AIoT？人工智慧和物聯網其實密不可分！|數位時代 BusinessNext

每季舉辦、已來到第13季的Meet IoT Salon物聯網產業沙龍於 2017 Meet Taiepi 創新創業嘉年華舉辦，結合 AI 人工智慧，期許透過產業各界人士交流，激盪出 AIoT（AI+IoT）新發展！

活動由中華開發創新加速器總經理、同時也是數位時代顧問郭大經主持，郭大經認為過去我們認為物聯網就只是將物連上網，但這些數據怎麼去應用是很重要的議題，因為 AI 能讓數據產生被應用的價值。

AIoT技術雖然成熟，但最後一哩路才最重要！

台灣IBM全球企業諮詢服務事業群顧問協理陳昌裕提到，近年來 IBM 將 AI 及 IoT 視為發展重點，關注的並非僅是技術層面的問題，最重視的點在於技術到位之後，會有哪些實際應用場景。事實上從 2013 年市場上就不斷談很多可能的應用層面，可是到現在 2017 年都還沒真正建立起來，所以他認為最重要的就是整個生態系建立可不可順利建立而成。

現階段 IBM 在國外已經有許多實際應用案例，最著名的例子像是醫療領域的 IBM Watson，他說，未來如果能成功應用，再多的病人有狀況，醫生都可以同時監控且不遺漏。

開發各項 Sensor，光寶要成為 IoT 不可或缺的一員

已經在台灣發展 42 年的光寶科技，在下一波產業浪潮並不打算缺席。光寶科技智能生活與應用事業群技術資深處長Bruce Bateman 表示，目前光寶科技最重視的就是各種應用場景的 sensor 開發，因為感測是物聯網產業發展中不可或缺的一環，且透過感測設備蒐集到的資料非常重要，因為物聯網事實上就是以資料為基底發展起來的產業。

目前光寶也積極打入汽車產業當中，而最重視的就是汽車的安全系統，因此無論是車流、車速、車溫等數據感測，光寶都擁有足夠技術能夠支援，也希望未來能夠讓人類的生活再邁向更進步的階段。

200 多億個鏡頭需求，商湯科技成為獨角獸不是沒有原因

商湯科技有限公司戰略發展總監吳育瑞於本季活動也特別受邀回台分享，他表示目前全球有 72 億個攝影鏡頭，從手機、行車記錄器、保全系統到上下班打卡等，這些鏡頭就隱藏在你我生活之中，預估到了 2020 年，鏡頭數將達到 200 多億個，隨著倍增的影像資料量，視覺辨識需求也不斷提高。

而商湯科技現有 900 人中，有 120 位博士，專長領域包括人臉識別、圖像識別、動態影像分析等，服務客戶包括手機品牌小米、OPPO 和華為，以及銀聯、微博等陸企。另外像是中國公安部，也將商湯的 AI 辨識技術用在公共安全、安防監控等領域。

IoT 產業樞紐！三泰要用 I Device Port 走向國際

三泰科技股份有限公司技術總林宏洲表示，三泰科技並非專注於 AI 人工智慧，而是專注於「連結」。什麼是連結？他表示物聯網雖然聽起來十分簡單，就是將物聯上網，但事實上連上網還需要特別的技術以及設備，而三泰便是專注成為協助各項設備以及裝備連結的樞紐。

三泰目前也已經推出 I Device Port 產品實際應用到各個產業，無論是智慧零售或是旅館、機場等應用場景，三泰皆以成功打入其產業之中。林宏洲說，PC 時代三泰成功成為全球領先廠商之一，下一個 IoT 時代也會將台灣技術帶向國際發光發熱。

DT42 要做領域專業人員和 AI 人工智慧的最好媒合人

作為台灣 AI 新創代表之一的 DT42，灼灼科技股份有限公司（DT42）共同創辦人楊琬晴與其團隊專注於讓專業工作者能順利和 AI 人工智慧彼此串接，「理解」雙方的語言。其推出的產品 EPEUVA 做的就是讓專業工作者不需要特別學習就能將大量資料輸入到系統，過往這樣的方式可是需要特別的人工指導機器才有辦法達成，透過 EPEUVA 大幅簡化這些流程及程序。

