用手機App領路,讓世界在視障者的眼前
用手機App領路,讓世界在視障者的眼前
2016.02.05 | 科技

圖說明
圖說:甘仲維,35歲,交大資管所博士。目前為資策會創新應用服務研究所產品經理,並創辦台灣視覺希望協會,開發i-AIM App為視障者建立無障礙環境。

對身障者而言,真正障礙其實來自於環境。前程似錦,卻在29歲突然失明,甘仲維在親友支持下重回社會,更結合資管背景所長和視障的經驗,做出「i-AIM」App協助視障者即時處理突發狀況,打造對視障者真正友善的無障礙環境。

去 年夏天,許多人從媒體報導認識到一位突然失去視覺的Yahoo奇摩工程師,最後在努力和親友支持下重回社會的故事。對非身障者的讀者們來說,故事精彩,張力十足,但對故事中的主角甘仲維而言,「視障」不只是文字故事,而是一輩子的現實。

甘仲維,在Facebook粉絲團大家比較熟悉的另一個稱號是「墨鏡哥」。在香港、美國成長,到研究所才回台灣,中文、廣東話、英語都流利,曾經在台積電、Yahoo奇摩工作,沒想到29歲卻因為急性青光眼,讓他從此失明,生活和工作一度陷入停擺。

在失明之前,甘仲維以前只覺得視障者需要協助。失去視覺之後,才發現生活中有太多不便之處,即使現在已是訓練有素的視障者,社會環境還是非常不友善。「很多人再也回不去原來的生活或工作領域。」

帶著這些體悟,甘仲維重回校園,在交大資管所念完博士班。畢業後目前在資策會上班,目標明年成立**「關懷科技」(Care Tech)部門**,針對視障者以及其他身障者的無障礙環境需求做更深入的研究。他更成立「台灣視覺希望協會」,以焦點團體、使用者研究等方式結合自己的經驗做出「i-AIM」App,讓視障者以手機視訊「視覺代理人」團隊,讓視覺代理人透過手機鏡頭當視障者的眼睛,並用語音引導,即時幫助解決日常生活的突發狀況。

乍看之下,甘仲維擁有技術開發能力,又了解視障者,好像真的能夠運用「科技」解決障礙。但在美好想像背後的現實是,目前因為資金缺口大,在還沒有建立起穩定的營收來源之前,甘仲維選擇先暫時把i-AIM App下架,先打好基礎。

給一個明確方向

在開發App的期間,其實有許多企業願意贊助,找錢不是問題,也獲得一百多萬的資金,之前也有半年開放視障者下載免費試用,但他真正希望的是建立一個能讓「使用者付費」、金流健全的環境。
「我還在研究該如何定價。」甘仲維表示,由於許多視障者在重建生活的過程中沒有收入,不能把價格定太高,另一方面,因為希望帶給身障者更多工作機會,i-AIM App訓練的視覺代理人,本身也是肢障者、輪椅族,也需要一筆薪資收入。

甘仲維也嘗試過類似Uber共享經濟的模式,但現實上,不是所有人都有能力當視覺代理人。「曾經碰過有人一直大喊『就在那裡』,卻不給明確的方向指示,讓視障者很挫敗。」這些現實讓他了解,科技只能解決一部分的問題,真正重要的不一定是資訊力。甚至,視障者需要的不一定是「重見光明」的希望,而是提供身障者真正需要的服務,打造無障礙環境。

##Q&A

Q 能否描述中途失明的視障者在失明不同時期的狀況?

A 在剛開始失明的前期,視障者很需要親友的陪同支持,因為對方向位置的辨識能力還不足,要是有突發狀況卻無法解決,挫敗感會很大。中期的時候因為課程訓練,已經具有定向能力,對於身邊物件障礙也能「感應」到壓迫感,能排除基本的障礙。後期就會慢慢成為一個成熟的視障者,有能力重返社會生活。

Q 能否向非視障者形容視障的「感覺」?

A 視障者就是,我明明知道你在那裡,我卻沒辦法接近你。因為環境中的障礙太多了。對我而言,也可以說像是在一個全黑的地方卻「找不到開關的燈」。很多人讀了視障者的故事,當下會很感動,卻很快就會忘記,我希望能用其他方式把這些感動或體驗延續到生活中。

Q 目前例如beacon之類的科技應用能幫助視障者嗎?

A 很多新科技在「想像」中好像都能幫助視障者,但現實中卻無法對應到視障者的需求。例如Google Glass現在只是在進入新環境時拍下環境照片,然後告訴你「有一張桌子、四張椅子」,但無助於我知道方向位置。或是智慧城市用藍芽beacon推播訊息,但如果碰到緊急情況,例如有視障者即將走到馬路上,推播訊息一定來不及,實際場域的不穩定性太高。

Q 明年i-AIM App和台灣視覺希望協會的計畫?

A 除了訓練更多的身障者當視覺代理人,也希望讓一般大眾更在文化層面上了解視障者,因此想結合高中或大學的學生服務時數,讓更多人有近距離和障礙者互動的機會,才能真正了解現實生活中障礙情境的巨大。

現在喜歡「聽」的電影

《夜訪吸血鬼》,喜歡過去的影像記憶加上現在敏銳聽覺堆疊成的享受。也推薦婁燁的《盲》,能聽見層次豐富細緻的聲音資訊和類似口述影像的旁白。

不可或缺的物品

導盲杖、墨鏡(除了好看之外,拿起杯子喝東西的時候也能保護眼睛不被吸管刺到)。

推薦的視障相關App或網站

Color ID App,能協助辨認顏色,要選穿搭的時候很好用。也推薦國家圖書館的全障別圖書館網站。

攝影/郭涵羚

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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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