Uber終於解釋App隱私爭議!還加入新功能讓搭車更有趣
Uber終於解釋App隱私爭議!還加入新功能讓搭車更有趣

本月初傳出Uber在乘客沒有使用乘車服務時,仍會讓App在背景運作蒐集乘客位置資訊,引發了許多用戶對於其隱私的擔憂,Uber在經過內部調查後有了最新的回應,同時也在本週新增了幾項新功能,要讓搭乘Uber變得更有趣!

Uber:位置存取問題,與iOS「地圖擴充」功能有關

Uber多次傳出隱私的爭議,本月初為了要讓司機與乘客可以更精準的確認彼此的所在位置,因此更新了自家的App,但卻被爆出乘客即使在沒有使用Uber服務時,系統仍會在背景蒐集位置資訊,當時Uber聲稱是ios系統本身的問題,並不是Uber的App導致,並提供了用戶解決的方法。

不過近期有越來越多的Uber用戶都注意到Uber的位置存取受到iPhone設定的影響,Uber就表示,這是因為蘋果在九月份新增了「地圖擴充」功能所引發的狀況,跟Uber最近的軟體更新或App本身並沒有關連。

使用者位置存取的隱私問題一直令許多Uber使用者感到困擾,不僅僅是自己的隱私被侵犯,而是擔心Uber會不會逾越了隱私的界線。Uber在過去就有多次侵犯用戶隱私的不良紀錄,包括對於乘客資料的保護不夠完備、利用內部監測工具「God View」秘密窺探乘客乘車位置,包括Uber員工的前任情人、分明星都受害。

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圖/ Syafiq Adnan via shutterstock

根據網站Daringfireball的文章指出,在iOS的功能中可以讓使用者知道在下車的五分鐘後是否持續被Uber追蹤所在位置,以及哪一個App正在存取你的位置資訊。iOS用戶只要從「設定」→「隱私」再進到「位置服務」中,就能看到有被存取過位置的App列表,如果在最近有備存取過位置資料,在icon旁就會出現一個箭頭標誌,在24小時內被存取過的箭頭會呈現紫色,如果上次存取的時間已經超過24小時箭頭就會呈現灰色,有Uber用戶就利用著樣的方式做測試,並沒有發現Uber有濫用權限的情況。

Uber整合蘋果地圖方便叫車,面臨便利、隱私兩難

但實際上並不是每個人都是這樣的狀況,在Daringfireball貼出的第二篇文章中,提到有許多讀者將螢幕截圖寄給他們,證明了即使上一次使用Uber是好幾天甚至一週前,App仍會追蹤用戶位置,這就直接打臉了先前Uber的說法。

Uber內部也立刻展開調查,調查結果指向是九月分加入的iOS地圖擴充功能所致,Uber也解釋地圖擴充功能都是依據蘋果的隱私協議為基礎所設計。Uber發言人就表示:「讓Uber的App與iOS地圖綁訂的用戶,一定要分享位置資訊才能叫車,地圖擴充功能在默認的情況下是禁用的,用戶可以選擇在iOS的設定中將他們打開。」

換句話說,這不是Uber的失誤,而是iOS功能的一部分,不幸的是這讓非常在意自身隱私的用戶相當為難。其實Uber並不是唯一一個與蘋果地圖整合第三方App,像是共享車平台Lyft、線上評價網站OpenTable、Yelp也都是。

外媒TechCrunch就評論到,iOS系統應該要用不同顏色標示出App是否正在蒐集位置資料,或者僅是地圖擴充功能讓App看起來像是在蒐集位置資訊,畢竟如果iOS的這項功能是要讓用戶可以掌控自己位置的隱私資料,應該要標示的更清楚才是!

將「人」變成目的地!搭Uber也可以很有趣

另外本週三Uber也推出了一系列新功能,包括結合Snapchat、線上評價網站Yelp及將朋友位置設為目的地功能,要讓搭乘Uber變得更有趣!

結合Uber的Snapchat雖然濾鏡較為單調,但可以讓使用者不必離開Uber的App就能玩!這項新功能的特色是,當使用者上車後就會獲得特殊濾鏡,例如可以將預計的抵達時間放在照片濾鏡上分享給朋友,跟Snapchat的時間濾鏡有點類似;另外還有神秘版的濾鏡會隨機變化。外媒The Verge測試這項功能時,就得到了一個將乘客名字秀在金色杯子上的貼圖。

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圖/ uber

新增的功能中最有趣的就是可以將「人」的為至取代傳統地址做為目的地依據!與Uber合作的Snapchat就說:「人,就是新的目的地!」,現在要去找朋友不必再問地址,可以一切交由Uber搞定,但要使用這項功能使用者必須將手機中的通訊錄存取權限交給Uber,而你的朋有也必須同意分享位置資訊給Uber,如果對方也是Uber用戶就會在手機中收到確認通知,如果不是的話則會收到簡訊通知要求存取所在位置,只有雙方都同意才能夠啟用這項功能,同時你的朋友也會收到預計抵達時間。

這項新功能雖然讓搭乘Uber看起來變的更有趣了些,但還是又回到了「隱私」的老問題,因為更加「社交化」被後所代表的就是Uber能夠掌握更多用戶資訊。這些看似好玩、有趣得新功能,如果你是非常注重隱私的人,要使用前可要好好想清楚了!

資料來源:techcrunchthevergegreenbot

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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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