未來五年微軟的六大新技術
未來五年微軟的六大新技術
2006.03.15 | 科技

視覺化和互動性
Visualization and interaction

當牆壁和整個桌面都是螢幕時,資料畫面的呈現與程式的互動都將不同,視覺上和程式與使用者的互動將會演化改進。
電腦螢幕愈來愈大,當電腦螢幕大到四十二吋,或就是客廳那台液晶電視時,在上面打一封email的感覺和現在會一樣嗎?當消費者可以同時開兩三個Word檔,在螢幕上剪剪貼貼文章時,滑鼠指標的反應和軌跡會和以前一樣嗎?當電子紙開始出現,當牆壁和整個桌面都等於螢幕時,資料畫面的呈現與程式的互動都將不同,視覺上和程式與使用者的互動將會演化改進。相對的,在智慧型手機或其他小型裝置上,視覺和互動上則又有不同。微軟因應面板的不同,以視覺化和互動性為研發主軸,希望未來不論在什麼樣的介面上,使用軟體的效率都能增加。

聰明篩檢技術
SmartScreen Technology

微軟希望電腦能夠對所有進來的資料進行分析比對,讓使用者能運用自如。更大的目標是希望能開發和生物科技、疫苗、基因等相關的軟體。
比爾蓋茲曾說,自己一天大概會收到四萬封email,其中大部分全是垃圾郵件。微軟認為找垃圾郵件技術和醫學院裡分析症狀並判斷出疾病的技術,在道理上應無二致。希望能透過信件中的各種特徵來辨識垃圾郵件,也希望藉由使用者的定義、習性來篩檢垃圾信件,目前初步研究成果已經應用在hotmail等微軟提供的email服務裡,希望未來能做到更精確。此外,手寫輸入也是屬於此技術團隊的研發範圍,希望電腦能夠對所有進來的資料進行分析比對,讓使用者能運用自如。當然微軟最大的努力是希望能開發和生物科技、疫苗、基因等相關的軟體。

語音技術
Speech Technolgy

語音技術最完美的境界是讓我們能在自然的說話速度之下,無論是提款、買賣股票,還是打電話點一份披薩,都可倚賴電腦。
語音輸入並不是單純的對電腦說,「打開信箱」, email程式就會自動打開。語音技術牽涉到盲人或無法使用滑鼠和鍵盤的人在資訊時代之中的存活之道。當然,語音技術最完美的境界是讓我們能在自然的說話速度之下,無論是提款、買賣股票,還是打電話點一份披薩,都可倚賴電腦,而不再需要客服員了。未來電腦會置入在電器裡,微軟希望語音技術能讓我們的生活更為便利。語音技術還牽涉到偵測皮膚的振動或語意的判斷,即使在嘈雜的環境之下,也能「判讀」人語。當然車用電子可能是未來做重要語音技術範圍,開車的時候,沒有多餘的手來做其他的事,利用語音來查GPS上的地圖等都是未來的挑戰。

儀態技術
Gesture Technolgy

未來人們不必窩在電腦前面,才能用滑鼠和鍵盤,透過人類的肢體運作,電腦就能「看」懂我們動作,「感覺」到我們需要,。
想像一下,未來使用PowerPoint做簡報時,用手一揮,簡報就自然換頁;食指往上畫,頁面中的銷售數字圖表也跟著往上爬……微軟希望未來人們不必侷限在電腦前面,就能用滑鼠和鍵盤,我們將以最自然的儀態和和最生活的動作與程式互動。如果我們不必窩在電腦前的鍵盤上才能工作,操作電腦就像看報紙般簡單,如同管弦樂隊的指揮一樣,微軟希望未來電燈、洗碗機、音響和汽車都能「看」懂我們動作,「感覺」到我們需要,幫使用者執行想做的事。

多媒體瀏覽器
Media Browser

微軟正針對照片、音檔或影音檔案,研發新一代的瀏覽器,希望藉著自動分類技術,讓使用者很容易地尋找到需要的檔案。
數位相機很方便,使用一陣子後,會突然訝異為什麼照片會多到怎麼找也找不到?分散在各檔案夾裡照片該如何處理呢?微軟針對照片、音檔或影音檔案,研發新一代的瀏覽器,希望藉著自動分類技術,讓使用者很容易地尋找到需要的檔案。例如,使用者可以定義一張夕陽的照片,軟體就會在硬碟裡搜尋所有類似的圖像,放在一個檔案夾裡來;或定義女兒的臉來做分類,便可將硬碟裡找齊女兒的所有照片。不僅是自動分類或瀏覽,還可在相片之外,夾帶聲音,然後一併寄給祖父母,讓祖父母用新一代的瀏覽器就可收到欣賞一封多媒體信件。

人際互動技術
Social Computing

未來電腦可以自動為使用者建立「朋友」、「好朋友」、「同事」等不同分類,依照使用者每天的習性,發展出個人專屬的人際互動網絡。
Web 2.0之後,強調人際互動的社會網站特別受到矚目。微軟針對此一趨勢自然不能落後,相較於目前需要使用者自行維護自己的社會網絡,微軟希望能做到依照使用者每天的習性,自然發展出可預期的人際互動網絡。例如,使用者每天都會寫email、打電話或使用MSN,未來的人際互動技術就從使用者的社交活動紀錄,自動為使用者建立「朋友」、「好朋友」、「同事」等不同分類,和每一個人的喜好。當一個好玩簡訊進來,使用者想要傳送給朋友們,新技術會分析出對這個簡訊有興趣的朋友,自動產生「朋友」名單,就可馬上轉寄給他們。

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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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