看三星Q1,遙想百元電腦
看三星Q1,遙想百元電腦
2006.05.15 |

五月八日,三星的Q1在美國開賣,這是全球第一款量產上市的UMPC(Ultra Mobile PC,超迷你行動電腦),世人對它莫不引頸期盼。
微軟今年三月大玩病毒行銷,推出Origami(發音「奧瑞嘎米」,原意為日本摺紙)計畫。三月九日CeBIT展時,微軟終於揭開謎底,Origami就是UMPC,一台迷你型的平板電腦。當時配合微軟推出原型機的廠商除了韓國三星之外,還有台灣的華碩。微軟同時也宣布中國方正會跟進推出。

兩大缺點——價位高、電力不持久

從三星網站提供的資料看來,Q1的質感不錯,看起來相當吸引人。七吋大的螢幕,加上音箱、按鈕等邊框,長約二十二公分、寬約十四公分、厚約兩公分,重量大概在八百公克左右(大小約略是A4紙一半)。作業系統為完整版的Windows XP Tablet Edition,是一款不折不扣的筆記型電腦。
搭配的處理器是英特爾的賽揚(900 megahertz),只有四十G的硬碟和五百一十二MB的記憶體。有Wi-Fi、藍芽,也有Ethernet孔、兩個USB和一個CF卡插槽。
五月一日三星在舊金山所舉行的正式開賣記者會結束後,試用過的人、現場玩過的媒體人紛紛刊出對Q1的不利評價。《華爾街日報》專欄作家莫斯堡(Walter Mossberg)更為文直指,「跳過Q1,也許下一款UMPC會好一點。」

到底為什麼大家都不喜歡Q1呢?

第一,價錢太貴。Q1以一千一百美元的價位上市,但UMPC被定位為「家中的第三台」電腦,沒有鍵盤和滑鼠,也沒有DVD燒錄器,幹嘛這麼貴?比爾蓋茲(Bill Gates)不諱言地指出,他心目中的UMPC理想價位約在五百美元左右。
第二,電力不持久。Q1電力最多維持三個小時,多加一百一十九美元可再買一顆大一點的電池,但馬上破壞輕薄感。想要把這台電腦丟在包包,帶出去出差或旅遊,是完全不夠力的。強調Ultra,卻到頭來要消費者帶充電器出門,簡直荒謬。
第三,既然是一款融合PDA、MP3、GPS、PVP(個人影音播放器)和遊戲機的PC,卻沒有內建行動電話數據機;強調Mobile,卻沒有SIM卡插槽。若沒有Wi-Fi和網路連線,Q1跟一塊磚頭沒兩樣,一封電子郵件也寄不出去。
微軟行動平台事業部的副總裁密契爾(Bill Mitchell)曾在CeBIT會場大聲誇讚UMPC將「開創PC應用的新天地」,同時也宣稱「繼手機之後,成為人手一支的產品」,然而看到又貴、功能又有限的三星Q1,世人莫不失望。
誠如莫斯堡所言,「嗨,微軟、英特爾、三星你們搞不出比蘋果或新力更大膽、先進的電腦產品嗎?」看看三星Q1的定價和規格,不禁讓我更殷殷期盼麻省理工學院和廣達合作的「百元電腦」,同樣是七吋面板,電力還可自己手搖產生……,即使賣到二百美元,也僅是Q1的五分之一。

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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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