多元應用 創造安全監控新商機
多元應用 創造安全監控新商機
2008.11.01 | 科技

場景一:在高鐵站裡,一位媽媽用筆記型電腦連上網路,點入某幼稚園的網站,馬上在網站的分割畫面中看到正在上課的女兒。原本她還擔心女兒轉學第一天會不適應,但看到女兒高興地和新同學玩耍,心中總算放下一塊大石。
場景二:在瀰漫異味的化學廠房裡,由控制中心工程師操作的履帶機器人,正穿過廠房進行例行巡邏。裝在機器人頂端的監控設備,自動從各個不同視角,捕捉是否有異常狀況。
場景三:在警局的勤務指揮中心裡,突然響起一陣警鈴,原來是某個路口的監視攝影機拍到兩台車相撞,啟動了警報機制。勤指中心馬上通報最近的警車過去處理,並將監視畫面傳到警車上的電腦,讓警員即時了解現場狀況,做出應變。
以上的場景,並不是虛擬的電影情節,而是真實世界裡的場景。這些先進的科技應用能夠成真,都要拜安全監控產業蓬勃發展之賜。

安控需求大幅成長

對一般人而言,「安全監控」是一個有點陌生的專業名詞,但在專家的眼裡,安全監控卻是近年來最熱門的領域之一。「安全監控是安全產業中最具發展潛力的項目,」拓墣產業研究所資深產業顧問黃鋰表示。
台灣安控大廠奇偶科技行政管理處協理李建邦進一步分析,從需求面來看,自從九一一事件後,全球就更加重視安全議題,而新興國家的崛起,也刺激了安控需求的成長。從技術面來看,光學影像、網路傳輸等技術的進步,讓安控的應用更加便利與廣泛。由於有這些有利的因素,使得近來安控產業每年都有一一%至一三%的成長幅度。
資策會MIC估計,今年全球安全監控產業的產值,將可達到二十八.四億美元,比去年成長一一.三七%。而到二○一一年,全球產值更可達到四十二.三億美元。
就全球的產業狀況來看,元大投顧經理黃景國指出,台灣安控廠商的主力集中在產業鏈的中游,以安全影像的擷取、儲存為主。
雖然台灣安控廠均屬於中小企業,但在全球產業鏈卻具有舉足輕重的地位,不僅監控攝影機的產量是世界第一,DVR(Digital Video Recorder,數位影像錄影系統)產量也是全球前三名。
黃鋰強調,台灣的資訊產業原本就很發達,像是光學鏡頭、晶片等等,都是台灣擅長的技術,這些也是安控設備的基礎。加上台灣企業本身在生產彈性、品質管理和成本控制上的能力,使得台灣安控廠商在這塊快速成長的市場中頗具競爭力,而且獲利狀況大多相當不錯,像是陞泰、奇偶、晶睿、彩富這幾家安控的指標企業,去年的毛利率都超過三五%。
安控市場的發展前景和獲利,也吸引其他領域的知名廠商切入這個市場。例如網通業的友訊、明泰,工業電腦大廠研華,還有生產電腦用電視卡的圓剛、生產繪圖卡的麗臺科技等,近來都開始推出安控的相關產品。

網路安控是未來趨勢

以網通產業來說,主要瞄準的是安控產業中的明日之星──網路監控攝影機(IP Camera)。由於生產、建置IP Camera相關的IT、網管等know-how,原本就是網通業者的專長,加上安控產品的毛利比網通產品要高出不少,因此許多網通業者紛紛跨足網路監控領域,將其作為企業營收的另一個重點。
從事工業電腦生產的研華科技,也看到安控業的商機。「安全的需求只會改朝換代,不可能消失,」研華智能服務事業處業務經理余金樹表示,「安控的舊市場依然存在,而新的市場也一直出現。」因此研華從四年前就開始鎖定大眾運輸、城市安防等特定市場,藉由研華在工業電腦自動化控制技術方面的能力,發展具市場競爭力的安控系統產品。
隨著科技發展,安控產業正進入轉型的階段,這不僅刺激了安控需求的成長,也是台灣企業可以掌握和耕耘的契機。
「未來安控的主要趨勢之一,就是『網路化』,」晶睿通訊產品企劃處協理顧中威指出。相對於傳統的安控方式,網路安控系統的好處,就是使用者可透過網際網路來遠端監控,並具有高影像品質、高擴充性、分散儲存、集中管理等優點。因此MIC預估,今年IP Camera全球產值應可達到七.六億美元,比去年成長四三%,而二○一○年的全球產值更可達二十.一億美元,在全球安全監控市場中的比重將大幅提升。

整合多元技術,帶動商機

此外,智慧化也是安控產業未來發展的重點。李建邦分析,由於軟、硬體的進步,安控在移動偵測、影像分析的功能上會變得更強大,除了可以幫助使用者即時辨別、即時記錄、便於管理外,還可以運用在機場的遺留物偵測、賣場的人數計算、海防的越線管理等,開發出超越傳統安控範圍的各種新應用。
強調垂直市場的延伸和發展,也是安控廠商必須關注的重心。「『整合』將是安控業者努力的目標,」黃景國表示,由於網路化、智慧化的影響,安控設備可以和影像分析、資料庫等技術結合,為消費者提供完整解決方案。例如將IP Camera和門禁系統整合,即時進行遠端的家庭監控,或是和POS系統整合,協助零售業進行庫存管理或顧客行為分析等。這會引發更多周邊企業投入,進而帶動更多的商機。
面對最近的不景氣,安控業者坦言,最近的成長力道的確有些減緩,但整體的趨勢並未受到太大的影響,「以奇偶來說,雖然在美國持平,但在法國、德國以及新興市場的營收仍是成長的,」李建邦表示。
展望未來,黃鋰認為安全監控產業其實還沒有真正邁入成熟期,因此還有很多需求尚未被滿足。「Camera就等於是人的眼睛,只要是需要有人去監控、看顧的地方,安全監控都可以應用,」顧中威也強調,「相信未來安控的應用範圍和市場,勢必會越來越廣。」

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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