Uber推出重大更新！不但整個用Swift重寫，還新增兩大智慧功能|數位時代 BusinessNext

Uber今日推出自2012年來最重大的app更新，不僅稍微改變了app icon和啟動動畫，使用者介面也重新設計，而功能面的重大更新包含新增「推薦常用地點」和「前往好友位置」。根據Uber的說法，一切都是為了節省用戶從「叫車」到「抵達目的地」的時間，更接近「一鍵完成叫車」，打造更直覺的叫車體驗。

節省用戶時間，整合歷史紀錄和行事曆推薦常用路線

更新後的Uber app使用體驗，圍繞在「想去哪裡？」這個簡單的問題。

以「終點」為使用流程的設計出發點，Uber利用機器學習推出「捷徑」功能，從過去的乘車行為了解用戶常用路線及目的地，還能整合行事曆，根據下一個行程列出建議目的地，幫用戶節省搜尋和輸入地址的時間。例如，從辦公室下班後，可以直接點選要回到住處或是去學校接小孩。

「時間是一種奢侈品，」Uber在部落格指出，「我們的工程師盡可能希望減少使用app耗費的每一毫秒。每一秒都很重要。」

此外，Uber還能透過演算法建議最佳載客點，讓用戶走到較佳的上車位置、避開塞車或是載客路線過於複雜的地點，可望減少過去Uber司機總是找不到乘客在哪的問題。

除了輸入地址，還能直接前往好友位置

「有朋友的地方，就是新的去處。」Uber說。

顛覆以往計程車只能從「A點載到B點」，Uber加入連結朋友圈的概念。只要將Uber連結通訊錄，除了輸入地址，還可直接輸入家人或朋友姓名，Uber便能直接將用戶載到它們目前身處位置，就算突然換地點也不怕找不到人。

但這也不免引起隱私疑慮，Uber表示，這項功能會事先徵得對方同意，願意在半小時內與他人共享位置，認證後，Uber才會存取其位置。

即時車資、抵達時間比較

2010年Uber剛推出服務時只有一種車款可選，但六年後，Uber在部分城市推出的服務多達數種，包含共乘服務UberPool、菁英優步UberX、尊榮優步UberBlack、頂級黑頭車Uber Select、時尚派對接送UberSUV、團體乘車UberXL等。

為了避免用戶眼花撩亂、根本不知道要選哪種服務，在這次更新，Uber也讓用戶更容易區分每種服務的差異，例如，將UberPOOL和UberX在「經濟型」類別下，Uber Select和Uber Black則在「豪華型」的類別下，且在輸入地址後，也會列出不同服務的價錢及預計抵達時間。不過台灣目前仍只有菁英優步UberX和尊榮優步UberBlack可選擇。

整合第三方應用程式，有利於廣告功能

除了更新Uber本身的app使用體驗，Uber也整合更多第三方應用程式，包含Snapchat、Pandora、Yelp和自家Uber Eats。例如，可在Uber app中透過Yelp查詢有哪些好餐廳，和朋友約會快遲到時，可以開啟Snapchat證明已經在Uber的車上，或是在回家的路上用UberEATS訂餐，未來預計和更多app合作。

「想想看大多數的app，它們想要你的時間，像Facebook、Twitter或Netflix。Uber不一樣，我們想要還給用戶時間。」Uber說。

外媒《Business Insider》指出，透過結合用戶位置和第三方應用，Uber掌握更多用戶喜好和資訊，有助於未來推出廣告，增加金流。例如，可以提供目的地附近餐廳的折價券，或是利用用戶乘車時，推播乘車時間內的電影預告片。

值得一提的是，根據Uber軟體工程師的Twitter貼文，這次更新的版本完全用蘋果開源程式語言Swift重寫、共有超過150名工程師參與其中。

The complete Uber app rewrite I've been working on for the past 3 months on Android & iOS (100% Swift). #psyched https://t.co/4VeKAXfk5J
— Gergely Orosz (@GergelyOrosz) November 2, 2016

目前台灣已開放下載更新版本，但尚未支援第三方應用整合和預估抵達目的地時間等部分功能。

資料來源：Uber、TechCrunch、VentureBeat

AI正以驚人速度重塑世界樣貌，金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一，不僅積極擁抱創新變革，更透過開放分享促進產業共好：在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」，揭示多代理（Multi-Agent）雲端協作架構，讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴，拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎，加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務（AI as a Service）提出的關鍵技術框架，歷經一年的發展，不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出：「隨著代理式AI技術崛起，我們在今年提出GAIA 2.0技術框架，目標是讓AI助理（Assistant）進化成AI Agent，可以跨單位整合工具、數據與分工，實現真正的智慧協作。」

舉例來說，為深化集團員工運用AI提升工作效率，我們打造員工AI助手—Agia，協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務，提升效率與生產力；另外，透過AI自助開發平台—GAIA Studio，讓員工以No Code工具，連結內部知識庫，並以視覺化介面或Prompt快速自主開發，打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務（包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等）。

在技術面，具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組，包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」，以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」，以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示：「接下來，我們將以GAIA為引擎，打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用，如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務，一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈，型塑智慧金融新格局。」

舉例來說，隨著生成式AI普及，客戶對於數位（助理）服務的期待更高，國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務，包含「升級版」智能助理–阿發，滿足客戶詢問複雜問題的需求，無論客戶提出什麼問題，都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結，讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示：「除了升級版阿發，另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋（CUBE Search）』，就像把行員放到CUBE App一樣，讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務，讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地，加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力，是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出：「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識，國際通用模型並不適用，必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台，發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型，方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充：「本地大型語言模型的成功關鍵，不僅是掌握充足且高品質的數據，還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型，藉此提升答案的精準度，尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功，除了應用場景、模型，算力也扮演至關緊要角色，對此，鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示：「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過，他也強調，AI算力快速迭代且進入門檻高，不是每一間企業都可以自建算力，因此，亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心，讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力，解決資料共享等敏感問題，加速金融AI應用的多元發展。

產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用，左起為：國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗

圖／數位時代

總的來說，從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動，可以清楚看到，國泰金控正由內而外推動全面AI創新：強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗，並透過技術開放與跨域合作，為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。