燃燒14年的自動駕駛魂，他是Google無人車的靈魂人物——安東尼•李文多斯基|數位時代 BusinessNext

燃燒14年的自動駕駛魂，他是Google無人車的靈魂人物——安東尼•李文多斯基

Google是無人車開發的先行者，藏身在Google背後的重要推手，則是摸索自駕車14年之久的李文多斯基。他的奇想與創新，要從一輛自動駕駛機車說起。

從自動駕駛「機車」開始

在當時，自動駕駛還只存於科幻小說的年代，還是學生的李文多斯基從媽媽的電話中得知美國國防高等研究計畫署（DRAPA）自動駕駛車障礙賽的消息，便毫不猶豫決定參賽。由於比賽並未限制車輛種類，李文多斯基跳脫一般人對自駕車的認知，想用更容易克服崎嶇地形、穿越障礙物的機車參賽，卻沒想到光是要解決「平衡」問題，就花了他一年時間。

2004年是首屆DRAPA自駕車大賽，而李文多斯基那台用90cc機車加上感測器、攝影鏡頭和GPS改裝的自動駕駛機車「Ghostrider」，在資格賽中打敗超過90輛四輪競爭對手，頓時成為比賽亮點，殊不知卻也是Ghostrider當年的唯一亮點。正式比賽時，李文多斯基忘記開啟穩定器，開賽槍聲一響，機車只前進1公尺就倒下。他在隔年捲土重來，Ghostrider雖仍未進入決賽，但共計打敗上百輛汽車的成績，也讓兩輪的Ghostrider足以在自動駕駛歷史寫下紀錄。

不過，就算是這位徒手打造出自動駕駛機車、完成看似不可能任務的機器狂熱者，也很難想像自動駕駛對當今汽車和科技產業造成的巨變。

「就像所有偉大的事情，你在開始做時，並不會知道它會變得這麼了不起。你是因為覺得有趣、就像玩遊戲，結果它變得遠比你想得更重要。」他說。

負責Google街景服務和地圖

比賽結束後，他並未繼續進行Ghostrider專案，而是在2007年加入Google、負責街景服務，並做出比GPS更精準、具有導航服務的數位地圖——也就是現在的Google Map，成果至今連蘋果都難以超越。不過這段時間，他仍忍不住手癢、利用閒暇時間做機器人。真正讓他決定重拾自駕車老本行的原因，是在2008年受電視節目之邀、做一台可自動外送Pizza的機器人，而這次，只花了他1個月。

「一年後，機器癮又回來了。」李文多斯基說。參加節目的同年，他創立自駕車新創Anthony’s Robots，並做出第一台獲准在公開道路行駛的自駕車。這間新創最終被Google收購，為Google神秘部門X底下自駕車專案的前身，也讓Google得以領先業界、成為最早投入自駕車研發的科技公司，而李文多斯基也參與Google無人車雛形的設計。

亟欲想讓自動駕駛實現，選擇創辦自駕卡車新創Otto

在Google工作9年後，李文多斯基在2016年1月選擇離開Google、創辦自駕卡車新創Otto。「是時候真正做些屬於我自己的東西。」他說，另一方面，他亟欲想讓自動駕駛技術在真實世界中實現，而卡車主要在高速公路行駛，正好相當適合實踐自動駕駛技術。創辦不到3個月，Otto即被Uber高價收購，並在同年10月完成首次自駕卡車載貨測試，儼然成為該領域最受矚目的崛起新秀。

李文多斯基一路走來的經歷，事實上正反映了整個自動駕駛技術的演進：從2004年沒有一台自駕車能成功完成DRAPA障礙賽，到現在，各廠牌自駕車陸續在街上實測，甚至距離應用於共享模式也已不遠。不過，現在仍是無人車的早期發展階段，過去那些只能看作是暖身賽，真實世界的無人車競賽，現在才正式鳴槍，而這位自駕車老將早已準備就緒。

Anthony Levandowski
1980年生，畢業於加州大學柏克萊分校，主修工業工程與管理。在2007年加入Google、負責街景服務和Google Map，並於2016年離開Google、創辦自動駕駛卡車新創Otto。

Otto
類型：自動駕駛
成立時間：2016
創辦人：安東尼•李文多斯基、唐•伯內特、克萊爾•德勞內、利奧爾•榮恩
總部：美國舊金山
市值：被Uber以約6.8億美元（約合新台幣210億元）收購

為守護保戶資產，南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量，自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」，自 2024 年底完成開發後，截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元，並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產？

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋：「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型，不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰，還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案，讓客服人員可以主動提醒與關懷，有效降低詐騙風險，守護客戶資產安全與信任。」

從詐保到詐財，壽險業面臨的風險加劇

過往，壽險業者面對的主要風險是保險詐欺，例如，透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金，然而，隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化，這類手法已快速進化，從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式，轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性，也直接影響保戶資產安全。例如，詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資，再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款，最後要求將資金匯到不明帳戶等，壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出，南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件，很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件，南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件，更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型，用前瞻科技主動攔截風險，強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時，南山人壽面臨兩個挑戰：首先是壽險的交易頻率低，導致資料稀缺；其次，是詐欺樣本比例高度失衡，導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰，南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練，爾後，透過集成學習（Ensemble Learning）整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀，提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示：「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後，我們除了將模型串連至臨櫃客服系統，以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級，協助客服人員快速識別高風險個案，主動介入並阻斷詐騙，更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制，持續優化模型辨識精準度。」

「自適應演進」指的是，客服人員會依據模型亮起的燈號，結合系統提供的關懷提問表，向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問，如資金用途、是否接獲可疑來電等，藉此釐清是否存在異常情況，並將相關結果回貼標籤，作為後續調校模型的關鍵訓練素材，讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄（MOU），在合規架構下共享情資，協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充，南山人壽目前正與電信業者合作，將其超過 1,400 項特徵因子導入模型，有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度，使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示，詐騙的手法日新月異，AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外，更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制；如同維持客戶服務的品質一樣，刻不容緩。

李淑娟表示：「隨著模型的持續優化，黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制，以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說，當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時，系統就會開始運作、提前識別風險，針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群，系統也會即時偵測，當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手，南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是，南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程，而是從 SAFE–Skilled（防詐訓練）、Awareness（全民防詐）、Fintech（科技運用）、Engagement（聯防合作）–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面，南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式，也持續透過內部教育訓練，以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式，全面提升員工識詐、阻詐的能力，達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面，南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片，並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣，協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢；更主動走入偏鄉、校園與新住民社群，並針對聽語障人士製作友善素材，以多元形式推廣防詐知識，降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面，李淑娟表示，南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」，在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆，例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入，並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司，作為模型判斷的補強資訊，以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群，南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制，鼓勵保戶指定第二聯絡人，在其申請保單借款或終止契約時，可以主動通知聯絡人介入確認，降低詐騙風險；此外，亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」，以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力，將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面，樹立產業新標竿。