IDEA+S Taiwan Forum 創新未來~從有表情的機器人,到永續旅行的意義
IDEA+S Taiwan Forum 創新未來~從有表情的機器人,到永續旅行的意義
2013.12.03 | 行銷

IDEA+S Taiwan Forum,日前在台北國際會議中心舉行,而主題則是「創新未來」。在台灣談創新,刻板印象往往立刻聯想到標誌性的科技產業,不過實際上,創新當然不是科技的專利,而這場由資策會主辦的「創新論壇」,所邀請來的分享嘉賓,則從四個不同的角度─科技、社會、商業,以及產業,分享他們各自的經驗。

科技創新─石黑浩,日本大阪大學教授
過去數位時代曾經介紹過的仿真機器人,「生父」便是今日活動的首位講者:大阪大學的教授石黑浩,而且來的不只本尊,更有他的「分身」──打扮相同,長相更如出一轍的機器人。分享一開始,石黑浩就先跟坐著的「另一個自己」打了聲招呼,分身也立刻以相同的聲音做出回答──可說是令人印象深刻的開場。不僅如此,真正的演講者,其實也是這位「分身」,而石黑浩大部分的時間,其實只是坐在一旁的椅子上,藉由預先錄下的演講內容,再透過「分身」機器人表達。

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石黑浩表示,雖然機器人是他研究的具體成果,然而他真正想了解的,其實是人類。因此不像許多注重功能性的非人型機器人,石黑浩的作品不但外型像人,而且諸如表情、動作、對外界的反應,都嘗試盡量貼近實際的人類。他認為,這樣的機器人固然有可能挑戰「人類的定義」,但另一方面,也能在許多地方幫助解決一些問題:比如,人類國寶的獨特技藝,也許便能透過這樣的方式保存下來;另外,一些像是櫃檯詢問人員,內容重複性高、單調的工作,也可能讓他們代勞;而可以拿在手上的Elfdroid「手機人形」,更是呼應現代人跟智慧手機緊密關係的嘗試。

社會創新─Aino Mensonen,VTT芬蘭技術研究中心資深科學家
隨著網路跟社群媒體的發達,如今的企業在跟一般使用者溝通的時候,不僅較以往即時,也改變了許多組織的產品服務設計流程。Mensonen是VTT芬蘭技術研究中心的資深科學家,而其OWELA開放式創新線上空間,便是一項協助企業從早期發想、原型設計,到最後生產、銷售,加入使用者參與討論、回饋,進而改善最後的產品服務。

在生活便利的台灣,恐怕很難想像,芬蘭有些北部偏遠地區的居民,當地的網路基礎設施不佳,而報紙等紙本媒體到手上的時候,往往也已不是「新聞」,因此「數位報紙」可能正是解決之道,為此,Lapin Kansa─一份成立於1928年的芬蘭早報,找上了OWELA。藉由釋出各種試用版給當地的居民試用,儘管一開始有些人不太習慣「一大早」看報紙,但六個禮拜後,這些習慣以廣播當最新消息來源的居民,都能夠認同數位報紙的重要性,甚至有人還因此改變了一天的作息。

商業創新─Scott Bailey,Mass Challenge夥伴關係資深總監
在創業風潮興起的今天,育成加速器等幫助創業者的資源,可說愈來愈常見,不過,號稱全球最大創業育成中心的Mass Challenge,卻有一個很大的差別:非營利組織(NPO)的身分。因此,雖然每年拿出100萬美元舉辦創業競賽,但最後的獲獎團隊,不僅不用拿出股權,甚至可說沒有任何附加代價,而且,幾乎任何人都能申請──只要你自認創業的項目符合Mass Challenge的「影響力」(impact)標準。

Mass Challenge夥伴資深關係總監Bailey 2009年從學校畢業時,美國仍於金融危機後的蕭條狀態,因此當這位社會新鮮人選擇創業,並在向銀行遞交申請書的職業履歷欄上「留白」時,對方還以為他忘記寫了。當然,Bailey理解創業有很多風險,但他也強調,最大的風險往往也表示最大的回報,而他認為,現在正是成為創業家最好的時間─從2010年8月至今,Mass Challenge已經幫助加入的新創企業募集了超過4.72億美元的資金,創造了超過4000個工作。

產業創新─Jamie Sweeting,美國國際永續旅行協會理事長
乍看Sweeting的分享主題─綠色與觀光業,似乎沒有太直接的關聯,不過事實上,不論是從企業或是產業的角度,實現「綠色創新」,絕對不僅僅是迫於環境因素的考量。Sweeting表示,以永續的概念來發展觀光並不難理解──唯有保持的美好,觀光客才會上門,然而,在商業考量常常勝過一切的今天,要推動綠色創新,顯然必須從企業身上下手,而要讓企業產生意願,「利誘」顯然更勝強取。

Sweeting舉例,以節能而言,雖然可能會對一些能源需求大的企業產生影響,然而由於全球的能源成本不斷的提升,長期來看,節能其實也是節省成本的方式;又或者保護水資源不受汙染,對以水作為主要原料的飲料公司來說,其實也是保護自身的權益;即使綠色創新措施本身,對企業並沒有直接的好處,但能夠提升企業的形象品牌,尤其對大企業而言,已經是相當值得投資的事──正如Sweeting所說,嘗試永續也許不見得就能代表成功,但不永續卻是註定失敗。

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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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