蘋果ResearchKit怎麼用？開發者看過來|數位時代 BusinessNext

金色的MacBook、多彩的Apple Watch或許已經讓大家看到頭暈目眩了，以至於都騰不出更多的心思去關注ResearchKit這個看不見、摸不著的東西。不過，和前兩者相比，也許ResearchKit才是真正能對人類生活產生深遠影響的產品，所以接下來我們就透過蘋果的技術文件來看看ResearchKit可以怎麼用。

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首先，ResearchKit是一個開源軟體框架，蘋果做它的主要目的之一就是讓開發者和研究員們能藉助iPhone龐大的用戶基礎和先進感測器來收集數據做醫療研究。

說到用大數據來做疾病研究，這並不是一個新鮮的概念，像基於雲端的腫瘤數據分析平台OncologyCloud的母公司Flatiron在去年就獲得了Google Ventures在醫療領域的最大一筆投資，1.3億美元。而ResearchKit之所以更讓人興奮自然是因為這背後潛在的數據規模。

想像一下，在你讀這篇文章的時候，全世界不同種族、性別、年齡層的iPhone用戶能產生多少不同類別的身體數據，如果沒有ResearchKit這個平台，全世界的研究機構恐怕既無力去收集這樣規模的數據，更沒法將其結構化。現在，有了ResearchKit之後這一切都變得可行了。

根據ResearchKit技術文件中的描述，除了已經內置了可客製化的調查和知情權益模板外，在數據收集方面，ResearchKit目前支持4個分類5種任務類型。

從上圖中我們可以看到，ResearchKit目前支持研究員通過各種感測器獲得步態、敲擊、6分鐘的步行、空間記憶以及發聲這些類型的數據。當然，在這些預設的模板之外，蘋果也鼓勵開發者創建出更多的新模式來吸收數據並和社群分享，進而一起推動醫療研究進步。

根據任務的不同，透過ResearchKit獲得的數據既可以被結構化也可以生成文件儲存在硬碟上，或者發送到指定的後端工具上進行分析。由於ResearchKit和HealthKit是打通的，這也就意味著研究員們可以獲得像每日步數、卡路里、心跳等各種各樣的數據。

現在，如果你身邊有正在遭受哮喘、帕金森氏症、糖尿病、乳癌和心血管疾病折磨的病人，那麼App Store上已經有了支持ResearchKit的應用可以在為病人提供一定幫助的同時收集病症數據供研究員們使用。

不難看出，這種讓開發人員和研究人員互相配合，借助iPhone收集數據的方式對雙方都有益。病人能在一定程度上透過應用獲得幫助，而研究人員也能在這個過程中獲得數據。只是我們希望接下來能接上ResearchKit 平台的應用能越來越多，進而積累更多的數據最終幫人類治癒那些懸而未決的病症。

圖片出自蘋果
本文出自PingWest/cyzhou

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。