省電又管電,能源資通服務橫跨各產業,創造全球900億美元商機
省電又管電,能源資通服務橫跨各產業,創造全球900億美元商機
2012.12.04 | 科技

全球市場900億美金產值的碳排放管理,就在眼前螢幕上的這個「低碳管理雲」系統平台,北科大能源系教授李達生笑著說,「以往太陽能和LED『被動』幫家庭或企業省電,現在這個系統還會『主動』協助管電,分析各種電力使用資訊,讓這些資訊的附加價值更高。」

從個人家庭到企業組織每天都在用電,即便透過太陽能或LED的安裝省下許多電費,省多少就是賺回多少,但其實在省電的這個過程中,透過主動掌握電從哪裡來到哪裡去的流動方向,結合ICT技術,發展成能源資通訊,確實可以衍生出另一套新商業模式。

用電管理作為決策參考

北科大教授李達生表示,最初架構這個雲端平台的想法是協助一些超商、醫院及速食店業者找出有效率的節能方法,為企業省錢,因此最基本的商業模式是結合數位電錶、感測器、資通訊與雲端技術,監控企業的能源使用狀況,且透過一些個人數位載具能即時告知企業能源使用相關資訊,還能產生一些報表資料。

李達生認為,節能省電最大的價值其實是用電資料的大量蒐集與分析,「這些資訊不能只是數據拿來查詢,要能夠創造附加價值更高的綠能產業。」

比方速食店除了透過電力監控,可清楚瞭解所有設備的用電結構和用電時間外,若進一步統計分析,更可作為分店用電管理與決策依據,可知道哪個時段用電量高代表那個時間來客數較多,因此可以推出什麼樣的餐點或是食材備貨要多一點,更能精準掌握成本和行銷方案。

事實上,傳統的電力管理方式,多半是用人去管理,較少透過資訊系統來輔助,然而,一旦與雲端和物聯網做整合,裝了智慧電錶後便能進一步掌握這些有價訊息。

各產業領域都適用

例如早上幾點以後,很多電源同時被關掉了,代表很多人在這個時候出門,客運公司可以較準確估算某個時間點大概會有多少人出門,適時機動性地加開班次;依照電力使用紀錄可得知,傍晚大概有多少人回到家了,第四台業者能參考什麼時段該投放什麼樣性質的廣告,才可以獲得觀看數的最大效益。

此外,像工廠的生產線上、低溫倉儲、食品冷凍業者也可透過電力數據監控得知內部工作人員在操作機械或裝配產品時的效率,例如熟手和新手在使用同一台機器時的準確度便有差,前者可能一次就完成某個製程環節或搬運到正確位置,後者則可能得耗費較多力氣與能源,「監控好線上能源的使用方式,不僅能協助企業分析改善某個部分的工作狀況,還能替企業省錢。」

甚至,「如果碳排放是未來工廠生產的國際重要評估標準之一的話,那更不得不做。」碳足跡標示推動的進度各國不同,美國最大零售商沃爾瑪最早要求所有旗下供應商全部標示碳足跡,牽動整個供應鏈,目前則是連NB代工業者和半導體業者也正在緊追碳足跡認證。

李達生說,對國內很多中小型的出口廠商來說建立碳盤查的平台非常重要,「企業與其還要另外花錢找人幫忙驗證碳排放,倒不如乾脆使用這個系統平台,甚至以月租型付費方式,長期維護和更新,」出貨每一樣新產品時只要列印碳足跡標籤貼上就好,這對台廠出口歐美國家其實是很有利的。

預估未來能源資通訊商機主要受惠業者:

電信商、電力系統、電表、水表、感測控制器、空調系統、智慧票卡、建築業、LED、太陽能、風力、保全業者、伺服器、軟體開發

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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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