與BiiLabs合作搶灘日本能源市場,專訪顏哲淵:聯齊要當所有能源服務公司最好Partner
與BiiLabs合作搶灘日本能源市場,專訪顏哲淵:聯齊要當所有能源服務公司最好Partner

2018 年 6 月底,IoT 新創 NextDrive聯齊科技宣布與區塊鏈新創 BiiLabs 合作,將投入研發能源區塊鏈應用,目標打造亞洲第一個即時綠能交易平台。

這樁合作看似是由 BiiLabs 協助聯齊科技,導入區塊鏈技術打造新產品,但其實象徵的不單只是能源產業結合了區塊鏈技術應用,它象徵著更是兩間台灣新創聯手,出擊世界第三大經濟體日本的能源市場

「我們跟 BiiLabs 想做的是,當能源可以完全自由買賣的時候,導入區塊鏈技術打造的即時綠能交易平台,可以清楚告訴每個利益相關者:電從哪裡來?多少被交易?而且還能夠快速地被結算、清算。」顏哲淵說。

聯齊科技創辦人顏哲淵
顏哲淵說聯齊跟 BiiLabs 想做的是,當能源可以完全自由買賣的時候,導入區塊鏈技術打造的即時綠能交易平台,可以清楚告訴每個利益相關者:電從哪裡來?多少被交易?而且還能夠快速地被結算、清算。
圖/ 侯俊偉攝影

日本電力市場改革成為聯齊的絕佳契機

日本政府為解決全國前 10 大電力公司將發電輸配電零售電業務掌握在區域範圍、壟斷電力市場情形,自 1995 年起就已著手推動電力市場改革修訂《電業法》,希望藉此穩定電力供應增加市場競爭以及降低電價,進而提高電力部門效率。

除了在幾次修訂陸續開放獨立發電業務部分售電業務,日本政府也進一步於 2003 年成立日本電力交易所(JEPX),擴大日本售電市場。311 東日本大震災凸顯既有電力系統限制及面臨的能源困境後,更加大改革力道及速度,在 2015 年成立「跨區域輸電協調組織」(Organization for Cross-regional Coordination of Transmission Operators,OCCTO)、2016 年全面開放零售電力業務,並計劃在 2020 年達到完全發供電分離。

日本電業自由化的背景,也是2017年聯齊科技能成功打入日本市場的契機。聯齊與京都大學資訊學研究所教授原田博司合作打造的 IoT 閘道器 CubeJ(物聯網主機),加入與日本智慧電表相容的無線通訊規格(Wi-SUN),不但能讓使用者控制家電還能搭配智慧電表分析電力消耗,更能搭配專用 App Ecogenie 每 30 秒統計一次用電狀況,遠遠勝過日本政府原先每 30 分鐘更新在網站的電力消耗數據。

這樣的技術及產品,吸引近年因「開源」困難而轉往「節流」發展的日本各大電力公司,想了解消費者用電數據的他們紛紛尋求合作,進而成功開啟聯齊在日本的 B2B 大門。而藉這些電力公司的推廣布局,CubeJ 也逐漸成為許多日本家庭 HEMS(Home Energy Management System,家庭能源管理系統)的核心中樞大腦。(延伸閱讀:被日本能源專家看中,台灣新創開發智慧電表,引來三大電力公司搶合作

聯齊科技創辦人顏哲淵
顏哲淵說電是一項很有趣的產品它不會專屬『誰』才能製造,它可以透過各種方式產生。我用核能可以產生電、燒煤、燒瓦斯可以產生電,利用風力、太陽光也可以,它的產生來源可以有很多地方,甚至我摩擦都可以生熱產生電。所以今天如果將區塊鏈技術應用其中,兩大優勢就能很快被凸顯出來:追本溯源、不可竄改性。
圖/ 侯俊偉攝影

個體戶能自由種電、買電時代來臨前 聯齊勇搶灘

不過,除了鎖定日本政府喊 2023 年前全面換裝的 8 千萬支智慧電表商機,顏哲淵說更期待的是未來連個體戶都能夠自由、便利地種電賣電時代來臨

電是一項很有趣的產品,它不會專屬『誰』才能製造,它可以透過各種方式產生。我用核能可以產生電、燒煤、燒瓦斯可以產生電,利用風力、太陽光也可以,它的產生來源可以有很多地方,甚至我摩擦都可以生熱產生電。所以今天如果將區塊鏈技術應用其中,兩大優勢就能很快被凸顯出來:追本溯源不可竄改性。」顏哲淵表示。

他進一步解釋與 BiiLabs 的合作,看中的就是它們能提供被稱作「區塊鏈3.0」的分散式帳本技術 IOTA 開源程式相關服務。基於底層架構採用不同於區塊鏈的分散式帳本技術,打造出沒有「鏈」、非線性的中心化網路 Tangle ,改變過去分散式帳本的運作方式,更適合用於聯齊科技開發的 IoT 裝置應用場景。(延伸閱讀:看好機器經濟商機,台灣新創BiiLabs做區塊鏈時代的Red Hat

家庭之外,電動車是它們鎖定的另外一個巨大市場。他說日本政府喊著 2040 年要全面廢止燃油車,並由電動車全面取代。電動車顧名思義就是要由電驅動、十分需要電力,未來如果結合家庭的能源管理系統,車主臨時需要電可以就近詢問向住戶買電,如果有多餘的電力,更甚至能做到反向賣電給住戶,各地建設的充電樁也將成為一個個能源節點發展出無限可能。

殺破頭?聯齊選擇互利、共創造出更大能源市場

但在進入日本市場之前,聯齊並非沒有競爭者。除了日本本地有類似的服務廠商之外,韓國也有一家 IoT 新創打造類似的服務。後來的發展呢?

「其實許多人或許會認為日本這個市場難以攻打,不過其實台灣新創不需要太看扁自己,我們有兩大優勢:人才優勢速度優勢。」顏哲淵說,台灣的人才真的十分強大,尤其以聯齊這類軟硬需高度整合的公司來說,在市場上,台灣人才靈活、快速的調整表現,大勝許多日本公司。

而在研究過後,顏哲淵發現聯齊與韓國同業剛好在領域中各有擅長,於是他們彼此讓利採取共創,互補打造更好服務,期望合作在日本市場打下一片天,若有可能,未來也不排除將這樣的模式複製到台灣及韓國等與日本能源產業發展相似的市場

能源市場瞬息萬變 聯齊想做的還很多!

隨著聯齊在日本市場地位逐漸穩固,顏哲淵判斷下一個 5 年,聯齊會走到哪、發展成什麼樣態?

「能源市場瞬息萬變,也許 5 年後聯齊就不在。」他開玩笑說,但也隨即認真回覆:「聯齊想做的事情還很多,我們希望自己的產品能真正改變人類的生活,可以為環境帶來正向改變,所以除了能源外,我們也正努力藉由軟體 Ecogenie,延伸除了能源外的醫療照護應用。當然也不會忘記投資人,希望有天能順利 IPO。最終,我期盼聯齊能當所有能源服務公司最好 Partner!

這是聯齊的未來 5 年,創業圈未來 5 年在哪?

讓我們為台灣的新創團隊擊掌喝采,共同再造未來 5 年下一波台灣創業新浪潮!

本文授權轉載自:創業小聚

關鍵字: #物聯網 #區塊鏈
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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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