掃地機器人可不只是吸灰塵，iRobot將結合用戶資料強化智慧家居生態|數位時代 BusinessNext

掃地機器人可不只是吸灰塵，iRobot將結合用戶資料強化智慧家居生態

掃地機器人除了吸除灰塵，現在還將肩負量測資料的任務，iRobot執行長Colin Angle希望能在未來幾年與多家科技大廠達成協議，將用戶空間資料分享給其他科技大廠，希望藉此完整智慧家居生態系。

不想個資被賣出？但顧客可能已經默默同意了

沙發、桌子、檯燈彼此之間相隔多少距離？對科技業來說，智慧家居的概念就是要透過連網裝置來控制裝置功能，而「空間」或許就是下一個新戰場。

美國掃地機器人生產商iRobot，從2015年推出第一款搭載Wi-Fi裝置的Roomba 980，透過短程紅外線或雷射感應器偵測及迴避障礙物，在吸塵的同時還會透過定位、感應器蒐集空間數據，意思就是在掃除灰塵的同時，也在默默蒐集家中的格局資料。

iRobot執行長Colin Angle認為機器在理解實際環境時仍然不夠聰明，受《路透社》採訪時談到空間製圖科技是未來Roomba的發展策略，「當有家中空間數據資料可以被分享，整個生態系的產品跟服務才能完全到位。」Angle說。

根據財務研究公司IHS Markit資料，2016年智慧家居的市場高達$98億美元（約合新台幣297億），預計今年將成長60%。雖然目前Roomba已經可以跟Amazon Alexa、Google Home串接，但面對龐大的商機， iRobot希望未來幾年可以跟Google、蘋果、Amazon等大廠達成協議，將用戶的空間資料賣給這些大公司。

販售用戶資料當然引起隱私方面的疑慮，iRobot向《路透社》強調，「絕對不會在顧客不同意的情況下販賣資料。」；事實上，Roomba使用者可以自行選擇關閉雲端資料分享功能，不過絕大多數人都沒有注意到iRobot的服務條款清楚載明，「公司有權力分享用戶個人資訊。」因此用戶可能在不知情的情況下就將自己的資料賣出，完全沒有說「NO」的空間，外媒《The Verge》指出，就算未來用戶告上法庭，客戶恐怕在法律上也會站不住腳。（編按：iRobot事後強調《路透社》錯誤解讀執行長Colin Angle論點，iRobot所蒐集的資料只會用於增進產品效能，絕對不會在未經客戶同意下將資料出售給第三方。）

兩樣情，顧客擔心個資安全，投資人大力讚賞

康乃爾大學專門研究機器人的教授Guy Hoffman說：「即時定位與地圖構建系統（SLAM）會是智慧家居的一大突破。」

Hoffman認為，現階段的智慧家居設備就像是「從來沒有離開過紐約地鐵的觀光客。」「當然有一些關於城市的資訊，但旅客錯失了許多地鐵站外的資訊。」若能結合空間資訊，系統就能更精準安排冷氣氣流方向，甚至照明設備可以依據屋內光線調整照明角度，同時Amazon、Google、蘋果這些公司也能利用這些資料推薦顧客商品，Hoffman說。

iRobot投資人對於執行長Colin Angle販賣空間資料新點子的讚賞，也立刻反映在公司股價上，iRobot公司股價從一年前的35美元，一路飆漲至6月中旬的102美元。

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。

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。」

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。

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。

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。