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。

近年談 AI 轉型的金融業者不少，多半從技術切入，闡述架構藍圖與導入策略。富邦人壽則選擇從行政端著手，先問哪個場景最攸關保戶，再決定 AI 該往哪裡導入。「關鍵在於回歸以人為本的核心，專注於客戶體驗。」保單行政處處主管蔡佳蓉副總經理指出，核保、理賠與客服，是服務價值鏈中與保戶互動最直接的三大關鍵，自然成為富邦人壽 AI 布局的起點。

以 AI 賦能核保，審查時間省六成

開始一張保單的旅程，核保是第一步，攸關保戶是否能儘速取得保障。投保過程中，若涉及既有病史或體況，核保便須介入評估，綜合審視商品條款、投保規則與法律規範，以決定是否承保，可說是一項高度專業的決策工程。

「以一份新契約為例，客戶的病歷資料可能厚達百頁。核保員得逐頁翻找診斷紀錄、用藥史與手術紀錄，判斷其對承保的影響。但大多數核保人員並不具備醫護背景，這方面的專業判斷力全靠長期經驗積累，導致傳統作業十分耗時。」蔡佳蓉解釋。

為此，富邦人壽建構「核保智能助理」，運用生成式 AI 摘要病歷，解決過往判讀大量專業英文病歷的痛點。這可不是把資料丟進 AI 資料庫就好——蔡佳蓉分享，導入過程中的挑戰之一，是為特種個資去識別化，需先透過個資遮罩工具處理病歷；此外，針對 AI 常見的「幻覺」風險，團隊也反覆調校提示詞，讓摘要報告力求精準正確。

她強調， AI 定位為「初篩與重點整理」的助手，最終決策權仍歸於核保員。透過 AI 摘要、核保員決策的人機協作模式，體況審查平均作業時間成功從 40 分鐘縮短至 15 分鐘，核保效率提升六成，讓核保同仁能將心力集中於高風險案件與例外處理。

以 AI 輔助判讀，加速理賠條款今昔對照

同樣面對大量資料判讀挑戰的，還有理賠。理賠是保險公司實踐承諾、展現服務價值的重要時刻，但隨著醫療技術不斷進步，許多保單條款當年訂定的手術項目，到了今天可能已發展出全新的治療方式。理賠人員需要從大量醫療資料中，判斷新技術是否符合條款約定，過程相當耗時，也需要高度的醫療專業知識。

對此，富邦人壽導入「理賠智能助理」，整合醫療資訊與內部顧問醫師的專業意見，協助理賠人員快速比對保單條款與客戶所接受治療的對應關係。例如，當醫療科技演進產生新的手術方式時，AI 可協助理賠人員快速了解該疾病與手術的進行方式，並檢索相關條款與內部規則，提供理賠判斷建議，縮短過去需逐一查找資料的時間。此外，系統亦能協助摘錄擷取診斷書、病理報告及醫療費用單據等理賠文件審核重點，大幅縮短人工判讀比對時間，讓理賠人員更專注於專業判斷與保戶溝通，加速理賠服務效率與一致性。

客戶服務處處主管張婉茹指出：「AI 除了加速理賠作業，也能將資深理賠人員的專業經驗與判斷邏輯濃縮為高效吸收的知識庫，協助新進同仁快速掌握案件重點與判斷依據，縮短學習曲線，並提升理賠判斷的一致性與品質。」透過 AI 助理減輕資料整理的負擔，理賠人員得以將精力回歸專業決策與客戶溝通。

以 AI 客服加速分流，前線服務更到位

在核保與理賠之外，最大量的服務場景是客服。張婉茹表示，隨著數位原生世代逐漸成為保戶主力，客戶傾向先自主操作解決問題，不會直接撥打電話；一旦選擇撥打電話，就代表問題已超出自助服務能處理的範圍。

對此，AI 客服的導入，不只是回答問題，更是協助客戶找到最適合服務管道的「智慧導航員」。「我們是第一線面對客戶，因此 AI 客服最重要的不是回答得多，而是回答得正確。」張婉茹表示，富邦人壽在設計上特別重視回答來源的可信度，透過既有知識庫與 FAQ 資料治理機制，讓 AI 優先扮演「理解需求、引導服務」的角色，確保保戶獲得正確且一致的資訊。

事實上，富邦人壽的文字客服早於大型語言模型盛行前便已上線，目前文字客服平均每月處理超過六萬則訊息，智能助理能即時理解客戶需求，將保單查詢、資料變更等簡易服務導引至 App 或線上平台快速完成；面對理賠、保單變更或保障內容等較複雜的需求，則由真人客服接手提供專業協助。讓簡單問題快速解決、複雜問題由專人服務，將有限的人力資源投入最需要專業與溫度的服務情境，讓分流機制發揮實際成效。

從核保員手中的病歷、理賠人員桌上的單據，到線上客服的迅速回應，富邦人壽的 AI 布局，始終緊貼第一線作業現場。張婉茹表示，科技發展不一定要一次 end to end 全到位，應該是不停小步快跑，慢慢把應用場景擴大。去年底推出的全新富邦人壽 App，將「簡單、貼心、隨行」的理念落實在使用者介面體驗上，就是一次階段性集大成的成果。

但無論 AI 如何加速資料判讀、優化流程，專業判斷與服務溫度仍是機器無法取代的核心。「要有專業，才能判斷 AI 的產出品質。」富邦人壽兩位主管也強調，科技迅速發展下，富邦人壽導入 AI，不是要取代核保員、理賠人員或客服人員，而是希望讓每一位同仁把時間花在最有價值的地方。當AI承接了流程中繁瑣的資料負荷，人員就能更專注在判斷、溝通與服務，讓同仁的專業與心力回歸到最需要判斷力與人情味的溝通之上，這才是真正以客戶為中心的 AI 轉型。也是富邦人壽實現「AI Everywhere」的旅途上不忘的目標。