[東京現場]寶寶副食品導入機器學習,日本大廠Kewpie給台灣的3大啟示
[東京現場]寶寶副食品導入機器學習,日本大廠Kewpie給台灣的3大啟示
2017.12.01 | Google

家有嬰幼兒的父母,對於Kewpie這牌子或對可愛的嬰兒圖樣,應當不陌生。打開PChome或樂天拍賣,鍵入馬鈴薯嬰兒副食品就會出現琳琅滿目的Kewpie產品,而到日本旅遊時,Kewpie食品也是熱門的嬰兒副食品採購品項。

日本旅遊熱門的嬰兒副食品採購品項

Kewpie是一家擁有78年歷史的食品公司。去年夏天開始導入機器學習提升食品安全。Kewpie選擇從嬰兒食品切入,因為嬰兒食品強調高安全性以及高度可信賴性(食品中的切塊馬鈴薯常會面臨漂白等食安議題,讓父母擔憂)。

在東京舉辦的Google #MadeWithAI亞太區媒體活動Kewpie食品廠產品線負責人荻野武接受台灣媒體採訪。

由於台灣食品廠導入機器學習並不普及,經濟部技術處食品所執行產業技術前瞻研究與知識服務計畫產業分析師張欽宏就指出,臺灣食品製造多為半自動化生產模式,其中飲料業整線自動化程度最高。將全程製造產線智慧化需解決幾項問題,例如複雜變數的決策判定、人工經驗複製與數位化等。由於勞動人力短缺和高齡化,機器學習是傳承經驗與技術選擇之一。

因此日本知名食品大廠能給台灣廠商什麼樣的啟示?

為什麼要採用機器學習? 大規模提升產量

「我們檢查每天使用的全部成分,每天約四到五噸,是相當大的工作量。」荻野武說。首先,人工肉眼檢測有其極限。過去檢測人員來說,每天要面對數以萬計的檢測品,不僅工作繁瑣,長時間下來也會很疲憊,提高檢測失誤的風險。長期參與辨識作業還會影響眼睛健康。

而更重要的,「由於食品檢測員工需要一定程度的熟練精通度。這個人工檢測流程,讓工廠的無法大規模地提升產量。」加上機器具備「學習」能力。第一次也許會犯錯,但錯誤不會犯第二次,因此除了可以加速食品檢測過程外,還可以大幅度地降低失誤率。

啟示一:山不轉路轉,從監督式到非監督式學習

團隊研究了市面上的機器學習平台上,採用Tensorfow平台,並且透過Google找到技術合作廠BrainPad。

不過在導入機器學習時,團隊遇到了代表瑕疵馬鈴薯塊的數據不足的問題。團隊怎麼解決的呢?

荻野武說,若要用機器產品分類,那就代表必須採用監督式學習,但這就需要大量的標籤化數據,但在短時間內蒐集為數龐大的有瑕疵切塊馬鈴薯樣本是個很大的挑戰。

山不轉路轉,團隊改為用機器做異常探測(anomaly detector)利用沒有標籤化的數據,機器把數據依雷同度分群,給予機器代表有良好品質的切塊馬鈴薯數據,機器自動學習什麼是可以接受的,然後踢除不合格的。而且機器訓練期也沒有太久,僅有兩個月。

啟示二:產量倍增,超乎預期,未來將技術輸出

「由馬鈴薯製成的嬰兒食品產線,產量增加了兩倍。」荻野武說。美國國家標準技術研究所(NIST)預測,改變食品製程可提高生產能力達20%,並降低原料損耗率4%,而Kewpie的成果遠高於此。「雖然一開始導入機器學習技術提高生產成本,但因為產品倍增,投資的資金可以很順利的賺回來。」荻野武說。

「Kewpie從馬鈴薯製品開始,未來還將擴張到雞蛋與穀物等製品。」荻野武說。

KewPie的策略還不僅於此,由於在日本食品廠,導入機器學習做原物料檢測還不盛行,Kewpie算是走在前端,因此深知食品檢測相關領域的kewpie公司也打算把整套技術輸出到同業中。也就是說,先期投資雖然昂貴,但投資回報率並不低。

啟示三:不論近期或遠期都沒有要用機器取代人力

導入機器學習帶來的生產力提高,並不代表Kewpie公司因此想要撤除原來的人工檢測團隊,而Kewpie也對於食品檢測員工做得很好的工作再配置,這些員工除了原本就有的食品檢測專長外,現在還懂得如何和人工智慧協同合作,「而且有了機器做第一層把關,公司員工可以花更多心力在產品研發上。」荻野武說。

「因此,不管是近期或遠期,我們都沒有要用機器取代人力的計畫,因為機器學習系統是在第一關剔除有缺陷的成分後,我們的員工做最後的把關。這樣生產的產品,更能讓母親放心。」荻野武說。

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為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網
為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網

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。」

南山人壽
南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟指出,詐騙手法快速進化,南山人壽研發黃金眼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。
圖/ 數位時代

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。」

南山人壽
南山人壽打造黃金眼AI防詐模型,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。
圖/ 數位時代

「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。

南山人壽
南山人壽數位專案經理蔡其杭表示,黃金眼AI防詐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。
圖/ 數位時代

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。

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