全球AI百強Insilico Medicine來台,成立亞洲首座AI生醫研發基地
全球AI百強Insilico Medicine來台,成立亞洲首座AI生醫研發基地

看準台灣醫療數據資源、優秀生醫人才和ICT(資通訊)產業基礎,甫獲選CB Insights 2018年全球人工智慧百強公司的Insilico Medicine,今(21)日正式宣布成立子公司「台灣英科智能」,將在台設立旗下第一座亞洲AI研發基地。未來,台灣英科智能將專注於「生成對抗網路(GAN)」的開發和驗證服務,加強藥物化學的深度學習應用,並積極與亞洲生技、製藥和皮膚護理大廠合作,就近掌握亞洲生醫商機。

美國人工智慧領導來台,發展AI生醫應用

Insilico Medicine成立於2014年,總部位在美國東岸的巴爾的摩,專研於癌症、帕金森病、老年性痴呆、漸凍人、糖尿病、肌肉減少症和衰老等新藥開發,在基因組學、大數據分析、深度學習和區塊鏈等技術上,居於全球領先地位,並在比利時、俄羅斯和英國均設有研發資源中心。

2017年,NVIDIA創辦人黃仁勳曾讚揚Insilico Medicine,是全球前五大對未來人類最具影響力的公司之一。

Insilico Medicine執行長扎沃隆科夫(Alex Zhavoronkov)具備ICT產業背景,對台灣並不陌生。成立子公司前,Insilico Medicine即與財團法人生物技術開發中心合作,運用AI技術篩選候選藥物和結構設計,進行前瞻性的藥物開發。

扎沃隆科夫指出,AI能協助生醫產業發展的項目很多,包括新藥開發、醫材研發甚至是分子檢測、基因、精準醫療等,他預估,透過AI導入,能將原本藥品研發時間從過去的10至20年,縮短為3至5年,並可精準比對病因,提高藥品開發成功率。

而長期以來,藥物化學合成衍生的廢棄毒害物質,涉及環保議題,或是動物實驗所造成的動保人道議題,也有機會透過AI降低甚至排除;而透過區塊鏈技術,也能提升藥物研發及病因資料收集的資訊保密防治。

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台灣英科智能與生技中心、資策會、撼訊科技共組合作聯盟,進行「AI數位健康人才培育計畫」。
圖/ Insilico Medicine Taiwan

組建深度學習團隊,培育AI數位健康人才

據了解,「台灣英科智能」已進駐南港生技育成中心,第一階段預計投入新台幣1,500萬元,組建10人規模的AI深度學習團隊,深耕亞洲市場,聚焦五項主要技術服務,包括AI於藥物與生物標記的研發應用;新一代化學結構重建的網絡生成;深層特徵萃取路徑分析;深度學習基本化學結構評比引擎;強化學習與預測配體-蛋白質交互作用等。

在人才培育上,台灣英科智能也與生技中心、資策會、撼訊科技共組合作聯盟,進行「AI數位健康人才培育計畫」,以整合資通訊與生醫跨領域人才為目標,共同開發AI生醫、區塊鏈、大數據相關課程。

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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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