台灣新創團隊好險網,揭露保險漲價祕辛
台灣新創團隊好險網,揭露保險漲價祕辛
2012.05.20 | 創業

在一片「漲」聲響起的世代中,人民怨聲載道,油價漲、電費漲,各種民生物資順勢跟漲。而薪水負成長的情形下,這個情況更是讓人難以招架。但是在這之外,還有一項由政府宣布一定得漲的民生必需品-保險,最高漲幅高達30%。

經由台灣新創團隊好險網深入研究發現,低迷的利率導致金管會擔心保險公司擔保的長期契約,其利差損會不斷擴大,因此決定再度調降保單的「責任準備金利率」。直接影響的,就是7月1日起承保的新契約,將會有10%~30%不等的漲幅,影響所及,是購買保險商品的民眾。好險網表示,「所有買單的消費者,再度成為被剝皮的羊隻!」

薪資負成長,花錢更該精打細算。雖然明白保險的重要,應該慎重考慮,但保險商品眾多且繁雜、契約內容艱澀難懂,提高了消費者可以掌握的門檻,導致往往在不了解情況下就做出決定,結果挑選的保險商品卻不全然適合自己。

「而今天,這個資訊不對稱,就要被弭平了!」好險網集合了資深保險從業人員,以及專業工程技術人員,製作了「好險比較榜」,搜集了市面上所有的保險商品,將多數消費者在乎的保險內容,整合在一張表格裡,只要一個點擊,即可從上到下排名,找出最合適自己的保險商品。

以國人幾乎都有的意外險為例,點選了「保費」一欄,即可將各家保險公司的相同性質商品,從保費低到高依序排列出來,對保費較為敏感的消費者,便可從中選擇相對便宜的商品。例如對殘廢扶助金此種理賠較為在意,點選「殘廢扶助金」,輕易挑選出保障較高的保險商品。

以下是實際操作說明。

好險比較榜點選意外死亡這個險種的「定期型」,可以發現市面上有多達22個商品可供挑選。對絕大多數的消費者而言,保費是首要考量,點選後保費就可自低到高完整排列,可以發現到最便宜的前五名保險公司分別是:遠雄、全球、遠雄、台灣、朝陽,而我們同時也可以發現,保費最貴的前五名保險公司分別是:國泰、富邦、三商美邦、南山、國華。

對保費較為敏感的人,可以從保費最便宜的前五家去比較,每一張保單涵蓋的理賠範圍。例如最便宜的遠雄人壽跟次便宜的全球人壽相比,完全相同的保障,一年保費相差230元,相當於遠雄便宜了28.4% ; 而第三名的遠雄人壽跟第四名的台灣人壽相比,可以發現,保費幾乎一樣,但是遠雄人壽多了重大燒燙傷、空中大眾運輸、以及殘扶金的理賠項目,涵蓋範圍相對大許多。

由以上步驟發現,如果單純比較意外險的保費,遠雄人壽可謂「俗又大碗」,相對於保費前五高的老牌保險公司,確實在相同的保障範圍,硬是用低價殺出一條血路。然而,除了意外險之外,還有壽險以及醫療險,依照終身型、定期型分類,消費者也能依照需要的保障,輕鬆找到相對應的保險產品。 

好險網真實揭露了保險的資訊不對等,利用「好險比較榜」將險種內容完整呈現。他們更進一步說明,如定期防癌險的差距,30歲民眾在中國人壽跟台灣人壽的保費比較,相差高達2,700%,點選保費之後,發現女生的保費比竟是16元:434元。

為了解決民眾購買保險的問題,好險網由衷的理念是:把保險變得跟烤土司一樣簡單!強調不推銷保單、堅持中立,完整提供民眾所需的保險知識,就如同官方粉絲團的名稱-不賣保險給你的保險理財專家,利用大量生動有趣的圖片幫助民眾建立觀念。好險比較榜搶在7月1日漲價前登場,讓大家可以輕鬆挑選到合適的保險。

出自好險網新聞稿

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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