NVIDIA創辦人黃仁勳：在AI時代，台灣有機會和軟體弱項說「再見」！|數位時代 BusinessNext

NVIDIA GTC Taiwan大會今(26)日登場，NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳發表演說後也與台灣媒體見面。黃仁勳指出，在全球的競爭中，台灣在人工智慧領域發展的確有點慢，但現在開始並不算太晚，他還指出，台灣雖然在軟體領域不強，還是有很好的發展機會。這是什麼意思呢？

人工智慧的時代，將不用再寫程式

黃仁勳形容人工智慧是一種「自動化的自動化」（automation of automation），大量降低人力需求與成本，帶來更好的生活品質。

「人工智慧不是讓電腦工程更複雜，而是更簡單。」懂軟體的人並不多，但每個人幾乎都懂得如何教導他人或小孩一樣學習新事物，這和教導人工智慧如何寫程式的本質是雷同的。

在人工智慧的時代，將不用再寫程式了，因為人類會訓練電腦寫程式，也因此台灣有機會和軟體這個弱項說「再見了」！

黃仁勳說，「外界一直認為人工智慧是軟體密集式（Software-intensive），這看法並不正確。」

在人工智慧時代，最重要的是使用者需求洞察與產品願景，台灣不要認為自己在軟體領域發展不強就遲疑不前，相反地，台灣要趕快跳進來，政府需趕緊建置好基礎設施與各類工具，讓各行各業參與其中。

黃仁勳指出，美國和中國是人工智慧強國沒錯，但台灣的科技發展潛能和加拿大與英國等國比較之下，也還有不錯表現，雖然台灣小，但只要找到利基點，還是有貢獻的機會。這也是為什麼新加坡、韓國與德國等國，傾全國之力發展人工智慧。

台灣在Edge AI與Industry AI都有發展機會

此外，也有不少專家認為，台灣在AI發展上最具優勢的是終端AI（Edge AI）而非雲端AI(Cloud AI)。另外，在NVIDIA與台灣的多項合作中，有一項即為科技部投入40億資金推動為期4年的「AI半導體射月計畫」，該計畫的重心也是在終端AI。

那麼黃仁勳是否也認為台灣在Edge AI 比 Cloud AI 有更多的發展機會呢？對此黃仁勳表示不認同。

黃仁勳指出，在Cloud AI領域，的確具有規模巨大的資料中心、人工智慧專家與使用者數據的網際網路服務商佔有優勢。

但「人工智慧不會結束在這裡（Cloud AI），僅是由此開始」。下一個階段的人工智慧會移往產業人工智慧(industry AI)，滲透交通、物流與製造等各種產業。

舉例來說，台灣的公司如台積電使用深度學習做智慧製造、鴻海利用深度學習做視覺檢測與品質管理。

黃仁勳也認同台灣在終端AI有很好的發展機會，終端意指在地，而雲端意指全球，終端人工智慧的商機是很在地的（local）。每個人的終端產品都不一樣，美國公司很難控制台灣的終端服務。而在終端領域，需要各式各樣的人工智慧晶片，這是台灣的機會。

攜手科技部培育人才，推展深度學習應用

黃仁勳強調科技部與NVIDIA深度學習機構將在未來4年培訓3000位開發人員，協助他們將深度學習技術運用在智慧製造、物聯網、智慧城市以及醫療等領域。

去年成立的深度學習機構為開發人員、資料科學家和研究人員提供實作的訓練課程，包括網路實驗室與講師帶領實作的研討課程，教導如何使用開放原始碼框架與NVIDIA GPU 加速深度學習平台。

NVIDIA在國內推動Inception計畫，協助科技部建立青年科技創新創業基地，全力幫助本地AI新創公司成長。NVIDIA 的 Inception計畫是一個集結 AI 與深度學習新創公司的重要據點，除了提供硬體設備與行銷的協助，同時也引領他們進入範疇更大的NVIDIA 深度學習產業體系。

NVIDIA 將支持由科技部主導的海外人才培訓計畫，為博士後研究生提供高階實習生計畫。

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。