[專訪] 亞洲物聯網聯盟理事長黃彥男:不是把東西聯網就是物聯網,重點是解決方案!
[專訪] 亞洲物聯網聯盟理事長黃彥男:不是把東西聯網就是物聯網,重點是解決方案!
2016.04.12 | 科技

物聯網(IoT)之火被點燃後,各方業者都在布局,而台灣將IoT視為重返產業核心地位的關鍵策略,由民間發動正式成立亞洲物聯網聯盟(Asia IoT Alliance,AIoTA),包括和碩、遠傳、億光、聯電等知名企業,以及中國南京的孵化器—伊諾光點創夢基地都是會員。

而擔任AIoTA理事長的黃彥男,大家也不陌生,他曾是AT&T執行研發總監、資策會副執行長、威達雲端總經理等,AIoTA秘書長為劉建志,曾任中嘉網路法務長,在通訊產業、企業購併、創投也有豐富經驗。

之所以要成立AIoTA,黃彥男說得直白:「現在各產業都離不開網路,網路已是生存的基礎,物聯網也是一個基礎,未來五年,沒有做物聯網的公司都會被淘汰!」不過,物聯網一定要靠合作,有上中下游或異業結盟。過去台灣企業習慣單打獨鬥或事關起門來做,但在物聯的世界,牽涉眾多領域,沒有一家企業能單打獨鬥,其中牽涉了軟體、控制器、裝置、解決方案,因此AIoTA的目的就是讓各家廠商合作,一起將各自開發或耕耘的產品及服務,組合成解決方案,「也就是把大家集合起來,組成台灣隊或亞洲隊,來打群架」,讓台灣轉型走進新方向。

AIoTA理事長黃彥男(右)與AIoTA秘書長劉建志(左)。(圖片來源:AIoTA提供)
圖說:AIoTA理事長黃彥男(右)與AIoTA秘書長劉建志(左)。(圖片來源:AIoTA提供)

物聯網已經是科技業顯學,不過,「很多台灣廠商對物聯網的認知,還停留在把東西聯網」劉建志補充他的觀察,在物聯網時代,若只是如此,努力後的結論並不會改變,但若是提供解決方案,意義就大不同。

例如,台灣有許多做車控相關的業者,利用感測器蒐集油箱、胎壓、轉速等數據,沒有什麼意思,可是,如果加入一些巧思或細心,就串成服務,例如整合了Google地圖,當車子沒油、沒電時,車主就能知道距離最近的加油站或充電樁在哪裡,而且還可以自動幫你預定充電樁,如果是物流業者,再結合車隊管理、疲勞偵測等,就提升服務品質。消費者不會知道背後是由眾多廠商聯手提供的服務,但要串起這些不可能由單一廠商來完成。

「因此,AIoTA的意義在於讓業者齊聚,不是在談報價多少、賣幾個裝置,而是變出新東西,讓服務力、影響力加值」劉建志說。

在國際IoT競賽中,台灣業者該如何增加影響力?現階段最重要的就是積極參與測試平台/場域(testbed)!黃彥男表示,現在IoT的標準非常多,尚無人一統江湖,但在未來三、四年很可能就會出現各方之霸,因此台灣廠商現在就必須參與testbed,在沒有統一標準的情況下,透過testbed先將應用建立起來,看看哪個最好用、參與的廠商最多,未來誰就有較強的話語權。

#與國際接軌 爭取加入testbed

為了先卡位,各國知名企業紛紛籌組或加入不同的IoT聯盟,其中又以IIC(Industrial Internet Consortium)最受關注,會員大咖林立,包括AT&T、思科、奇異(GE)、英特爾、IBM、三星、華為之外,還有應用端的3M、波音,因此IIC是AIoTA目前最主要合作的夥伴,希望透過技術合作或交流,讓亞洲隊走向國際。

黃彥男指出,IIC不是以標準制定為主要訴求,最大的強項就是testbed,成立兩年已經拿下19個正式核准的testbed,包括智慧城市、智慧醫療等,與IIC接軌的目的很清楚,一是學習人家怎麼運作testbed、二是從成功案例抓出值得學習之處、三是透過AIoTA去申請IIC的testbed,台灣隊可以運用或展示我們的解決方案,而IIC想要取經的會員也可以來跟台灣合作,讓台灣廠商快速切進核心領域。

AIoTA除了台灣業者之外,南京的孵化器伊諾光點創夢基地也已加入,希望將新創團隊的創意優勢一併納入,此外,日本軟銀(SoftBank)旗下的系統整合廠商(SI)PS solutions、菲律賓SI業者American Technologies Inc.也表達加入的意願,後續在農業4.0、智慧家庭、智慧交通都會有合作。

#從台灣出發 結盟中日菲律賓

AIoTA的策略是透過整合跨產業應用、供應鏈、國際市場拓展,希望讓台灣隊或亞洲隊在國際IoT市場能取得一席之地,黃彥男說,亞洲有先天的優勢,裝置廠商以亞洲為多,也具備強大的製造能力,更重要的是,IIC會員若想來亞洲發展,我們有在地優勢,他們雖是國際大公司,但我們是地頭蛇,因此AIoTA另一項任務就是為會員與國際大廠搭橋。

目前IoT還在醞釀期,的確有些阻礙使得推廣不易,像是過去業者提供的都是單獨性產品,不易與其他廠商的方案連通,因此影響到企業和消費市場的導入意願,不過,黃彥男態度樂觀,透過testbed的運作,效益會慢慢被看到,只要導入效益、服務品質提升,很快就會有許多人跟進。就像手機經過了多年發展,直到iPhone問世,產業就整個起飛,台灣現在必須先卡位,如果沒有準備好,未來只會被淘汰。

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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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