思科目標於2012年減少25%的溫室氣體排放量
思科目標於2012年減少25%的溫室氣體排放量
2008.07.11 |

思科將推動一項多層面的獨特計畫,著重於借助科技之力量來達成各項目標,同時也以身作則,讓客戶瞭解他們也能效仿力行。

思科總裁暨執行長John Chambers,在思科年度IT與通訊大會「Cisco Live!」中,說明資訊科技如何對全球環境問題帶來改變性的效應,並展示思科在營運、文化、產品、以及客戶解決方案等方面永續之承諾。

Chambers表示:「每家企業都有將營運產生的環境衝擊減至最低,以協助回應氣候變遷的責任。思科為因應這項挑戰,不僅將減少自身的溫室氣體排放量,還將運用網路科技的力量更加妥善地管理我們的環境問題。藉由部署各種創新的資訊科技解決方案,並運用網路為平台進行21世紀的環境管理,我們相信這將能大幅地改變思科本身的溫室氣體排放足跡,並協助我們的客戶一起加入此珍愛地球的行列,達成永續之目標。」

思科是美國環保署「EPA氣候領導者計畫」 (U.S. Environmental Protection Agency’s EPA Climate Leaders Program)的成員,這個產業與政府的合作組織與各大企業進行合作,協助規劃完善的氣候變遷策略。在過去六個月中,思科致力與美國環保署以及「環境防護基金會」 (Environmental Defense Fund, EDF)、環境永續顧問公司DOMANI等組織合作,評估其全球各營運據點所產生的溫室氣體排放量,並在檢討評定標準的同時也樹立積極目標。在2007年,思科總體溫室氣體排放量為832,000公噸二氧化碳當量(CO2 equivalents),此數值包含思科全球自有或租賃設備、車輛,以及飛行差旅所產生的排放量。根據EPA氣候領導者的協議,思科整體溫室氣體排放量現在達到724,000公噸二氧化碳當量。另一方面,思科也承諾於2012年將溫室氣體排放量淨足跡減少至543,000公噸二氧化碳當量。

美國環保署空氣與幅射處(EPA's Office of Air and Radiation)第一副處長Robert J. Meyers表示:「藉由制定長期的溫室氣體減量目標,以及致力降低碳足跡,思科正在展現其因應氣候變遷而善盡企業公民責任的領導風範。」

減少營運產生的環境衝擊

Chambers在今天的演說中也說明思科在2012年達成減低25%溫室氣體排放量目標的方法。因為實驗室與資料中心在思科的能源使用中佔有很大的比例,思科將會多管齊下,採用包含詳細的能源流向計算、更多高效率的實驗室設備、使用「虛擬化網路」來儲存資料、加入智慧型能源分配系統以自動關閉不使用的機器,以及升級機械與電子系統。同時,思科也將增加運用各種協同合作科技,像是思科網真會議(Cisco TelePresence)與思科WebEx套組工具等,來減少商務差旅所帶來的環境衝擊;出差在思科整體溫室氣體排放量佔了27%。而在致力推動「Clinton Global Initiative」計畫方面,思科每位員工飛行差旅所產生的排放量至少減少10%。最後,思科也將在更多地方建置其「Cisco Connected Workspace」解決方案;此獨特的混合式辦公室環境現已於許多地方運作,包括位於美國加州聖荷西的思科總部,可大幅降低每位員工在相關環境的電力需求。

思科亦將利用網路化的資訊科技來減少設施所消耗的能源,同時也能更有效率地使用自有與租用的設施空間。思科在美國目前正運用軟體解決方案來模擬各項在碳足跡、減少廢棄物、溫室氣體排放、以及造成其他影響的因素。這讓思科能考量能源成本上升所帶來的衝擊,並預測其對營運與開支的影響,以及建立模型與方法來減少能源之使用。

思科EcoBoard聯合主席暨思科全球政策與政府事務資深副總裁Laura Ipsen指出:「藉由運用智慧型且支援IP的建築管理系統,思科樹立21世紀及利用網路化環境,更有效管理和匯報實踐承諾的進度之典範。」
最後,思科正將環保標準融入新據點的設計以及現有據點的翻新上,並購買不同數量的可再生能源來支援營運所需。在2008年,思科預計將於全球購買約4.6億kWh的可再生能源。思科亦是美國環保署「綠色能源夥伴」(Green Power Partnership)的成員,在美國前25大綠色能源購買者排行榜中高居第8名。

思科將會向美國環保署及其他機構匯報其減量目標的進展,並在每年度所發佈的企業公民報告內詳述。

協助客戶達成環保目標

藉由網路科技來減少對環保造成的衝擊,思科實現協助客戶共同支持環保的願景。思科改善自身產品的效率,並運用科技來達成減少其溫室氣體排放量,更將建立以IP網路為基礎的各種最佳策略與解決方案與客戶一同分享。

為協助客戶回應主要由資料中心帶來的能源消耗挑戰,思科今天亦發表一款公開測試版的入門程式,稱為效率保證方案(Efficiency Assurance Program, EAP)。這個集中化及以互聯網為基礎的工具,將協助客戶更能妥善地分析能源使用狀況,並針對整個廠房設備與資料中心基礎建設建立效率量測指標。這項計畫將首次讓使用者決定與IT營運相關的能源成本、使用率,以及碳排放量。此外,思科新設的資料中心效率評估服務(Data Center Efficiency Assessment Services),也將協助客戶分析適合的能源與冷卻基礎建設,來支援高可靠度的網路,同時並判斷所需採取的措施,以讓基礎建設具備更高的可存取性、效率、以及永續發展能力。

思科預期上述與其他創新解決方案將大幅提升其排放溫室氣體管理的成效,讓新開發與現有客戶都能運用科技來管理其環境足跡。近來由「American Council for an Energy-Efficient Economy」以及「GeS I(Global e– Sustainability Initiative) /The Climate Group」之研究均支持這種多層面的策略。思科是GeSI的創始成員,在上星期發表的一份報告中指出,大部份產業若運用特定的資訊與通訊科技(ICT, Information & Communications Technology),可在2020年前將原來由產業所帶來的排放量減少5倍,高達7.8 Gt二氧化碳當量,或是15%的總基準情境(Business as Usual, BAU)排放量。

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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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