這次不畫畫!Google推Emoji尋寶遊戲,玩出AI 識別無限商機
這次不畫畫!Google推Emoji尋寶遊戲,玩出AI 識別無限商機
2018.05.08 | Google

Google先前曾推出了引發熱潮的「Quick, Draw!」,除了讓大家知道自己畫的圖有多醜,醜到AI都認不出來之外,也替Google的圖像識別 AI 類神經網路提供了超多識別素材。隨著上傳塗鴉的人越來越多,將讓Google的圖像識別AI越發準確。

而Google AI在近日推出了「Emoji Scavenger Hunt」(表情符號尋寶遊戲),這次不用畫畫,而是要去找出真實世界中的「表情符號」,而Google搜集的目的是什麼?

真實版支援前線,透過Emoji找尋物品

遊玩前需要先打開手機或是電腦的鏡頭,在倒數過後Google AI會給你一張表情符號貼圖,有可能是「手錶」、「筆」、「鍵盤」、「鬧鐘」、「香蕉」等,接著你就必須在真實世界中找出這些物品,鏡頭後的Google AI會開始進行辨識。

跟「Quick, Draw!」同樣的是,在你尋找的過程中,Google AI 會不斷嘗試猜測,所以在你找到正確物品前,Google 小姐會不間斷的出聲煩你。

EmojiScavengerHunt
Google 新推出的實體物件識別遊戲 Emoji Scavenger Hunt
圖/ Google

而 Google AI 團隊也在 Github 上公布了原始碼,甚至貼心地教導大家如何建立出自己的模型。最近各種資安事件搞得人心惶惶,Google也不忘宣布本次實驗的資料並不會被儲存下來加以利用。

Google 搜集素材背後2大目的

本次 Google 要大家用「鏡頭」協助搜集素材,除了玩起來一樣笑意滿點之外,跟過去「識別圖畫」相較起來有什麼值得注意之處呢?可以由兩個方面下手思考:

真實物品的圖像識別極具「商轉價值」

「Quick, Draw!」主要是識別使用者的「手繪圖形」,實驗性質較高(網友的參與程度、AI模型的建立),在搜集了大量數據後,儘管能加快識別速度,但未來應用的想像空間較小。

而真實物品的圖像識別就不一樣了,不只能運用於多種場景,就工研院產業分析師發布的「辨識技術應用趨勢探討」中提到,辨識後所得到的資訊具有發展成商業價值的產品或服務的潛力。

目前能夠應用的產業有安防(Surveillance)與汽車產業為主要的應用載具,常見的應用情境還包含:航空圖像、監控系統、車用識別系統等。

在身邊的鏡頭只會更多不會更少的未來,「實體圖像識別」的商轉潛力相當大。所以你如果對於識別技術有所想法,也可以直接使用Google提供的程式碼與教學,打造自己的識別模型。(不過有相關的授權問題,請詳閱公開說明書)

也許 Google Glass 將變得更強?

除此之外,雖然 Google 的 AI 相機應用 Google Lens 可以無痛升級此技術,但是另一個你可能遺忘的產品:曾死過一次的產品,Google Glass 也可能將變得更強。

雖然在 2017 年調整目標策略,轉向面對企業用戶,推出企業版 Google Glass Enterprise Edition(EE)後, Google Glass 浴火重生,大眾汽車、通用航空、快遞服務DHL都是其使用者。

GoogleX
美國農業機械製造商AGCO 的員工利用 Google Glass 協助組裝機械。
圖/ Google

應用場景從日常生活中跳到工作場域,工作者在 Google Glass 的協助下進行機械組裝、記錄工作內容、獲取貨物資訊等,而Google也因應這些需求,加強產品的電池續航力、防汗與折疊等特性。也因為 Google Glass 對於工作者的協助與效率上的提升,根據 Forrester研究報告預測,到了2025年,光美國就約有1,440萬名勞工配戴智慧眼鏡進行工作。

若能提供更準確的實體識別技術,將有效提高Google Glass的協助程度,除了提升企業版本的能力之外,如果Google Glass仍有走進人類日常生活的夢想,識別技術只會更加分。

不過這一切的前提是,需要搜集到足夠的資訊量才行,所以趕快到上面的連結玩玩看,為大家的未來貢獻一點識別資料給 Google 吧!

參考資料:The Team at XForrester經濟部技術處

關鍵字: #人工智慧
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核保、理賠、客服全面AI化:富邦人壽導入「三大智能助理」升級保險服務鏈
核保、理賠、客服全面AI化:富邦人壽導入「三大智能助理」升級保險服務鏈

近年談 AI 轉型的金融業者不少,多半從技術切入,闡述架構藍圖與導入策略。富邦人壽則選擇從行政端著手,先問哪個場景最攸關保戶,再決定 AI 該往哪裡導入。「關鍵在於回歸以人為本的核心,專注於客戶體驗。」保單行政處處主管蔡佳蓉副總經理指出,核保、理賠與客服,是服務價值鏈中與保戶互動最直接的三大關鍵,自然成為富邦人壽 AI 布局的起點。

以 AI 賦能核保,審查時間省六成

開始一張保單的旅程,核保是第一步,攸關保戶是否能儘速取得保障。投保過程中,若涉及既有病史或體況,核保便須介入評估,綜合審視商品條款、投保規則與法律規範,以決定是否承保,可說是一項高度專業的決策工程。

