看好智慧交通商機,軟銀、Toyota攜手成立合資公司
看好智慧交通商機,軟銀、Toyota攜手成立合資公司

汽車業與科技業的合縱連橫越來越熱烈,本周豐田汽車(Toyota)及軟銀(SoftBank)宣布合資一家交通服務公司「Monet Technologies」,將特別針對自動駕駛領域結盟合作,瞄準醫療、運輸、長照領域提供「新一代的自駕車服務」,近日接連的投資合作案,也讓人窺見汽車、科技產業的趨勢走向。

兩強攜手,瞄準新一代交通服務

共享經濟與自動駕駛技術對汽車業將帶來重大影響,軟銀社長孫正義曾經說過,汽車將從交通的重心,轉變成單一零件,白話來說就是過去電腦硬體曾為IT產業核心,但現在硬體只不過是零件罷了,平台業者創造的價值才是趨勢所向。

孫正義
軟銀社長孫正義曾經說過,汽車將從交通的重心,轉變成單一零件。

順著這股趨勢,豐田汽車(Toyota)及軟銀(SoftBank )宣布合資一家交通服務公司「Monet Technologies」,Monet是Mobility Network(行動網絡)的縮寫,這家公司的資本為20億日圓(約合新台幣5億4560萬元),軟銀將持有50.25%的股權,豐田則持有49.75 %股權。

簡單來說,這家公司將用豐田在2018年CES展上推出無人電動小巴概念車e-Palette為基礎,來開發新的服務。在Monet的藍圖中,無人小巴可以成為病患前往醫院路上初步了解病症的空間,目標是節省到院後的時間浪費,還能成為行動廚房、長者接駁車、物流宅配、商業辦公空間,搭配上豐田、軟銀兩間公司的車用科技以及務聯網(IoT)技術,創造出自駕車的嶄新的應用樣貌。

TOYOTA電動概念巴士e-Palette
Monet將用豐田在2018年CES展上推出無人電動小巴概念車e-Palette為基礎,來開發新的服務。
圖/ 吳元熙/攝影

Monet的事業體圍繞自駕車公共運輸行動服務(Autono-MaaS)、行動隨需服務(on-demand mobility service)、數據分析服務三大核心,第一階段會先跟日本當地企業合作叫車服務,服務駕照失效的高齡長者,第二階段才會延伸到其他服務類別,目前的計畫是在2023年左右正式商用化,結合豐田的造車Know-how以及軟銀的科技遠見,從日本出發走向國際市場,豐田副總裁Shigeki Tomoyama表示,之所以會找上軟銀,就是看上他跟科技產業的關聯性,「這個組合雖然看起來有些奇怪,但日本必須與全球競爭,這也就是我們今天為什麼在這邊握手合作的原因。」

Softbank
在Monet 的藍圖中,無人小巴可以成為行動廚房、長者接駁車、物流宅配、商業辦公空間。

智慧交通正夯,軟銀瘋狂投資

近年豐田汽車積極與科技公司結盟合作,像是今年八月就投資Uber 5億美元(約新台幣154億元),來合作研發以量產無目標的無人車;今年六月,豐田也宣布將投資Grab 10億美元,除了協助Grab拓展新市場,更希望將自身的核心業務,由造車擴大到「移動」服務上。

另外,軟銀最近真的是瘋狂投資汽車產業,目前對Uber、滴滴出行、Grab、Ola這四大叫車平台都有投資,孫正義曾說,每天全球有高達4,500萬人次使用這四家服務,因此成為這四家廠商的主要股東,就等於持有全球最大的交通公司;本周本田汽車(Honda)宣布將拿出共計27.5億美元資金(約合新台幣825億元),投資通用汽車(General Motors)旗下的無人車新創GM Cruise,早在這項合作案之前,軟銀就已經投資了GM Cruise,軟銀自己旗下也有自己專門研發無人車技術的公司SB Drive。

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本周本田汽車(Honda)宣布將拿出共計27.5億美元資金(約合新台幣825億元),投資通用汽車(General Motors)旗下的無人車新創GM Cruise。
圖/ Linda Parton via Shutterstock

這項合作也顯示,即便是規模大、資金充足的企業,也都擔心在開發自動駕駛和智慧交通領域落後對手,綜合所有科技應用於一身的車子,絕對是下一個不可忽視的趨勢與商機。

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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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