電動車是潔淨科技?華郵大篇幅調查報導戳破謊言
電動車是潔淨科技?華郵大篇幅調查報導戳破謊言

如果你有手機、筆電、油電車、電動車,可能要認真看完這篇文章。《華盛頓郵報》(The Washington Post)進行長篇調查報導,揭露全世界的材料科技背後的醜陋真相,如同血鑽石的故事,大型科技公司為了取得零組件的必要材料,在世界各地無視當地人需求,貪婪的破壞環境。

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圖/ 科技新報

電子產品供應鏈、全球化、工作環境低下等負面消息都是小事情,華郵揭露更讓人心碎的故事。報導人物是一個住在中國東北方石墨廠附近的農人,影片中,他清理累積在窗台上波光粼粼的污垢,指向一個荒蕪的玉米田,玉米田因石墨灰塵覆蓋呈現一片黑色,完全無法生長作物。

晚上只要有點光照到空氣中飄浮的灰塵,就會閃閃發光。白天的時候,灰塵幾乎覆蓋在所有東西上面,他們夫妻擔心空氣與水都受污染,當地人說「工廠在這邊造成的污染讓這邊一片荒蕪。」

華盛頓郵報繼續追蹤,從生產鈷與石墨的礦場與工廠,最後製造成電子產品鋰電池的陰極與陽極的過程,每一篇報導都讓我們了解,享受高科技設備的同時得付出什麼代價。

大部分的石墨都是在中國開採與處理,2015 年調查中國供應全球三分之二的石墨,黑龍江省是最大的石墨來源地,而大部分的鈷來自剛果的礦場,許多作坊的礦工有時候會在自己家地板下找到一些礦石,礦場常常倒榻,傷亡普遍且無數。

一旦被提取出來,這些材料會到亞洲生產,製作成電池部件,世界最大電池製造商如 Samsung SDI、LG 化學、Panasonic,這些公司向礦業公司購買材料製作成鋰電池,再賣給 Samsung、LG、豐田、通用汽車。

中國最大石墨供應商是貝特瑞公司,全球市佔率達 75%,調查地點的礦場與工廠生產的石墨幾乎都是供應給貝特瑞,以及其他中國與日本的中介商。Amazon 的 Kindle 鋰電池供應商新能源科技(Amperex Technology)也是向貝特瑞採購。

蘋果表示它們是採用人造石墨,非來自礦場的石墨。但由於人造石墨成本比自然石墨高一半,因此自然石墨仍然為大多產品所用。特斯拉說他們的石墨材料並非來自中國,但未透露來源。

雖然中國官方過去 3 年曾經對工廠祭出罰款,並誓言要讓這些工廠撤出,但成效不彰,現在官方與當地業者勾結,甚至不希望記者與村民接觸。華郵大篇幅報導中國東北石墨污染事件後,許多大型電子公司包括 Samsung SDI 都說會調查鋰電池生產造成的污染問題,Panasonic 則表示已找到污染證據,現在正在進行因應對策。

鋰電池的優點是輕,且能量密度高,現代手機不能沒有鋰電池,鋰電池還是油電車的心臟,快速成長的全電動車也不能沒有鋰電池。人類發展電動車,美其名是潔淨能源對環境友善,這對某些消費得起電動車的國家可能這麼說沒錯,但如果我們了解更多一點,就會發現事實完全不是這麼一回事。

本文授權轉載自:科技新報

關鍵字: #電動車
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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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