團隊希望資料的輸入和連接應該事非常輕鬆而不是非常痛苦，而且他們也相信接下來整個深度學習的運行應該會建立在功耗更低且運算能力更接近裝置的狀態來運行。

早一步掌握 AI 及 IoT，人類不怕被取代！

行動貝果有限公司執行長鍾哲民說其實行動貝果在 2015 年就開始發展 AI 相關技術，可是當時不敢說 AI，因為有些人會害怕說 AI 會不會就是一個另一個網路泡沫翻版。但是現在不會擔心，因為事實證明 AI 已經發展到一個新的階段，以前 AI 需要靠專家去訓練，但是現在可以透過資料讓人工智慧自己去學習。

但是人類該如何去面對下一波的 AI 或是 IoT 浪潮？他認為只要早一步掌握這些趨勢及技術，就不需要去擔心是不是會有取代的問題。

繼 PC、行動裝置，聲音裝置會是下一個使用者入口！

法國新創Snips的COO Yann Lechelle表示，科技發展中，許多使用者的個人隱私被犧牲，但是隨著許多聲音裝置崛起，以及人工智慧越來越成熟，未來即便在離線狀態、以及沒有過多實體科技裝置下，只要使用者透過聲音控制，就可以串聯起生活的全部場景。

而目前許多大廠已經推出相關的語音助理，像是 Amazon ECHO、Google HOME、Apple HOMEPOD，Snips 現階段也已經推出一般使用者方案及企業專屬方案，他們相信下一個 AIoT 浪潮，Snips 絕對會好好把握！

本文授權自《創業小聚》，作者：許為傑

在台灣，多數人的第一份保障來得很早，可能來自父母，或是出社會後自行投保。然而，直到今天仍有許多人即使手握數張保單，仍說不清自己到底保了什麼。條款繁複、名詞艱澀，導致投保當下似懂非懂，過一陣子就全忘了。保險資訊的不透明，讓風險管理變成了一場全憑印象、依賴業務員的信任遊戲。

自從國泰人壽推出 App 3.0，以「陪伴」重塑保戶與保險的關係，下一步，更要讓資訊變得透明、易讀、好上手。於是，「保險視圖」誕生了—由國泰人壽戰情室 diLab（Digital Insurance Lab）領軍打造的這個平台，試圖翻轉保單難懂的問題，將散落於規範、條款與系統的資訊重新整理、轉譯與可視化，讓保戶終於能「一圖看懂」保障全貌。

「我們希望做到的不只是查詢工具，而是讓保戶真正理解風險、開始做決定。」diLab 經理林蔚安說，這項專案從發想到上線歷時多年，可說是完成了連同業都不敢想像的艱鉅任務。這場透明革命如何開始？國泰人壽又如何讓這個看似困難的挑戰落地？

資訊透明：讓保險回到能被理解的語言

「保險商品本身就很複雜，很多人買了保險，打開保單還是看不懂。」林蔚安指出，國泰人壽累積 800 萬保戶，團隊在梳理客戶旅程時發現，即使擁有多年的資歷與服務經驗，卻未能讓保戶更清楚自己的保障；大多僅在與業務員討論時略有概念，事後又陷入陌生感。因此，「保險視圖」的構想，就是要讓保戶能在同一平台掌握所有保障與資產資訊。

第一步，是處理「看不懂」這件事。diLab 從資料盤點開始，依照生涯階段與保障屬性，將保單內容重新分為「我的健康照護」、「我的保險資產」、與「我的壽險傳承」三大方向，讓保戶以更貼近日常的邏輯理解保障結構，例如「住院時有哪些保障？」。

「調研時發現，國內幾乎沒有成熟案例可參考，國外雖有概念但差異極大。」林蔚安表示，圖表複雜，反而增加理解負擔，因此團隊反覆推敲呈現方式，「要放什麼、怎麼放、放到什麼程度，光這個架構就討論了數個月！」每一個看似微小的改變，背後都是無數次的反覆測試與訪談，「我們帶著不同版本的草稿詢問保戶，在沒有業務員引導下是否看得懂。」最終，團隊定調以金字塔結構建構視圖基礎，從保戶自己的健康保障，到未來可運用的累積資產，最終到照顧家人的壽險傳承。沒有看似花俏的圖表，只希望讓多數保戶好理解的簡單呈現。

