印度本土叫車服務Autowale打敗Uber|數位時代 BusinessNext

我們對於印度交通的印象都是擁擠與雜亂的，在基礎交通建設不全的情況下，既使Uber早在去年9月進入印度的六個都市營運，仍沒有理想的市場表現，反而是當地人開發的叫車服務「Autowale」更受到青睞。

不像Uber主打的是高檔黑頭車，有趣的是Autowale的叫車服務並沒有「轎車」這個選項，Autowale提供的服務清一色都是印度當地最常見的交通工具「機動三輪車」，其實在印度交通容易阻塞的情況下，機動三輪車雖然沒有轎車舒適，但機動性高、價格便宜，也比較不會因為塞車而動坦不得，所以比起Uber或是私人計程車，民眾的使用度更高。

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(圖說:印度常見交通工具─機動三輪車/圖片來源flickr)

不過，去過印度的旅客多半會對搭乘機動三輪車有不好的回憶，三輪車司機的素質良莠不齊，很多都會看你是外國人而大敲竹槓，或是強迫載你去買東西，甚至會謊稱你要去的飯店已滿，拉你到名字相近的飯店，以便拿回扣，種種被詐騙的行為令人惶恐，但Autowale的出現解決了這個問題。

Autowale可以事先運用官網叫車，這讓商務旅客可以精準的安排行程，此外也可以透過手機或專屬App叫車，乘客則須付33分美元的叫車手續費，而乘客的叫車資訊經過中心整理後，會變成簡訊傳到司機的手機。當然，Autowale的主要收益來源還是抽成，佣金約是每次車錢的10-15%，其他所得都是司機擁有。

去年Autowale的營收達到約33.5萬美元，雖然還沒有獲利，但這項創新的服務確實讓當地人的生活變得更好，傳統機動三輪車司機收入很低，工作12個小時只有300盧比(約新台幣150元)，但司機Dusane就表示加入Autowale之後，他每天只需要查看手機簡訊安排載客行程，就能有穩定的收入，賺的錢還可以供三個女兒就讀英語學校，而女性乘客也反應她們能有更安全的乘車體驗。

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(圖說:印度民眾可以透過Autowale呼叫機動三輪車/圖片取自Autowale官網)

創辦人Janardan Prasad在大學時就嘗試開發Autowale，當時組織400多名司機，但最終以司機多於用戶的結局失敗收場，他在2011年捲土重來，首期只雇用5名司機，再慢慢擴大規模並加強與司機之間得溝通，爾後才營運三個月就累積75名司機，每天則有超過100筆以上的叫車需求。

現在的Autowale每年載客量高達10萬人次，擁有850名員工的他們除了正在募集資金將服務推展到更多城市外，也計畫在將來為旗下所有的司機投保，這樣保障司機的行為在印度是很罕見的，然而，Autowale的故事也反映了許多創業家的經歷，創業不可能一次就成功，但「創業讓生活更美好」信念是不變的。

近年談 AI 轉型的金融業者不少，多半從技術切入，闡述架構藍圖與導入策略。富邦人壽則選擇從行政端著手，先問哪個場景最攸關保戶，再決定 AI 該往哪裡導入。「關鍵在於回歸以人為本的核心，專注於客戶體驗。」保單行政處處主管蔡佳蓉副總經理指出，核保、理賠與客服，是服務價值鏈中與保戶互動最直接的三大關鍵，自然成為富邦人壽 AI 布局的起點。

以 AI 賦能核保，審查時間省六成

開始一張保單的旅程，核保是第一步，攸關保戶是否能儘速取得保障。投保過程中，若涉及既有病史或體況，核保便須介入評估，綜合審視商品條款、投保規則與法律規範，以決定是否承保，可說是一項高度專業的決策工程。

「以一份新契約為例，客戶的病歷資料可能厚達百頁。核保員得逐頁翻找診斷紀錄、用藥史與手術紀錄，判斷其對承保的影響。但大多數核保人員並不具備醫護背景，這方面的專業判斷力全靠長期經驗積累，導致傳統作業十分耗時。」蔡佳蓉解釋。

為此，富邦人壽建構「核保智能助理」，運用生成式 AI 摘要病歷，解決過往判讀大量專業英文病歷的痛點。這可不是把資料丟進 AI 資料庫就好——蔡佳蓉分享，導入過程中的挑戰之一，是為特種個資去識別化，需先透過個資遮罩工具處理病歷；此外，針對 AI 常見的「幻覺」風險，團隊也反覆調校提示詞，讓摘要報告力求精準正確。

