數位政委唐鳳:Open Data只是基礎,下個發展目標是Open API
數位政委唐鳳:Open Data只是基礎,下個發展目標是Open API

亞洲首度以設計政策為主題的國際論壇「2016台北世界設計之都 國際設計政策論壇」於本周末舉行,而10月1日甫上任的行政院數位政務委員唐鳳也首度以真人之姿公開發表演說。提到台灣在開放資料的成績時,唐鳳強調,Open Data其實只是基礎,接下來要努力的目標是Open API。

根據英國開放知識基金會(Open Knowledge Foundation)去年底發表的開放資料評比,台灣的資料開放指數在全球149個國家中排名第一,勝過英國、丹麥、美國、日本等國家,也比2014年的第11名和2013年的36名進步許多。

圖/ 英國開放知識基金會

雖然開放指數獲肯定,但是這個結果與一般民眾的感受卻不完全相同?針對主持人《天下雜誌》副總編輯陳一姍提問,唐鳳表示,台灣早在2005年已有公開資訊相關法令,不過「公開」的意思是大家都可以讀,但不能移作他用。此外,因為是「資訊」,因此只能給「人」看,不能給機器看。可是,開放資料代表的是不僅能「讀」,還能「改」,就算是一本厚厚的預算書,民間也能做成好看的預算視覺化,並建立後續系統。另外,資料的好處是只要格式保持不變,就可以用同一套系統做研究,不需要額外開發,對於十年期、二十年期的比較會有幫助。而由於資料可以互相交換,因此也方便全國性、全球性的對比。

行政院數位政務委員唐鳳
圖/ 蔡仁譯攝

不論從公開變成開放或從資訊變成資料,都需要時間。「我們現在只是把最基本的東西做好,上面長出來的社會上或經濟上的應用,在其他國家也都是五年、十年才能看到非常蓬勃的ecosystem。所以我不覺得一開始就要爭取亮點、爭取有感,而是先把底下的東西做好。」

接下來要做的是Open API

唐鳳指出,當Open Data做好後,下一步要做的就是Open API。「Open Data我們現在做到世界第一。但是所謂的世界第一,只不過是像是每個家戶都有水有電、最基本的程度。接下來我希望我們往Open API的方向走。」

他表示,Open API和Open Data有兩個主要不同之處,第一是「自動發現」(API Discovery)。如果有描述性資料可以告訴大家,網站上所有機器可讀的部分放在哪裡、用什麼方式可以自動界接,這樣一來,只需要寫一支程式就能把所有公務機關網站處理好。

第二則是機器可寫入。他指出,目前的階段只有做到機器可讀,但是對於公務體系來說,除非一開始就約好要用完全相同的結構資料,不然很難做到跨機關的界接。如果能做到機器可寫入,未來申請表格、簽公文系統、報稅時,就不一定得用原本廠商設計的介面,而是可以用機器可讀的介面來做。之後當新的載具出現時,可以接到機器可寫入的端口,不需要全部重寫一遍。當每個系統都具備機器可寫入的概念,就能通通界接到同一地方,做各式各樣的應用。

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

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。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

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。

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