[Meet創業之星]打造智慧城市從台灣開始！創新智囊團「THINKTANK」|數位時代 BusinessNext

剛從日本福岡創業考察回國的創新智囊團Thinktank，是一個以數據分析及大數據平台建構為主的新創團隊。他們希望透過幫助企業建構大數據平台及內部創意實驗室，提供企業最新的創新理念，以及經由研究大量不同且難以發覺的隱藏式數據、未知的相關性數據、幫助企業增加收入的大數據，增加效率。

「我們是來自台灣的團隊！」

Thinktank的團員來自世界各地：這個由英美台印（印度及印尼兼具）所組成的團隊，印度籍創辦人兼執行長Ravi Nataraju也是個身經百戰的連續創業家：在他十八年的資歷裡，處理過法國樂透商的資安問題，在倫敦創過業，從大公司旗下的軟體工程師、到自己出來創業，成為數據分析師，工程出身的Ravi，看準了全球前五大開放資料庫：台灣的完善開放資料，決定在台北創建團隊，落地生根。

也因為團隊成員來自世界各地，創辦人Ravi表示，在比較過世界各地的政府培植的新創環境後：(印度是零、英國不錯，但台灣的環境還是最好)，他決定前往新金磚（台灣、印度、中國、韓國，合稱新金磚TICK）之首：台灣，作為發展的首要據點。他表示，亞洲才是未來的所在，（The next big thing is Asia. ），這也是為什麼Ravi 決定離開自己人脈經營甚深的英國，來台灣創業的一大原因。
圖說明

(圖說：Thinktank團隊，由左至右為：Anting Wi、Jonathan Jou、Ravi Nataraju、Mike McMahon、Yi-Chen Wang、Muhammad Febrian Ardiansyah)

進入新市場前的準備：自我評估停看聽

對於如何評估是否該進入一個全新且陌生的市場，Ravi 以過來人的經驗告訴我們，他會問自己兩個問題：

新市場（台灣）有什麼優勢是別的地方沒有的？
這裡（台灣）可以對他而言能產生多大的價值？

對他而言，台灣的優勢，是完善的開放資料，還有政府極為重視的新創環境。雖然，在台灣創業表示他無法借助他在英國所經營的人脈，還要面對語言不通的問題。然而，數據的解讀是沒有語言的隔閡的。透過台灣完善的開放數據，他便能進行市場研究。

從零到一，到一百的成功方程式：口碑，就是你最好的行銷戰力

在台灣的這半年，他從全然陌生到熟門熟路找資源，連他自己都覺得不可思議。2015年6月成立，7月即由Thinktank的第一個專案CLAPPIO（透過App在活動中即時利用CLAPP/SLAPP機制蒐集觀眾情緒，動態回饋給活動主辦方），打敗其他四十組新創團隊，成功入圍idea show2015，而idea show帶給他們的，不只是得獎的一個機會，更是一筆投資的進帳：四月找到創業夥伴，六月公司登記成立，七月資金到位，十一月開始獲利。「That was more than cool.」Ravi表示。
而幸運的背後，是貴人的相助：透過台灣新創團隊如pic collage等團隊的引薦，不只讓他找到第一位投資者，更讓他對台灣的新創環境有更深層的認識：「只要你夠優秀，別人看得到你的特色，他們便會推薦你。」Ravi滿懷感激的說，透過新創朋友的介紹，他們陸續參加了NTU黑客松等活動。透過黑客松的腦力激盪激發出他們第二款新產品：「EXIT」，從混亂的台北車站及轉運站作為發想起點，以同步規畫從捷運站起，步行前往各地點的最佳路徑，改善從「出口」到「真正目的地」之間資訊不足的問題，如顯示最便捷路線、有電梯或樓梯，方便通勤者選擇適合的出口出站，不會隨興推著行李，走到有樓梯的出口，才發覺不對造成通行的困擾。

真正的「紳士風範」

參加臺大黑客松是讓Ravi印象最深刻的一場活動，不只是因為他們的產品exit 榮獲2015臺大黑客松觀眾人氣獎，而是整個比賽的過程：從原本一直領先，在最後兩個小時被其他團隊後來居上，他的團隊曾一怒之下想離開比賽會場，不料卻被工作人員攔下來，「別走，你們得獎了。」「我們不是輸了嗎？」「是人氣票選獎，這是觀眾票選出來的獎項。」在台灣，Ravi才真正感受到所謂英國的「紳士風範」：只要你的產品夠好，而且能被展現出來，票數的多寡真的是其次，因為大家對你的付出早已表示肯定。還有一次，有一位來自高雄的朋友來找他，Ravi想，我們做錯什麼了嗎？為何你要來找我們？那位客互笑著說，沒，但我覺得你們做得很棒．所以我們來找你。也因為這樣的一個關係，Thinktank從純北部的數據研究拓展到了他們全然陌生的高雄。之後花了一些時間，做了高雄的數據分析，一步一步建起台灣各大城市的數據資料庫。

