物聯網時代下的3大App新聚落
物聯網時代下的3大App新聚落
2015.02.06 | 科技

智慧型手機普及以來,各式各類的App應用蓬勃發展。以Google Andorid和蘋果iOS兩大平台為首,有高達8成以上的App開發商都還專注在推出智慧型手機產品。

但隨著物聯網時代來臨,新的應用和裝置結合無線網路科技,形成新的應用型態。不只影響我們每天的生活,也形成新的App開發聚落,包括智慧手環、手錶,到車用、家庭照護系統等。

尤其從今年初消費性電子大展(CES)開始,各家品牌商發表新產品主攻消費性市場,也催生出新裝置的App應用需求。智慧型手機不再只是開發商的唯一選擇,新的App聚落也將產生。以下是今年開發商一定要關注的3大App開發領域。

從健康照護發跡的智慧手錶

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今年4月蘋果即將發表Apple Watch,勢必會掀起一波話題。而除了蘋果智慧手錶外,早從去年開始,Android系列穿戴式產品早已搶先上市。包括微軟、Motorola、LG、Samsung等廠商都有推出自家智慧手錶或手環產品。

Goolge已先釋出Android Wear穿戴式設備的API。而國外廠商包括車廠Tesla、eBay等也已搶新準備Apple Watch的應用程式。在未來一年,智慧手錶勢必是App開發商可以大展身手的新天地。

最早不管是智慧手環或手錶,多數都以健康照護應用為大宗。例如運動知名廠商推出的Nike+,又或者是記錄心跳、走路步數、每日運動量、消耗卡路里數等,都是主流的智慧手錶應用。

但未來智慧手錶可超越健身用途,擴大應用在通訊、查看天氣、記事、遊戲等生活用途上。也有產品可結合聲控在行走或跑步中使用。

車載裝置

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在不久的未來,智慧型手機和車用裝置會結合的更緊密。各類物聯網車用裝置可以透過無線網路技術連結手機,傳遞平均車速、行車距離、開車速度等資訊。

現今已有廠商專注開發車用物聯網軟體,例如MetroMile,他們提供車內感測裝置,可以連接手機APP,記錄汽車的運作軌跡、引擎狀況等,讓你隨時監控汽車運作的狀態,並及早修復壞損。

另外近期火紅的美國車廠Tesla也傳言不斷招募蘋果員工,來自家車廠開發App。新的汽車市場將朝科技導向,App開發是其中絕對不可或缺的必備應用。

下一個世代的智慧家具

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物聯網最終還是要回歸跟人的生活有關。現今已有廠商專注開發家用物聯網App,例如Nest,提供遠端溫度調節系統或監控裝置,在家中危險、火災、二氧化碳濃度過高時,傳遞即時訊息到智慧型手機。另外,Elgato廠商則提供空氣品質、溫濕度、水質等系統監控。

此類應用涵蓋產業包括智慧家電、房產、建築外,也涉及遠端監控、保全、醫療照護等產業,同樣有大量App開發需求。

隨著各家廠商跟進投入家庭物聯網應用,App開發將更廣泛,超越智慧型手機,進入家戶設備中。

資料來源:Venturebeat

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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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