下海必備!鯊魚走開!Sharkbanz 讓人與鯊魚和平共享海洋
下海必備!鯊魚走開!Sharkbanz 讓人與鯊魚和平共享海洋
2017.02.20 | 配備

大導演史蒂芬史匹柏的老電影《大白鯊》(1975年)裡,是原本是一片平靜海洋的畫面,突然之間龐然大物從水中出現讓人印象深刻,伴隨著人們的此起彼落交叫聲中,整片海域頓時染成了一片血紅。場景拉回現實生活,每年全世界平均有 70 起的鯊魚攻擊人類的意外發生。全球有 370 種左右的鯊魚,但真正對於人類有威脅性的包括大白鯊、鼬鯊、砂鮫等大約只有 20 多種。

為了避免憾事發生,Sharkbanz製作出一款電磁場手環,讓熱愛水上運動的朋友,降低被鯊魚攻擊的機率。Sharkbanz 的設計原理是運用鯊魚在動物界最靈敏的「電覺」,鯊魚身上的羅倫氏壺腹(ampullae of Lorenzini)可以感測「電流」,可以偵測到躲在沙泥中的生物做獵捕與感受地球磁場做為鯊魚的導航方向。如此靈敏的電流感應,卻也同樣容易受到干擾,像是漁船所發出的強烈電流會使鯊魚容易錯判方向。

使用者下海前只要將 Sharkbanz 配戴在手上或是腳踝,Sharkbanz 會發出電磁場,干擾鯊魚對於電覺的感應,使其感到不適進而遠離。鯊魚專家的斯特勞德博士說,Sharkbanz 對於鯊魚的干擾就像是人類在一片黑暗當中,突然被一道亮光所閃到眼的刺眼感,讓牠退卻,但並不會對於鯊魚或是其他的動物造成永久與直接的傷害。

鯊魚攻擊人類多半在於海岸附近陰暗的淺水區,此區通常有大量的游泳者與鯊魚共享同一空間。鯊魚在此區因視覺不易辨認清楚物體,因此會透過電流感應或是基於好奇試探性的去「咬」來了解這是什麼物體,尤其是公牛鯊與黑鳍礁鲨特別好奇,也是較常攻擊人類的鯊魚種類;此時 Sharkbanz 就能夠派上用場,預先退阻鯊魚。

Sharkbanz 申明這個裝置不能完全百分之百防止人類被鯊魚攻擊。以大白鯊為例,牠們的主要攻擊方式是遠距離感應到電流後進行快速突擊,Sharkbanz 針對這種攻擊方式就不見得能夠有效預防。另外,Sharkbanz 還是無法挑戰鯊魚的高度嗜血性,畢竟鯊魚可以聞到稀釋在 10 萬升水裡的一滴血的味道,並依此找到血的來源;如果鯊魚可以透過視覺與嗅覺明確感測出物體或血液,就不能保證鯊魚不會對其展開攻擊。

因為 Sharkbanz 的原理是利用電磁場,本體不需要充電,並且能承受海水下 100 公尺的壓力。目前 Sharkbanz 已經出到第二代產品 Sharkbanz 2,相較於第一代有更大的磁場力,可以影響離自身範圍更廣的鯊魚。想購買 Sharkbanz 可至Sharkbanz官網,售價為澳幣 149 元(約合台幣3532元)。Sharkbanz 會將捐助百分之三的銷售收入,幫助保育海洋生態與根除獵捕鯊魚鰭(魚翅),創造人類、鯊魚與海洋生物間和平共處的水域空間,並保障鯊魚生存的權利。

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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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