不支薪的新創團隊：創業經驗是更有價值的薪水

而Ravi 對於Thinktank的員工制度也有與眾不同的想法：在他的團隊中，有許多成員的職稱是Startup Angel（創業天使）。創業天使的意思是，不付（先不急著付）他們的薪水，因為他們太重要了，不只是付薪水便能解決：對Ravi而言，創業經驗是更有價值的薪水：他教導他們他的所有創業經驗：如何開發一項產品，如何經營一個跨國團隊……，「創業這條路上有太多東西要學，但在Thinktank，我可以透過我的自身經歷，讓他們可以更快讓他們的產品達到他們希望的目標．」而Thinktank團隊的成員，也都有自己希望發展的項目，「我們在Thinktank這樣的一個模式裡，是創造一個像是模組化的經營管理系統，讓和我一起的夥伴們了解如何讓一個產品更快達標。」Ravi在受訪時表示。也表示，也有過去和他一起共事的創業天使結業之後成功到越南發展他的新創事業。也有新的創業天使加入他們的團隊。

未來期許：從台灣出發，用開放數據打造真正的智慧城市

回顧台灣創業至今，「因為完整而開放的數據，其實我們在台灣做了很多事情，甚至是倫敦也達不到的事。」他對團隊的期許是，在台灣這個擁有全世界前五大的開放資料庫的地區，成功打造一個真正的智慧城市，然後複製這個模式到世界各地。

創業，教會了你哪些事？

The only way is ahead and the best way to get things is working in a team.
唯一的辦法就是前進，團隊合作是成功的最好方法。

公司簡介

公司名稱：Thinktank智囊團有限公司
產品名稱：CLAPPIO, EXIT & THINKCAL
公司成立時間：2015年4月
產品上線時間：2016年6月
產品獲利模式：數據分析、顧問服務、廣告刊登費
官方網站：http://www.Thinktank.com.tw

當許多企業還在討論 AI 能做什麼，富邦人壽更關注：AI 如何被第一線同仁使用？而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場，成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」？

保險理賠為何難以AI化？答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程，理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式：從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據，每份文件不同醫院格式都不同，內容還充滿專業醫療術語；理賠人員不僅必須理解文件內容，還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識，才能做出適當判斷。

更複雜的是，就算是相同疾病或手術名稱，不同案件背景也可能導致不同理賠結果，因此，理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作，很難透過傳統自動化工具處理。

近年來，隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進，以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力，如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承，成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考：如果AI無法取代專業判斷，是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間，讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作？這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會，理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案，並在主管支持與跨部門合作下，於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法，也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員，深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線，成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

AI成功落地的關鍵，不只是模型，還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線，最大的挑戰不是技術，而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出，團隊一開始便深入訪談理賠同仁，發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定，而是協助整理資訊，因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域：手術等級建議、病理報告判讀輔助，以及國外醫療文件翻譯與摘要，目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間，讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步，必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一，團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據，並透過跨部門討論及醫師顧問協作，逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示：「這項工作看似基礎，卻是AI能否提供可靠建議的關鍵，更重要的是，它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識，逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說：「過去遇到新的手術名稱，往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教，現在，透過理賠智慧助理協助，資料搜尋時間縮短50%以上，能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容，理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說：「它會先幫我們整理案件重點，也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據，或分析病理報告內容，都能快速提供參考依據，讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設，金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求，團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄，並持續優化提示詞設計，以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險，確保AI始終在可控範圍內運作。

不過，對富邦人壽而言，上線並不代表結束，而是優化的開始。

團隊發現，理賠智慧助理初期使用率表現亮眼，但隨著時間推移逐漸下降，為了找出原因，團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議，讓其了解，生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益，必須持續蒐集使用回饋、改善建議，進而調整功能設計。

郭乃瑀表示：「根據同仁回饋，團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能，目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力，理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴，其帶來的影響也不再侷限於效率提升，而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示，過去AI專案多半由資訊部門主導，但這次經驗讓大家發現，真正了解痛點的人其實是第一線同仁，因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得，以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現，愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗，如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法，加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言，理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具，而是一次工作方式與文化的改變：從第一線提出需求、跨部門共同打造，到持續優化與回饋機制，AI 不再只是科技部門的工具，而逐漸成為工作現場的一部分，也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。