顛覆城市交通的汽車微共享服務-Car2Go
顛覆城市交通的汽車微共享服務-Car2Go
2012.05.24 | 創業

一個好的服務,應該符合以下訴求:提高經濟效率、帶來更好的環境、和促進生活品質,接下來要介紹的Car2Go,就是一次命中三大訴求的好服務。

在擁擠的城市當中,每人若是都有車,將是一件非常浪費的事情,因為大多數的汽車都是停著不動,對車主無法帶來太多價值;車子始終占著停車格、上下班時間塞車、為了找停車位又得花上許多時間,對環境、駕駛人、行人、居民而言,都是非常惡劣的狀態。

Car2Go的「微分享模式」(Micro-sharing Model)要從根本上改變這一切,以「使用者付費」概念出發,提高汽車使用度,不再停著無用,也減少找車位的時間。Car2Go是從汽車共享模式Zipcar變形而來,更不一樣的重點在於:

■ 可在城市的任何地方找到Car2Go的汽車,沒有固定位置

■ 不需要預約

■ 可以單程租用,例如從火車站取車,開到辦公室之後,停好車即可

■ 以分鐘計費,因此單程租用相對便宜,收費模式為每分鐘0.35美元、每小時12.99美元、或是每天63.99美元

■ 租金內含免費停車

■ 如果車子租用過久,也不需延誤費用

目前可享受Car2Go服務的地區包括美國、加拿大、英國、荷蘭、法國、德國、奧地利等主要城市;發言人Katie Stafford表示,平均每次租用距離為8~10英里,不到30分鐘的時間。

如果你也想試試這項服務,該從何下手呢?首先必須下載官方App,找到附近可供租用的車(或許會看到可愛的Smart小車),利用RFID技術即可開鎖;如果你想提前結束車子的租用時間,但是卻仍保有車鑰匙,車子是沒那麼容易被你騙過。

在繁華的都市中開車,一大難題是「停車」,Car2Go和推行城市達成停車協議,例如Car2Go直接付給美國華盛頓DC區57萬8千美元的停車權利金,因此租用車子的遊客將不受停車時間和區域限制,直接省下一大筆停車費用。

「環境」肯定是設計這個模式的首要考量,只不過Car2Go仍然不會是每位想要租車的人首選,Zipcar可供選擇的車型還是比較多元,你絕對不會想開一輛Smart去長途旅行。Car2Go模式適合生存在高密度城市,目前美國華盛頓DC有200輛Car2Go共享汽車,或許普及率還沒有太高,現在說流行還言之過早,但是Car2Go模式的確有可能改變都市的繁忙交通。

出自VentuureBeat

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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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