她強調， AI 定位為「初篩與重點整理」的助手，最終決策權仍歸於核保員。透過 AI 摘要、核保員決策的人機協作模式，體況審查平均作業時間成功從 40 分鐘縮短至 15 分鐘，核保效率提升六成，讓核保同仁能將心力集中於高風險案件與例外處理。

以 AI 輔助判讀，加速理賠條款今昔對照

同樣面對大量資料判讀挑戰的，還有理賠。理賠是保險公司實踐承諾、展現服務價值的重要時刻，但隨著醫療技術不斷進步，許多保單條款當年訂定的手術項目，到了今天可能已發展出全新的治療方式。理賠人員需要從大量醫療資料中，判斷新技術是否符合條款約定，過程相當耗時，也需要高度的醫療專業知識。

對此，富邦人壽導入「理賠智能助理」，整合醫療資訊與內部顧問醫師的專業意見，協助理賠人員快速比對保單條款與客戶所接受治療的對應關係。例如，當醫療科技演進產生新的手術方式時，AI 可協助理賠人員快速了解該疾病與手術的進行方式，並檢索相關條款與內部規則，提供理賠判斷建議，縮短過去需逐一查找資料的時間。此外，系統亦能協助摘錄擷取診斷書、病理報告及醫療費用單據等理賠文件審核重點，大幅縮短人工判讀比對時間，讓理賠人員更專注於專業判斷與保戶溝通，加速理賠服務效率與一致性。

客戶服務處處主管張婉茹指出：「AI 除了加速理賠作業，也能將資深理賠人員的專業經驗與判斷邏輯濃縮為高效吸收的知識庫，協助新進同仁快速掌握案件重點與判斷依據，縮短學習曲線，並提升理賠判斷的一致性與品質。」透過 AI 助理減輕資料整理的負擔，理賠人員得以將精力回歸專業決策與客戶溝通。

以 AI 客服加速分流，前線服務更到位

在核保與理賠之外，最大量的服務場景是客服。張婉茹表示，隨著數位原生世代逐漸成為保戶主力，客戶傾向先自主操作解決問題，不會直接撥打電話；一旦選擇撥打電話，就代表問題已超出自助服務能處理的範圍。

對此，AI 客服的導入，不只是回答問題，更是協助客戶找到最適合服務管道的「智慧導航員」。「我們是第一線面對客戶，因此 AI 客服最重要的不是回答得多，而是回答得正確。」張婉茹表示，富邦人壽在設計上特別重視回答來源的可信度，透過既有知識庫與 FAQ 資料治理機制，讓 AI 優先扮演「理解需求、引導服務」的角色，確保保戶獲得正確且一致的資訊。

事實上，富邦人壽的文字客服早於大型語言模型盛行前便已上線，目前文字客服平均每月處理超過六萬則訊息，智能助理能即時理解客戶需求，將保單查詢、資料變更等簡易服務導引至 App 或線上平台快速完成；面對理賠、保單變更或保障內容等較複雜的需求，則由真人客服接手提供專業協助。讓簡單問題快速解決、複雜問題由專人服務，將有限的人力資源投入最需要專業與溫度的服務情境，讓分流機制發揮實際成效。

從核保員手中的病歷、理賠人員桌上的單據，到線上客服的迅速回應，富邦人壽的 AI 布局，始終緊貼第一線作業現場。張婉茹表示，科技發展不一定要一次 end to end 全到位，應該是不停小步快跑，慢慢把應用場景擴大。去年底推出的全新富邦人壽 App，將「簡單、貼心、隨行」的理念落實在使用者介面體驗上，就是一次階段性集大成的成果。

但無論 AI 如何加速資料判讀、優化流程，專業判斷與服務溫度仍是機器無法取代的核心。「要有專業，才能判斷 AI 的產出品質。」富邦人壽兩位主管也強調，科技迅速發展下，富邦人壽導入 AI，不是要取代核保員、理賠人員或客服人員，而是希望讓每一位同仁把時間花在最有價值的地方。當AI承接了流程中繁瑣的資料負荷，人員就能更專注在判斷、溝通與服務，讓同仁的專業與心力回歸到最需要判斷力與人情味的溝通之上，這才是真正以客戶為中心的 AI 轉型。也是富邦人壽實現「AI Everywhere」的旅途上不忘的目標。