快存檔!不然別人會以為我們不懂程式
快存檔!不然別人會以為我們不懂程式
2016.07.29 | 科技

很多人與開發者溝通的困擾在不知道「程式」是什麼,對相關術語存在有許多恐懼障礙。因此,對於資訊技術相關的需求或限制就往往難以理解,許多時候也會覺得開發者像在講另一個自己不懂的語言一樣,覺得溝通邏輯不同於一般人。如果你也有這種症狀,不妨趕快細看這篇文章,記得快存檔!把這些網路資源通通記下。另外當然,也別忘記分享給跟你有一樣症頭的朋友。

快存檔!不然別人會以為我們不懂程式

目前,在網路上有關程式語言教學相關的內容主要有兩種來源:

  1. 學校或企業所提供的收費或免費公開課
  2. 新創公司以網頁互動介面設計的程式語言教學課

全觀直白的中文入門程式課

一般來說,電子、電機、資訊工程、資訊科學、資訊管理等相關領域的大學科系,入門的第一門課程叫做「計算機概論」,這個概論課程其實是一個全觀介紹。在一般大學的實務課程設計上,每個星期用 2 - 3 小時,在 16 個星期左右告訴你整個資訊技術軟硬體發展的歷史、術語、定義、分類與簡介。他們可能會提到一般電腦系統運作的硬體架構(介紹 CPU、記憶體、主機板、晶片、匯流排、各種儲存硬體、讀寫、傳輸介面與裝置等等)與其上的軟體運作邏輯(作業系統、韌體、驅動程式、輸入法、應用程式、編譯器、瀏覽器、檔案、編碼、演算法、資料結構甚至資料庫)等等。

有些學系會將「計算機概論」的課程設計與「計算機程式」、「計算機程式設計」這類的課程相近,不同的程式語言發展有不同的歷史背景與適合的應用場景,很難單純選用一個程式語言就可以統括所有需求(例如網頁、伺服器控制、資料庫或資料整理與分析可能都有各自合適的語言工具)。因此,這些課程通常選用一門不一定最新潮,但具有代表性、歷久而彌新的程式語言(例如 Fortran、C、C++ 或 Java)來介紹給學生程式入門基礎,透過這些基礎類推到不同的語言間都是相對容易理解的。這些課程幾乎可以算是程式設計的基礎入門。

你是否也曾經為了看不懂這些網頁原始碼而感到焦慮?

拜科技所賜,現在就算你坐在家裡也有一些中文(當然因為目前程式語言發展的天生特性仍帶有許多英文,所以讀者需要接受許多老師在講解的時候會帶有英文單字)的開放式課程可以選讀。

按照學習順序,我們推薦讀者:

  1. 國立臺灣大學電機工程系廖婉君教授的「計算機程式」、
  2. 國立臺灣大學電機工程系于天立教授的「計算機概論」、
  3. 國立交通大學資訊工程系彭文志教授的「資料結構」、
  4. 國立交通大學電子工程系江蕙如教授的「演算法

透過互動網頁,直接學習某個程式語言

近年來,許多新創網路服務公司都企圖透過網際網路即時互動提供程式語言的教學,常見的服務如「Codecademy」(編程學院)或「Code School」(編程學校)。因為新創公司的需求,這些服務所涵蓋的程式語言範疇,通常比較偏向開發網路服務語言的類種;無論是網路服務常用的語言 PHP、Python、Node JS、Angular JS、Ruby、資料庫語言 SQL、大型網路專案開發常用的工具 Git 或 iOS、Mac 開發所需要的 Objective-C 或甚至常見的計量分析語言 R 或近來流行的 Scala 等等。隨著不同進階的學習難度或特殊語言需求,這兩者服務都有免費或訂閱月費計價的課程,月費價格從 19- 29 美金/每月不等。

Code School 通常有真人影片講解,課程比較偏重這些語言的應用或小技巧等;相較之下, Codecademy 更強調這些程式語言的基礎語法。這些服務都強調使用者無須架設任何編程環境(特定作業系統、環境、安裝了某些指定的函式庫或編譯器 Compiler)的情況下,可以讓使用者快速親近某些程式語境的效果。以編程所需要灌注投入的學習時間與成本來說,筆者認為相對自己以前的學習成本不見得更高昂,如果讀者有一定的英文程度不妨試試。

如果你想嘗試用遊戲來學習程式語言,則也許可以考慮 Code.org 或 CodeCombat,前者是一個非營利組織,網站裡有與微軟合作的 Minecraft 教學版遊戲,用磚頭化身電腦程式的方式來吸引孩子對程式設計的興趣。 Code.org 裡一小時學習程式語言的課程也深受好評。

CodeCombat 的設計也與遊戲有關,透過 Google 或 Facebook 帳號登入並挑選英雄並選擇自己想要學習的程式語言,使用者將循著遊戲學習關卡,透過程式語言指令合成道具來過關斬將。

延伸閱讀:
新年新希望,Codecademy建議~來學寫程式吧!
玩知名遊戲學寫程式! Code.org 一小時學會寫小遊戲
拚命玩遊戲就能學寫程式! CodeCombat 還有中文版

更進一步的開發或應用課程

台灣大學資訊工程學系林軒田教授的機器學習基石課程深受行內好評,數位時代翻攝自其課前聊天室

台灣大學資訊工程學系林軒田教授的機器學習基石課程深受行內好評,數位時代翻攝自其課前聊天室

如果讀者有更進一步興趣想要學習一些近來常常被討論的進階應用課程。例如,如果你有興趣想要學習機器學習(Machine Learning),則也許可以參考最近借調到 Appier 的台灣大學資訊工程學系林軒田教授的「機器學習基石」,或參考蘋果與史丹佛大學合作共同開設免費的「用 Swift 語言開發 iOS 9 應用程式」課程(英語教學、需要使用 iTunes)。

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AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

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圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

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圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

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圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

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