「以一份新契約為例,客戶的病歷資料可能厚達百頁。核保員得逐頁翻找診斷紀錄、用藥史與手術紀錄,判斷其對承保的影響。但大多數核保人員並不具備醫護背景,這方面的專業判斷力全靠長期經驗積累,導致傳統作業十分耗時。」蔡佳蓉解釋。

為此,富邦人壽建構「核保智能助理」,運用生成式 AI 摘要病歷,解決過往判讀大量專業英文病歷的痛點。這可不是把資料丟進 AI 資料庫就好——蔡佳蓉分享,導入過程中的挑戰之一,是為特種個資去識別化,需先透過個資遮罩工具處理病歷;此外,針對 AI 常見的「幻覺」風險,團隊也反覆調校提示詞,讓摘要報告力求精準正確。

她強調, AI 定位為「初篩與重點整理」的助手,最終決策權仍歸於核保員。透過 AI 摘要、核保員決策的人機協作模式,體況審查平均作業時間成功從 40 分鐘縮短至 15 分鐘,核保效率提升六成,讓核保同仁能將心力集中於高風險案件與例外處理。

以 AI 輔助判讀,加速理賠條款今昔對照

同樣面對大量資料判讀挑戰的,還有理賠。理賠是保險公司實踐承諾、展現服務價值的重要時刻,但隨著醫療技術不斷進步,許多保單條款當年訂定的手術項目,到了今天可能已發展出全新的治療方式。理賠人員需要從大量醫療資料中,判斷新技術是否符合條款約定,過程相當耗時,也需要高度的醫療專業知識。

對此,富邦人壽導入「理賠智能助理」,整合醫療資訊與內部顧問醫師的專業意見,協助理賠人員快速比對保單條款與客戶所接受治療的對應關係。例如,當醫療科技演進產生新的手術方式時,AI 可協助理賠人員快速了解該疾病與手術的進行方式,並檢索相關條款與內部規則,提供理賠判斷建議,縮短過去需逐一查找資料的時間。此外,系統亦能協助摘錄擷取診斷書、病理報告及醫療費用單據等理賠文件審核重點,大幅縮短人工判讀比對時間,讓理賠人員更專注於專業判斷與保戶溝通,加速理賠服務效率與一致性。

客戶服務處處主管張婉茹指出:「AI 除了加速理賠作業,也能將資深理賠人員的專業經驗與判斷邏輯濃縮為高效吸收的知識庫,協助新進同仁快速掌握案件重點與判斷依據,縮短學習曲線,並提升理賠判斷的一致性與品質。」透過 AI 助理減輕資料整理的負擔,理賠人員得以將精力回歸專業決策與客戶溝通。

以 AI 客服加速分流,前線服務更到位

在核保與理賠之外,最大量的服務場景是客服。張婉茹表示,隨著數位原生世代逐漸成為保戶主力,客戶傾向先自主操作解決問題,不會直接撥打電話;一旦選擇撥打電話,就代表問題已超出自助服務能處理的範圍。

對此,AI 客服的導入,不只是回答問題,更是協助客戶找到最適合服務管道的「智慧導航員」。「我們是第一線面對客戶,因此 AI 客服最重要的不是回答得多,而是回答得正確。」張婉茹表示,富邦人壽在設計上特別重視回答來源的可信度,透過既有知識庫與 FAQ 資料治理機制,讓 AI 優先扮演「理解需求、引導服務」的角色,確保保戶獲得正確且一致的資訊。

事實上,富邦人壽的文字客服早於大型語言模型盛行前便已上線,目前文字客服平均每月處理超過六萬則訊息,智能助理能即時理解客戶需求,將保單查詢、資料變更等簡易服務導引至 App 或線上平台快速完成;面對理賠、保單變更或保障內容等較複雜的需求,則由真人客服接手提供專業協助。讓簡單問題快速解決、複雜問題由專人服務,將有限的人力資源投入最需要專業與溫度的服務情境,讓分流機制發揮實際成效。

從核保員手中的病歷、理賠人員桌上的單據,到線上客服的迅速回應,富邦人壽的 AI 布局,始終緊貼第一線作業現場。張婉茹表示,科技發展不一定要一次 end to end 全到位,應該是不停小步快跑,慢慢把應用場景擴大。去年底推出的全新富邦人壽 App,將「簡單、貼心、隨行」的理念落實在使用者介面體驗上,就是一次階段性集大成的成果。

但無論 AI 如何加速資料判讀、優化流程,專業判斷與服務溫度仍是機器無法取代的核心。「要有專業,才能判斷 AI 的產出品質。」富邦人壽兩位主管也強調,科技迅速發展下,富邦人壽導入 AI,不是要取代核保員、理賠人員或客服人員,而是希望讓每一位同仁把時間花在最有價值的地方。當AI承接了流程中繁瑣的資料負荷,人員就能更專注在判斷、溝通與服務,讓同仁的專業與心力回歸到最需要判斷力與人情味的溝通之上,這才是真正以客戶為中心的 AI 轉型。也是富邦人壽實現「AI Everywhere」的旅途上不忘的目標。

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