但挑戰不只在前端設計，還有保險條款轉譯。傳統保單以商品邏輯分類，與使用者思考「何時會用到」的方式完全不同。為了讓資訊更貼近生活情境，「保險視圖」不再以條款分類，而以場景情境作為基準。例如保戶生病住院時，介面會按照基礎醫療、意外、癌症、重大疾病、長照與壽險等六大結構分層呈現，先呈現核心，再逐層深化，視覺化整體保障全貌，並同步提供現金價值與現金流資訊，形成一套完整的理解脈絡。

風險洞察：AI協助人們看清保障缺口

當保險資訊透過直覺式的設計變得透明，下一個挑戰就是讓保戶理解「自己目前的保障夠不夠」。

因此「保險視圖」也導入保障目標試算功能，保戶只需回答幾題簡單問題，如：住院希望住單人房或雙人房、對疾病治療的費用承受度等，系統即可推算個人的保障目標。接著，AI 會即時計算保障達成率與缺口比例，將複雜的理賠與條款結構轉換成直覺的百分比。「醫療保障達成率 60％」、「癌症保障達成率 45％」，藉由直觀的數字圖表呈現，讓保戶能一眼看出自己保障的完整程度。

此外，平台不只呈現差距，還會以情境推估可能的支出。例如住院五天、手術一次的費用與實際理賠差異，讓保戶真正感受到風險的具體樣貌。「保戶不再是聽到『癌症住院很貴』這種抽象說法，而是看得到具體數字。」透過以場景為基礎的推算，使保戶終於能對模糊的風險概念有畫面，並對理賠內容有更直觀的理解。

平台也提供「熱門推薦」與「 AI 推薦」兩種建議模式。前者以性別、年齡作為分析基礎，後者則依個人資料與既有保單做更客製化的配置。保戶可在平台初步理解現況後，再與業務員討論，透過數位賦能、與有溫度的人性服務建立互補機制，也讓業務溝通更聚焦、更有效率。

領航轉型：戰情室以創新實踐「以人為本」

保險視圖歷經多次迭代上線，雖仍在推廣階段，但初步成效已浮現。以今年 4 月關稅議題為例，資產型保單查詢需求明顯攀升，保戶登入次數從每週平均 4 萬次提升到 5 萬 6 千次，大幅成長40%。以往查詢保單價值需透過業務員協助或臨櫃辦理，如今登入平台即可取得資訊。

此外，視覺化呈現保障缺口後，有保戶回饋「看到達成率 70％，就想補到 100％」，顯示視覺化真正促進了主動管理的行為轉換。

能完成一份視覺化介面不難，但能把 60 多年累積的保險商品結構、條款邏輯與資料系統重新整合再轉譯，背後極度仰賴組織文化。尤其，保險視圖的誕生，從構想到落地，專案歷時 4 年，期間國泰以「區塊化堆疊」的方式逐步發展服務功能，包括資產總覽、健康與壽險視圖、缺口試算與 AI 推薦，每一步都需要長時間協作與反覆推敲。

林蔚安形容：「戰情室就像加速器。」其角色是串聯商品、數據、數位、UI與UX設計、開發工程與行銷等多個團隊，以使用者中心作為共通語言，讓跨部門能在同一個目標下推進。「大家的專業不同，但只要目標一致，就能共同前進！」

展望未來，透明化只是起點。林蔚安指出，下一步是讓更多保戶願意使用平台，使行為軌跡形成數據基礎，再透過個人化推播與 App 串接，發展國泰人壽保戶更完整的數位體驗。「這條路很難，但值得做。」他分享，有一次泰國人壽數位團隊來台交流，第一眼看到保險視圖就說：「這真的很不容易。」但也因此，更突顯國泰人壽勇於創新、以人為本的服務精神。同時，保險視圖也不會是終點，卻會是打開未來保險模式的一把關鍵鑰匙。國泰人壽以具體行動落實「Better Together 共創更好」，在每一項細節中重塑保險服務的日常價值。

保險視圖：https://cathaylife.tw/VoeoOdb