[Al洞見]Google憑AutoML，將把AI 新創公司的一些活路堵死|數位時代 BusinessNext

[Al洞見]Google憑AutoML，將把AI 新創公司的一些活路堵死

Google cloud AutoML 相較於 TensorFlow 更具擴散的能力，TensorFlow 是軟體工程師才會用的工具，但 AutoML 把人工智慧的易用性擴大到所有不太懂人工智慧的人。

1. 用 AI 協助企業做決策

AutoML 最大的突破性和破壞性在「用AI協助企業做決策」這個領域，將為這個領域帶來突破性的發展，Google也將率先橫掃這個領域的商機。

原因在於，企業以往想要採用人工智慧的困難主要在「人才稀缺」，即使找到了 AI 人才，真正要引入企業流程中的下幾步是「建模」和「調教」和「接入企業流程」幾個步驟，這是最耗費專家時間和心力的兩個步驟，AutoML 厲害的地方在於，把這些步驟很大程度地自動化和抽象化。

2. 即使不是人工智慧專家也可以輕易使用上手

把AutoML掛到Google Cloud促進普及化，如此幾塊拼圖拼起來，即使不是人工智慧專家也可以輕易使用上手，也在最高層的戰略上接軌到 Google 一直追求網路外部性和規模經濟的商業策略，直接解決人工智慧應用需要企業客製化、難以規模化的難題。

AutoML 在資訊技術的發展堆疊上，最大的意義在於把人工智慧技術的抽象層級再提高一層，就好像C語言的發明，讓程式設計師從此以後不用懂太多底層電腦的架構就可以寫程式一樣，現在使用 AI技術不用懂太多機器學習。

所以 AutoML 相較於 TensorFlow 更具擴散的能力，TensorFlow 是軟體工程師才會用的工具，但 AutoML 把人工智慧的易用性擴大到所有不太懂人工智慧的人。

3. Google憑著AutoML，將會把 AI 新創公司的一些活路堵死

如同之前分析，很多 AI 公司的商業策略是三部曲：圈住稀缺的AI人才，包裝AI題材，跟資本市場要錢。但是當Google 循著Democratizing AI 這個理念，把所有人工智慧技術讓不懂人工智慧的普羅大眾也可以使用時，好日子就沒了！

當多數AI新創公司還在煩惱每家企業客戶都需要客製化該怎麼規模化時，Google 透過平台效應已經殺進來了，後續要是再整合G Suite這些企業工具，Google 之後就連企業內部的決策也取得網路外部性了。

結語：Google像是住在城堡裡的一隻灰犀牛

Google和其他數位科技巨頭就像是住在城堡裡的一隻灰犀牛，城下町的民眾們每天安居樂業地耕田，直到有一天護城河的吊橋放下，灰犀牛衝了出來，跑到城下町毀我大屋踏我田，橫掃一圈之後回到城堡裡，慌亂的居民只能低著頭災後重建，然後不知道下次灰犀牛何時出來放風。

本文由程世嘉授權轉載自其Facebook。

《數位時代》長期徵稿，針對時事科技議題，需要您的獨特觀點，歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw，文長至少800字，請附上個人100字內簡介，文章若採用將經編輯潤飾，如需改標會與您討論。

當許多企業還在討論 AI 能做什麼，富邦人壽更關注：AI 如何被第一線同仁使用？而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場，成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」？

保險理賠為何難以AI化？答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程，理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式：從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據，每份文件不同醫院格式都不同，內容還充滿專業醫療術語；理賠人員不僅必須理解文件內容，還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識，才能做出適當判斷。

更複雜的是，就算是相同疾病或手術名稱，不同案件背景也可能導致不同理賠結果，因此，理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作，很難透過傳統自動化工具處理。

近年來，隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進，以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力，如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承，成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考：如果AI無法取代專業判斷，是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間，讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作？這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會，理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案，並在主管支持與跨部門合作下，於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法，也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員，深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線，成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

AI成功落地的關鍵，不只是模型，還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線，最大的挑戰不是技術，而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出，團隊一開始便深入訪談理賠同仁，發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定，而是協助整理資訊，因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域：手術等級建議、病理報告判讀輔助，以及國外醫療文件翻譯與摘要，目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間，讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步，必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一，團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據，並透過跨部門討論及醫師顧問協作，逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示：「這項工作看似基礎，卻是AI能否提供可靠建議的關鍵，更重要的是，它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識，逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說：「過去遇到新的手術名稱，往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教，現在，透過理賠智慧助理協助，資料搜尋時間縮短50%以上，能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容，理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說：「它會先幫我們整理案件重點，也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據，或分析病理報告內容，都能快速提供參考依據，讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設，金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求，團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄，並持續優化提示詞設計，以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險，確保AI始終在可控範圍內運作。

不過，對富邦人壽而言，上線並不代表結束，而是優化的開始。

團隊發現，理賠智慧助理初期使用率表現亮眼，但隨著時間推移逐漸下降，為了找出原因，團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議，讓其了解，生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益，必須持續蒐集使用回饋、改善建議，進而調整功能設計。

郭乃瑀表示：「根據同仁回饋，團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能，目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力，理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴，其帶來的影響也不再侷限於效率提升，而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示，過去AI專案多半由資訊部門主導，但這次經驗讓大家發現，真正了解痛點的人其實是第一線同仁，因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得，以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現，愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗，如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法，加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言，理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具，而是一次工作方式與文化的改變：從第一線提出需求、跨部門共同打造，到持續優化與回饋機制，AI 不再只是科技部門的工具，而逐漸成為工作現場的一部分，也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。