設計師和工程師是一家人
設計師和工程師是一家人
2006.01.01 | 科技

今天在整理照片的時候,看到了去年九月份去東京開會的紀錄,想起了這件有意思的事情。 這是現在日本最火紅的設計師深澤直人(Naoto Fukazawa)的演講紀錄。儘管我對深澤直人的作品已經有了一定程度的熟悉,親自聽他解釋許多作品的由來與他的設計理念,仍然是一個很有收穫、很享受的過程。這場演講另一個更有趣的地方,是台下聽眾的背景與深澤的「完美搭配」。這群聽眾並不是很好取悅的一群人,不過卻在他演講完畢之後抱以熱烈且持續的掌聲,搞得深澤只能靦靦地在台上猛點頭道謝,一直到主辦單位不得不請深澤走下演講台為止。

工程師與設計師界限模糊

演講現場是在為期四天的第七屆國際遍及式運算會議(International Conference on Ubiquitous Computing),在東京品川地區舉辦。這個會議是資訊科學界近十年來相當熱門的領域之一——遍及式運算(Ubiquitous Computing)最頂級的會議,贊助廠商包括許多一線科技大廠,與會人士來自世界各地重要的資訊科技研究機構,例如英特爾、IBM、微軟、新力等研究中心的博士級研究員,以及麻省理工學院、卡內基美侖大學、東京大學、慶應大學、台灣大學等高等學府的教授與學生。深澤直人表示,從來沒想過有一天會在這樣的場合跟幾百位資訊科技學術界的人演講,我想這些博士、教授們可能也沒想過,會聽一位產品設計師在台上闡述設計理念吧。
回顧深澤直人與新力電腦科學研究所所長所真理雄的演講,以及四天來的會議內容,我開始思考在遍及式運算這個研究領域裡,究竟應該如何定義工程師與設計師的角色與態度呢?在思考這些問題的同時,我回想起「可觸及式媒體研究小組」(Tangible Media Group)的指導教授石井裕在課堂上說過的一句話: 「我雖然拿的是電機領域的博士,我們小做的東西卻橫跨工程、設計、以及藝術。所以我究竟是一位工程師、設計師還是藝術家呢?在這樣的情況下,為我戴上一個什麼師、什麼家的帽子,其實已經沒有意義。標籤限制了我們的思考與可能,應該要將它剔除。」

培養多元能力才有好設計

由此看來,未來資訊科技發展的盲點,反而是這些傳統的專業分類。在這個「計算能力」(Computing Power)與「網路頻寬」(Bandwidth)成為大宗商品(commodity)的時代,要成為一位領導潮流的互動設計師還真是很辛苦,我們需要的能力,包括對科技的可能與不可能的理解、軟硬體的關係與架構的分析能力、由概念轉化成實體原型(physical prototype)的製作能力、對人與科技產品/資訊的互動模式有深刻的洞察力、透過設計傳達功能/訊息與觀念的功力、對型態與材料的知識與創意、以及能夠從「人」的角度來定義問題的能力。當然沒有人能夠在所有的項目上都成為專家,不過無論是想混口飯吃或是真的想實現理想,這樣的認識恐怕已成了必要條件。
為了訓練出擁有這些能力的學生,許多地方都已經開始有相關的學系相偕成立。在美國,除了麻省理工的媒體實驗室(Media Laboratory)、史丹佛大學機械系教授凱利(Tom Kelly,IDEO創辦人之一)四處籌經費在去年成立的d.school program、紐約大學藝術學院底下的互動式通訊學程(Interactive Telecommunication Program)、帕森斯設計學院的的設計與科技學程(Design and Technology Program)等幾個主力,華盛頓大學、喬治亞理工學院等學校也在這兩年開始提供數位媒體與設計(Digital Media/Design)的博士學位課程;加拿大有知名的康考迪亞大學提供設計與電腦藝術(Design and Computational Art)的學位;在歐洲,義大利的互動設計學院(已移師米蘭)與英國皇家藝術學院的互動設計學系(Interaction Design Department)一直都有令人驚豔的研究成果;日本的東京大學與慶應大學,在這幾年也都開始成立專做互動媒體設計與藝術的實驗室。
當世界各地都開始看到這樣的趨勢而開始努力後,為了要能繼續做出觀念新穎的案子,只好搞得我們天天茶不思、飯不想地虐待我們的大腦。不過這個領域的蓬勃發展,真的是讓人很興奮的一件事情,當深澤直人開始踏進電腦科學世界,當資訊系教授開始學產品設計,我好像也可以開始想像,未來一個充滿美感的資訊世界還挺值得期待。

往下滑看下一篇文章
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

3.jpg
圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

圖4.jpg
圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

圖5.jpg
圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂Vibe Coding
© 2025 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