[2014創新企業]研華科技:服務模組化,切入物聯網新領域
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2014.11.08 | 科技

由於智慧城市或物聯網的應用,都以工業電腦為核心,因此讓以生產工業電腦為主的研華,有許多先行優勢,商業模式也轉變成提供垂直市場智慧解決方案。

台北市的智慧公車、板橋亞東醫院新院區的智慧門診、阿里山高山百合的遠端監控系統、以及全年無休四季皆可採收的水耕蔬菜監控系統,看似不相關的科技應用,背後都有一個共同點,就是這些應用都回應了目前正熱門的物聯網(IOT)趨勢,同時研華也都在其中扮演了關鍵的角色。

強調跨界整合的物聯網應用,是近年來IT產業創新的動力。據IDC調查,2016年物聯網市場規模將達2.9兆美元。美國研究機構Forrester也預測,物聯網所帶來的產業價值,要比網路大30倍,將形成下一個兆元級別的業務,從各國政府到企業都積極備戰。

在台灣,研華可說是將這種跨界創新落實得最淋漓盡致的一家企業。「物聯網是下一個產業典範轉移。」研華董事長劉克振在今年8月一場論壇中指出,物聯網產業有垂直整合特性,專業度高,且軟硬體必須整合,跟電腦產業水平分工不同。

因應這樣的變化,研華一改過去純硬體銷售的商業模式,轉變為SRP(Solution-Ready Package)營運新模式,提供垂直市場智慧解決方案。「不管是智慧城市或物聯網的應用,幾乎都以工業電腦為核心。」研華技術長楊瑞祥指出,研華切入物聯網有近水樓台先得月的優勢,包含資料的採集、通訊、運算等都必須透過工業電腦來運作。

服務要到位

然而,智慧城市應用面非常廣,各產業的專業度非常高,擅長智慧交通領域者,並無法複製該服務到智慧醫療,「沒有一家公司可以囊括所有服務,因此必須要與外部夥伴協同創新。」

因應SRP模式,研華調整組織架構,如嵌入式設計服務事業群,設有客戶專屬服務團隊,分別服務電信、醫療、網路、POS、工業設備製造等領域,以滿足客戶的需求。另外,也新增智能生活事業群,透過策略聯盟方式,藉由研華提供的智慧服務平台,針對智慧醫療、工業自動化和工廠自動化、智慧交通、車載電腦、智慧生活應用、新能源和智能電網等六大垂直領域提供解決方案。

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(圖:研華科技技術長楊瑞祥)

楊瑞祥解釋,研華的客戶為系統整合商(System Integration,SI),研華以往只要專注研發技術產品提供給SI即可,讓SI再針對客戶所需做進一步的軟硬體整合服務。但SRP模式強調的是服務到位,透過研華建構的智慧應用整合平台裡的模組化配套應用,讓各產業垂直領域的SI夥伴可在這個統一的平台上,依照客戶需求搭配軟體應用及操作介面,建立模組化服務,用更智慧與快速的方式服務客戶。

與外部夥伴合作創新,是研華驅動創新的方式之一。楊瑞祥表示,研華有一套「IMAX」(Incubation、Merger、Alliance、X product四個字的縮寫)的創新制度,透過內部育成、購併、策略聯盟、以及產學合作,進行創新產品研發,來開創新事業並發掘新商機。像研華廣邀系統整合商夥伴加入「WebAccess+物聯應用聯盟」,推動植物工廠,針對溫室大棚與LED植物工廠建置,進行評估規劃與設廠配置,也在各大專院校成立物聯網實驗室。

借外力創新

除了技術與產品外,研華也相當強調行銷服務與商業模式。以其所舉辦的創新商業模式競賽TiC100來說,從規則的設計開始,要求學生團隊除了理工科外,一定要有商科學生,從技術產品研發到目標市場的銷售等,規劃出可行的行銷模式。

在SRP模式以及與夥伴協同創新下,研華在智慧城市應用創下不少佳績,如台北市的e-Bus裡內建研華工業電腦,透過GPS連結到交通局的行控中心,行控中心隨時可以掌握公車的地點,讓乘客可以透過手機,在站牌等候時即可知道下一部公車何時到站。e-Bus智慧公車系統也已輸出至國外市場。在智慧醫療部分,研華設計一款App,與醫院內部的電腦和後台病歷系統做連結,讓候診病患隨時可掌握候診區的等候狀況,減少病人的不便。

針對物流倉儲應用,基於貨物必須從頭到尾全程監控,物流倉儲中負責搬運貨物的各種車體,所使用的系統就必須擁有高度的穩定性,研華研發一款強固型車載系統,並比照航空用戰鬥機等級的規格,做為產品強健度的檢驗標準,以強化產品震動衝擊耐受度。除此之外,也採用RFID與Wi-Fi熱點結合物流導航應用,透過精準定位讓物流取貨更順暢。

在智慧農漁業部分,屏東農業生物科技園區內,生技業者採用研華遠端監控解決方案,建置可漁菜共生的生態養殖陸地溫室,透過對引進室內養殖池的海水進行溶氧、氨氮、pH值、水溫等監測,管理者能以電腦、手機、平板等裝置來隨時監看養殖場狀況,並取得重要資料。而當數據出現異常時,系統也會自動發送簡訊通知負責人,以便讓養殖室溫始終處於最適狀態。

除了積極與上下游產業夥伴策略合作外,研華在今年也正式成立「研華投資」,鎖定包含製造、機器人、醫療、零售、車載、智能建築等六大產業目標。以機器人為例,研華除了購併寶元數控公司,也與上銀策略聯盟,研華提供工業電腦和控制器,上銀則是提供機器手臂本體、自動化元件、伺服馬達及驅動器等。它們並計畫共同育成一家應用系統整合公司,邀請包括鴻海、日月光、友達、群創、金屬加工業及食品飲料業參與投資入股,補強人才與資金,加速打造機器人產業鏈。

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成立至今30年沒虧過一毛錢,董事長劉克振曾說,沒有人可以真正地預知未來,研華一路上也是摸著石子過河,但遇到機會,一定會好好把握,「只有那些瘋狂相信自己可以改變世界的人,才會真正改變世界。」

研華 成立時間:1983年
董事長:劉克振
營業額:2億1千萬美元
市值:45億美元
業務範圍:遍布全球21個國家、92個城市
大事記:1999年於台灣證券交易所上市/2003年成立中國昆山製造中心/2005年與華碩策略聯盟成立研碩/2007年於德國慕尼黑成立歐洲總部/2013年崑山協同創新研發中心落成/2014年林口園區正式營運

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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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