科技大廠與藥廠掀跨界合作潮,台灣生技業機會在哪?
科技大廠與藥廠掀跨界合作潮,台灣生技業機會在哪?

鴻海上周宣布,將與現代基因測序之父克萊格凡特(Craig Venter)共同打造「亞太前瞻健康管理服務」,往「上醫醫未病」的境界邁進。看準AI醫療、大數據和相關雲服務的驚人市場,除了鴻海外,近來包括Google、亞馬遜等科技大廠,皆積極布局生醫領域,根據勤業眾信最新報告,這類結合科技業和傳統藥廠、或醫療機構的跨業及跨界合作模式,將在2018年蓬勃發展,對彼此帶來新的資源與挑戰。

AI、大數據加持,科技巨頭進攻醫療領域

勤業眾信聯合會計師事務所6日發布《2018年全球生命科技暨醫療照護產業趨勢》報告(2018 Global Life Science and Healthcare Outlook),當中指出,受惠於人工智慧、認知科技、自動化和計算能力等新科技進展,不僅藥物安全性與治療成效得到改善,也縮短產品生產時間、提高效率。新科技正大幅改變生命科技產業,並使生技公司得以研擬出更多客製化的藥物及療程。

該報告也提到,為增進產品進入市場的速度,並因應政府或保險業者對價格的考量,未來生技公司進行產品研發時,將打破現有系統的限制,擴大合作對象範圍,展開跨產業、跨專業的多元化合作關係。

舉例來說,像是國際電商龍頭亞馬遜收購藥局實體通路,並和Teva與Sandoz等藥廠洽談合作。Google旗下的生技公司Verily Life Sciences專注健康數據分析,開發新工具收集心律、皮膚溫度、血液指數等,企圖研製「人體健康地圖」之外,也與藥廠、醫材公司提出不同的合作計畫,發展大數據在生醫領域的各類應用等。

又以精準醫學來說,AI扮演重要角色,更需要科技大廠的資源加持。像是Craig Venter創辦的人類基因數據庫公司Human Longevity Inc.,透過全基因測序結合全身核磁共振醫學影像,進行疾病風險預測。

Craig Venter提到與鴻海合作時表示,結合鴻海超級電腦的高效運算能力,加上雙方共同開發AI和深度學習,將相關醫學數據及影像進行比對分析,不僅可從預防醫學角度,達到及早預防與即時治療,同時也透過健康管理,有效幫助人們能遠離疾病。

展望2018,台灣業者併購與授權機會大增

不過,台灣的生技醫療產業以中小企業為主,在國際大廠跨業、跨界合作的趨勢下,台灣的機會又在哪裡呢?勤業眾信生技醫療產業負責人虞成全指出,過去一年,台灣生醫產業募資狀況略為下滑,但在海外合作與授權交易上,成長率增加,加上資本市場上生技公司新產品開發,將於近年內邁入收割期,吸引海外生技公司投資,併購與授權機會可望持續增加。

同時,新科技在台灣醫療及照護領域的應用日漸廣泛,大型醫療照護機構已逐步建置智慧化系統,照護者與患者可透過App管理健康狀態,或追蹤治療結果,促成許多新創企業出現,整體產業發展前景仍備受期待。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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