改善臨時用車需求等問題?共享汽車租賃服務Zipcar進駐台北
改善臨時用車需求等問題?共享汽車租賃服務Zipcar進駐台北

2017/5/11更新:我們後續向Zipcar提問日後在台營運的一些疑問,目前整理如下——

問:在台灣運作部分是否以台灣在地法規模式運作?(例如稅金繳納與使用保險等問題)

答: Zipcar的車輛是符合台灣在地法規進行營運的,車輛由Zipcar系統化管理,負責稅金與車輛保養,Zipcar 的每台車輛都提供充足的保險與道路救援,讓會員能安心地使用Zipcar。

問:目前合作車輛來源?停車位置是有跟特定停車場合作嗎?

答: Zipcar有自己的專屬車隊,停車與特定停車場合作。

問:如何避免未成年或禁止上路駕駛人租賃使用?

答: Zipcar將採取會員制度,線上註冊後會經由內部人員審核,確保駕駛與他人道路安全。

問:若是租賃過程不慎造成車輛損壞 (爆胎、擦撞、刮傷,或將車輛內部弄髒、遭竊與違規等),Zipcar在台灣這邊會如何處理?

答: Zipcar的每台車輛都提供充足的保險與道路救援,故若有車損及突發事故發生,都會有相對應的措施,讓會員能更安心地使用Zipcar。此外,Zipcar非常重視每一位會員使用車輛的體驗與舒適度,也會有相對應的用車維護守則希望會員一同來遵守,相關細節我們將會於正式上市後公布和說明。

問:台灣地區也會提供加油卡嗎?或是使用者先付再退?

答: 台灣地區也提供加油卡,使用隨車的加油卡,即可至合作加油站免付款加油。


在美國各地區經常可看見的共享汽車租賃服務Zipcar,今日 (5/10)宣布正式進軍亞洲市場,並且選擇以台北作為發展首站,同時也將以台北作為Zipcar進軍全球營運重要據點。

目前Zipcar已經與全球多數城市合作推廣汽車共享模式,讓臨時有開車使用需求的人可輕易取得車輛資源,同時僅需支付簡單明瞭的服務費用,藉此減少城市過多車輛造成交通堵塞、排煙污染等問題。

之所以選擇台北作為進入亞洲市場首站,Zipcar表示主因在於台北市民有先進的共享思維,同時也有高度計程車與租賃車輛使用需求,因此希望能將過去於全球超過500個城市、將近1萬2000台車輛共享營運經驗帶進台灣市場,最快將會在近期內於台北地區上線運作。

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圖/ Mashdigi

Zipcar全球營運最高負責人Massimo Marsili表示:「我們很高興能夠以台北作為亞洲首站,與生活在大台北地區的民眾一同推廣共享汽車,這對品牌而言也是一個重大的里程碑。我們將憑藉著 Zipcar 於全球近 20 年的共享汽車營運經驗,提供台北都會區有用車需求的民眾絕佳的使用體驗。而我們過往在歐美城市的成功,有很大的一部分來自與有先進思維的城市攜手合作,利用並改善既有的公共基礎設施,進而提供市民更好的都會用車選擇。」

未來正式在台上線營運後,Zipcar將提供等同美國等地區服務運作模式,讓加入會員的使用者可透過電腦、手機登入服務系統,並且隨時預約停放在台北市各地區的閒置Zipcar服務車輛,讓使用者能免去長時間養車、保養等瑣碎事項。目前Zipcar服務提供以小時或天數兩種模式計算使用時間,當使用者完成線上預約,即可前往完成預約車輛停放處透過會員卡或手機App取車,並且依照使用車輛時間支付單一費用。

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Zipcar 全球營運最高負責人Massimo Marsili。
圖/ Mashdigi
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圖/ Mashdigi

而Zipcar服務推行概念同樣基於共享,由Zipcar服務提供車輛、相關保養維護、行駛油費、國道通行費用與相關保險,以及長時間閒置放置的場地租賃費用,甚至行駛過程發生故障時也能透過全年無休的道路救援給予協助,使用者僅需針對個人使用需求支付對應費用即可享有車輛使用權,整體運作基本上就跟YouBike的理念相同,同樣提供24小時隨時可租賃服務,至於油費部分則是藉由車內提供的加油卡,或是預先支付,之後再提供收據由Zipcar退還油費。

以先前在美國地區運作模式來看,Zipcar對於短時間臨時租賃相對划算,但長時間使用的話,則會因為累計里程、使用天數產生更高的使用費用,因此若是要長時間使用的話,反而是傳統租賃車服務較適合。

本文授權轉載自:Mashdigi

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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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