萬，預計不久未來要再推出「好人模型」，篩選出風險極低的客戶，幫助客戶進行快速理賠。
保險公司面對投保人時，其實無法確切的知道投保人的身體健康狀況、生活習慣、家族病史等，無法區分出投保人出險以及理賠的風險，因此保險公司僅能用一個社會整體的平均的機率來估算保費費率。如此一來，只有投保人自己才清楚知道自己的身體以及風險狀況，因而高風險的人的保費水準應該是要高於這平均保費費用，因此高風險的人會增加投保的金額與數量；相對地，低風險的人雖然風險較低，但是卻得要支付對於低風險的人較高的平均保費水準，這會使得低風險的人會減少投保的金額與數量。這表示投保人在保險市場當中，是有資訊上的優勢，當然也就表示保險市場存在資訊不對稱的問題，因此來投保的人大多會是高風險的人，這也是在保險市場上「逆選擇（adverse selection）」的問題。
除了逆向選擇之外，道德危機（moral hazard）也是資訊不對稱的類型之一，發生的原因為交易的一方有一些隱藏的行動（hidden action），而交易的另一方並無法觀察到這些隱藏行動所導致的現象。一般家庭在沒有投保房屋火災險之前，可能因為擔心家裡會發生火災造成財務上以及生命的嚴重損失及傷害，因此會很小心謹慎的防範火災的發生，例如每日外出都會檢查瓦斯是否關緊，出遠門前是否有將電器開關關閉，或是在家中準備好滅火器等等。這些小心謹慎預防發生火災的行為都會使在這個家庭真正發生火災的機率會大大降低。但是當這個家庭找保險公司投保了火災險，由於買了火災險，一旦發生火災保險公司會有補償給付，因而這個家庭在預防火災的心態上可能會有所改變，上述的那些小心謹慎預防發生火災的行為有可能會變成不再重視。例如每日出門前不再檢查瓦斯是否有關緊，出遠門也不去關閉電器開關，家中也不再準備滅火器等等，這樣不重視火災發生的行為將會造成這個家庭發生火災的機率大大的提高。這種由於在與保險公司簽訂保險契約之後，投保人的行為發生改變，並且保險公司無法發現注意到投保人行為改變的現象，這種雙方發生資訊不對稱的現象就稱之為道德危機。
除了火災險之外，醫療方面的保險如意外險、癌症險以及壽險等等也會有相同的道德危機的問題發生。保險公司並無法確切的知道每一位被保險人的健康情況、家庭遺傳病史、生活作息的習慣以及病歷等等，因此僅能依據整個市場平均發生病症的機率、平均的醫療支出、在不同行業類別平均發生意外的機率以及平均壽命來訂定一個平均的保費費率。這個平均保費會造成市場上身體健康狀況較佳、無家庭遺傳病史、會注意生活作息等的被保險人不太願意來投保，減少投保的金額以及數量。原因是對於健康狀況良好的被保險人這個平均保費對於他而言費用過高，投保意願會降低；相反的，這個平均保費會造成市場上身體健康狀況較差、有家庭遺傳病史、不會注意生活作息等的被保險人非常願意來投保，增加投保的金額以及數量。原因是對於健康狀況較差的被保險人這個平均保費的費用對於他而言偏低，加入這個保險的意願就會相當高。上述的狀況就同時具有逆向選擇以及道德危機的特性。
解決逆選擇的方法，在投保醫療險的情況下，保險公司可以利用對保戶進行體檢，根據保戶的身體狀況再去訂定適當的保費，這樣加強稽核的方法可以有效降低逆選擇發生的機會，不過現實上，保險公司並無法對每一位保戶都進行體檢。而在醫療方面道德危機的解決方法，可以將醫療保險中的自付額度提高，這樣就不會被保險人隨隨便便生個小病就去看醫生，但是提高太多的自付額，會讓民眾降低投保的意願。因此如上述壽險公司在科技發達的現在，利用蒐集到的大數據加以分析以及應用，將會相較於過去更能降低發生逆選擇以及道德危機的狀況發生。
1. 請說明逆選擇（adverse selection）及道德危機（moral hazard）的行為對醫療保險市場的影響。
（106身障特考三等 財政學）