不使用開放源碼，就會失去競爭力|數位時代 BusinessNext

你曾經上網預購手機或搶明星演唱會的票，卻大當機嗎？紅帽（Red Hat）認為，那是因為資訊科技架構，無法快速回應雲端運算及大數據處理導致的結果。網路正在改變整個世界，透過開放源碼（Open Source，開放原始碼）加速創新，才能因應快速變遷的網路時代。

紅帽Linux 7已經推出最終測試版（圖片來源：紅帽臉書）。

紅帽大中華區總裁張先民表示，「網路的速度快到天翻地覆，連我個人都覺得很難掌握。」大數據和雲端運算正在改變世界各產業，讓IT公司大洗牌。像是阿里巴巴的餘額寶有8,100萬用戶，讓中國四大國有銀行造成很大壓力。騰訊的微信有6億用戶，超過全美人口將近一倍，威脅中國電信業中國移動。淘寶雙11就創下銷售額350億人民幣，比美國的感恩節還大3、4倍，威脅中國百貨業。亞馬遜獲得美國中情局6億美元的雲端計算合約，打敗了IBM。這些巨大的網路公司正在對銀行、IT及百貨業造成巨大衝擊。

80%公有雲服務都有採用開放源碼

張先民進一步指出，站在IT浪潮上，是開放源碼的大好機會。新竄起的網路公司有兩種共通特性，使用開放源碼，並創造破壞式創新。換言之，破壞式創新破壞既有的秩序，衝擊許多產業，影響電子商務及IT的型態。他說，目前，有80％以上的公有雲是開放源碼，此外，Linux、Android、Facebook、Hadoop等手機、社群媒體、大數據平台等也都是用開放源碼，證明開放源碼在IT界是主流。開放源碼開發者會將軟體的原始碼貢獻回開放源碼社群，成千上萬的開發者幫忙開發，形成一種生態體系。

此外，紅帽大中華區高級市場經理趙文斌表示，LINE、微信、What's app的快速崛起，就是因為看重群眾智慧的力量，使用開放源碼，讓產品可以快速創新及使用。對開發者而言，可以讓「創新」的成本低廉，而且速度更快；對企業用戶而言，開發一套軟體動輒要半年、一年，不符合網路時代必須快速回應的需求。

對開放源碼接受度最高的4種產業

台灣開放源碼的應用集中在線上遊戲、電信商、政府研究高效能運算及製造業。比較中國和台灣使用開放源碼的情形，張先民認為，意識型態是形成差異的最大原因，中國強調自主意識，不受美國影響，甚至痛恨微軟，所以傾向使用開放源碼。而台灣較親美，受美國品牌的影響大，相對地被微軟控制的力度也較強。另外，中國線下的基礎建設很差，相對也讓網路應用更加蓬勃發展。

紅帽軟體台灣分公司資深解決方案架構師游政杰說，「開放源碼的興起與市場全球化的程度有關，中國是世界最大的淡水湖泊，台灣就像是很小的淡水湖泊，卻跟外面的大海洋不接軌。」中國有網路長城阻擋網路公司進入，而台灣已習慣使用全球網路公司如Google、Facebook的服務，對改變現有的架構沒有迫切需求，在IT的選擇上愈趨狹獈，自然也無法創造像百度、阿里巴巴、亞馬遜等大公司。他說，「有些事情現在不做，以後會後悔！Nokia就是一個很好的例子。」網路時代的企業，必須求新求變，才能快速反應。

當許多企業還在討論 AI 能做什麼，富邦人壽更關注：AI 如何被第一線同仁使用？而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場，成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」？

保險理賠為何難以AI化？答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程，理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式：從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據，每份文件不同醫院格式都不同，內容還充滿專業醫療術語；理賠人員不僅必須理解文件內容，還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識，才能做出適當判斷。

更複雜的是，就算是相同疾病或手術名稱，不同案件背景也可能導致不同理賠結果，因此，理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作，很難透過傳統自動化工具處理。

近年來，隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進，以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力，如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承，成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考：如果AI無法取代專業判斷，是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間，讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作？這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會，理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案，並在主管支持與跨部門合作下，於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法，也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員，深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線，成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

AI成功落地的關鍵，不只是模型，還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線，最大的挑戰不是技術，而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出，團隊一開始便深入訪談理賠同仁，發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定，而是協助整理資訊，因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域：手術等級建議、病理報告判讀輔助，以及國外醫療文件翻譯與摘要，目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間，讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步，必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一，團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據，並透過跨部門討論及醫師顧問協作，逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示：「這項工作看似基礎，卻是AI能否提供可靠建議的關鍵，更重要的是，它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識，逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說：「過去遇到新的手術名稱，往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教，現在，透過理賠智慧助理協助，資料搜尋時間縮短50%以上，能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容，理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說：「它會先幫我們整理案件重點，也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據，或分析病理報告內容，都能快速提供參考依據，讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設，金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求，團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄，並持續優化提示詞設計，以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險，確保AI始終在可控範圍內運作。

不過，對富邦人壽而言，上線並不代表結束，而是優化的開始。

團隊發現，理賠智慧助理初期使用率表現亮眼，但隨著時間推移逐漸下降，為了找出原因，團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議，讓其了解，生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益，必須持續蒐集使用回饋、改善建議，進而調整功能設計。

郭乃瑀表示：「根據同仁回饋，團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能，目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力，理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴，其帶來的影響也不再侷限於效率提升，而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示，過去AI專案多半由資訊部門主導，但這次經驗讓大家發現，真正了解痛點的人其實是第一線同仁，因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得，以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現，愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗，如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法，加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言，理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具，而是一次工作方式與文化的改變：從第一線提出需求、跨部門共同打造，到持續優化與回饋機制，AI 不再只是科技部門的工具，而逐漸成為工作現場的一部分，也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。