「未來十年不再需要有車子」,靠電動滑板車、自行車能取代城市交通?
「未來十年不再需要有車子」,靠電動滑板車、自行車能取代城市交通?

越來越多的科技公司、新創投身交通領域,更開啟了人們在城市中移動的多元選擇,然而在城市中「搭車」的比例會在未來生活中越來越少嗎?

Uber執行長多拉·霍斯勞沙希(Dara Khosrowshahi)對城市交通有截然不同的想像,他認為未來十年手機叫車業務,將會占Uber整體業務不到50%,透過無樁式腳踏車、電動滑板車,以及未來的空中計程車為基礎,打造多元交通服務願景,霍斯勞沙希更喊出要當「運輸界亞馬遜」的目標。

Uber:希望未來十年,大部分的人都不再需要有車子

Uber執行長多拉·霍斯勞沙希(Dara Khosrowshahi)先前曾喊出明年(2019)下半年要IPO,最近也才順利找到了懸缺已久的財務長,不過商場上的變化說變就變,最近對手Lyft也傳出為了與Uber對決,也打算要IPO。

霍斯勞沙希本周強調,目前市場資金充裕,就算與Lyft時間強碰在一起,也不影響Uber的IPO計劃;另外,先前Uber旗下無人車曾發生撞死行人意外,測試活動全面喊停,霍斯勞沙希表示,旗下無人車公司Advanced Technologies Group是公司重要資產,未來有極大的賺錢潛力,絕對不會分拆出售,還樂觀地談到無人車測試最快在今年底前就能完全恢復。

在霍斯勞沙希擔任執行長這一年的時間中,Uber斥資數百萬美元收購JUMP單車,宣布要推出無樁式共享電動單車計畫,布局多元運輸模式,在本周科技媒體《TechCrunch》舉辦的 Disrupt 活動中,霍斯勞沙希談到手機叫車是Uber目前最重要的收入來源,但更長遠來看,未來應該是要逐漸擺脫對汽車的依賴。

「我們想當運輸界的亞馬遜」,霍斯勞沙希說:「希望未來十年,大部分的人都不再需要有車子。」會這麼說,是因為Uber未來的主要戰略,就是發展多元交通模式「模式切換(Mode Switch)」,不論是無樁式腳踏車、電動滑板車,或是先前於東京峰會上揭露的空中計程車服務,「其實,我非常非常看好電動車,我們必須把傳統汽車忘掉,這是未來很重要的使命。」

在Uber的想像中,這些正在萌芽的新交通工具,將能提供用戶更多的交通選擇,吸引更多的人使用Uber,終極目標是要讓「手機取代汽車」。

電動滑板車熱潮方興未艾

細看Uber布局,今年一月Uber與JUMP合作,讓用戶可以在Uber的App中租腳踏車,目前已經在美國多個城市提供JUMP共享單車服務;接著七月又以3.55億美元參與電動滑板車新創Lime的融資,未來同樣會在App中整合Lime服務。

jump bike
在霍斯勞沙希擔任執行長這一年的時間中,Uber斥資數百萬美元收購JUMP單車,宣布要推出無樁式共享電動單車計畫,布局多元運輸模式。
圖/ jump bike

不只是Uber,許多共享車新創都很看好電動滑板車,像是明年要IPO的美國第二大手機叫車平台Lyft ,本周就跟小米旗下的代步工具生產商Ninebot 合作,在美國的丹佛市推出電動滑板車服務,第一波將先投放 350 輛滑板車,其中100輛投放在低收入或公共交通不足的地區,除了 Lyft 外,Bird 和 Lime 也都在丹佛市投放了共享電動滑板車,Uber 未來也計畫在這裡推出相同服務。

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除了 Lyft 外,Bird 和 Lime 也都在美國丹佛市投放共享電動滑板車,Uber 未來也計劃在這裡推出相同服務。

另外一個電動滑板車很火熱的城市是法國巴黎,繼美國Bird與Lime這兩大新創進軍法國市場後,愛沙尼亞手機叫車服務公司Taxify,本周也宣布進軍巴黎。事實上,在戴姆勒集團(Daimler AG)與滴滴出行的資金挹注下,Taxify除了是巴黎第三家電動滑板業者,更是巴黎第一家把叫車與電動滑板車服務,整合到同一個App中的業者。

Taxify 創辦人維林格(Markus Villig)認為,結合叫車與電動滑板車服務是Taxify的獨特優勢,有趣的是,Taxify的電動滑板車跟Lyft一樣,同樣是由小米負責生產,看來在這波共享電動滑板車浪潮中,小米應該也受益不少。

Markus Villig
Taxify 創辦人維林格(Markus Villig)認為,結合叫車與電動滑板車服務是Taxify的獨特優勢。

電動滑板車熱潮方興未艾,截至目前,電動滑板車新創已經募資約10億美元資金,然而也不是每一座城市都適合電動滑板車,與美國相比,歐洲城市的道路更為擁擠、平均通勤距離較短就相對很適合;此外,更不能忘記法規問題,像是英國規定動滑板車不可以騎上人行道跟馬路;Uber跟Lyft想在美國將電動滑板車服務整合進App,本周申請案件遭到駁回。

不論是電動滑板車或是飛天計程車,要真的達到霍斯勞沙希所說的:「希望未來十年,大部分的人都不再需要有車子。」恐怕還有許多障礙需要克服,但從霍斯勞沙希「我們想當運輸界的亞馬遜」的野望中,更讓我們看見交通運輸的100種可能與想像。

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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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