亞洲矽谷物聯網夢幻國家隊行嗎?不是找到隊員就好了
亞洲矽谷物聯網夢幻國家隊行嗎?不是找到隊員就好了
2017.03.10 | 物聯網

看到《數位時代》最近的這則新聞,「亞洲矽谷物聯網大聯盟選秀,21家廠商出現!施振榮:虛擬夢幻國家隊成形中」一則以喜,一則以憂。

喜的是:政府終於開始統合相關廠商了,而且針對七大領域:「智慧交通」、「智慧製造」、「智慧能效」、「智慧商業」、「智慧家庭」、「智慧農業」和「智慧醫療」;憂的是,這些帶頭的21家廠商真的能推出符合消費者需求的「服務」嗎?尤其是B2C服務,消費者選擇太多,只推出單一產品是沒辦法滿足消費者的,必須推出了好服務,讓使用者有好的體驗,才有在世界競爭下致勝的可能性。

物聯網本身是一套系統,最早提出的架構有感測層、網路層跟應用層三層,而在網路層儲存的資料透過人工智慧與大數據分析才能創造很大的價值。

物聯網不能再重硬輕軟

台灣過去在PC時代電子業硬體能力太強,造成整個產業重硬輕軟,在物聯網時代很多公司常常也因此只重感測硬體跟網路硬體。

根據工研院ITRI的報告顯示,這兩塊加起來只占物聯網20%價值,加上中國的紅色供應鏈廠商在市場上有很強低價的競爭力,台灣的低價策略不再成功。

以數位攝影機為主的監控產業而言,海康、大華兩家中國廠商已經是世界前幾名出貨的,搶了國內廠商的單,因此國內廠商受傷頗重,而國內廠商甚至為了低價競爭,只好用中國的影像處理晶片,結果更沒競爭力了。

眾所皆知,之前美國矽谷的新創企業來台灣找可以幫他們製造產品的台灣廠商,因為需求量太小,台灣廠商不接,他們就去深圳的華強北找代工廠商了,這造成現在美國矽谷新創公司已經習慣直接找華強北的製造商當代工夥伴,而直接跳過台灣廠商。

在物聯網時代,本來就會是少量多樣的需求,台灣原本的代工與大量思維,還有硬體至上思維一定要打破,才能適應這個潮流。

物聯生態系:需要好的商業模式

然而,物聯網的價值鏈不是一家廠商可以完成的,尤其它的價值鏈橫跨專業領域應用、硬體設備、雲端運算、人工智慧與大數據,這本來就是不同領域的思維,也因此跨域合作,變成物聯網時代要成功的重點。

根據我個人長期實作與觀察物聯網的心得,台灣需要完整產業鏈的生態系,而不是像PC時代,只仰賴Intel及Microsoft領頭的生態系。其實,我們現在已經有聯發科做系統核心,可惜軟體實力不足,尤其人工智慧方面,真正有實力的,幾乎都在學界或從美國回來的專家組成的新創團隊,如創意引晴Viscovery。

我認為應該是以生態系為主要考量,以產生可以滿足客戶需求的完整解決方案,才有致勝的可能性。而且,就如馬雲說的,「二十一世紀的石油是數據」,所以,如何養成國內團隊好好地以人工智慧及大數據技術將感測器蒐集到的資料,轉成國內人可以利用的「石油」,也是很要緊的重點。

物聯網廠商要賺錢,一定要有好的商業模式;而且要研發人員能做得出來,所以真正在物聯時代能成功的服務,必須能賺錢、客戶體驗好,技術也做得好。

很多廠商一昧追求低價,追求硬體技術,這仍然是台灣廠商的盲點。

要打破這個迷思,不是說組了國家夢幻隊,自己找隊員,就可以解決這個問題了。

以我剛剛提到的這些原則,檢視這參與的21個廠商以及相關議題,發現大多數提出的議題以服務、方案、平台為方向,尤其是亞太電信的「亞洲華人市場 智慧家庭語音助理服務生態系」,還有新漢的「打造工業4.0國家隊技術自主整廠輸出」,這些議題檢視起來是不錯的,但仍需要時間做更進一步的觀察。

同時也發現有些議題有點奇怪:像「打造『馬達島-矽谷』專業園區」:這是要蓋園區吧?不過蓋沒蓋園區有很大影響嗎? 還有「革命性的 3D 立體光工業照明」:這是技術創新吧?技術好消費者不見得買單呀!

此外,明列七大領域,會不會反而因為領域太多而造成力量分散,也是另一個問題。

在這篇《數位時代》新聞的後面提到:

亞洲.矽谷計畫執行中心執行長龔明鑫表示,找物聯網廠商組國家隊會有幾項優點。首先,業者除了專注自身服務,還可以了解橫向領域的技術和市場發展,互相摸索、找出未來趨勢。

其實,可以透過物聯網架構對應出的生態系、價值鏈、加上商業模式等工具互相參照,直接拼出全貌所需要的能力及廠商在生態系中位置,減少摸索的時間,提早發現致勝模式。透過服務設計與軟硬體技術的結合,可以設計出有很棒消費者體驗的服務,用好的模式提供好的體驗,才能在物聯網時代成功。

我認為「智慧商業」、「智慧農業」和「智慧醫療」這三個台灣本來底子就很強的產業,台灣只要能強化大數據與人工智慧能力,其實是很有希望的。我衷心希望台灣在這次的這些方案能夠發揮作用,讓台灣在物聯網時代可以再次發光發熱。

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關鍵字: #物聯網
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AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

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圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

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圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

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圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

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