外送美食戰場打到空中,Uber最快2021年用無人機送餐
外送美食戰場打到空中,Uber最快2021年用無人機送餐

台灣最近的外送市場相當熱鬧,不僅有Foodpanda、honestbee、UberEats,還有最近剛剛加入戰場的Deliveroo,不過未來的外送戰場可不只侷限在陸地上,最近有外媒發現Uber的網站上默默出現一項新的職缺,正在尋找無人機外送業務的高層,暗示正在研擬推出無人機外送服務,最快2021年就會在多個大城市展開商業化營運。

三年要組機隊,最快2021年投入商業化營運

Uber早已不再是單純的手機叫車公司,近年積極轉型,無人車、AI、飛天計程車等新科技都積極布局,其中一項重要的戰略就是加強外賣業務,以台灣市場來說,昨(22)日才宣布正式進軍桃園、新竹,與在地超過300家以上的的餐廳合作。

而Uber現在已經將目光從陸地轉向天空,除了先前推出飛天計程車入「uberAIR計畫」,根據Uber 最新的招募資訊,他們正在尋找一位無人機外送業務的高層,在職缺描述中,Uber希望這位高層可以落實「安全、合法、有效率以及有規模的飛行業務」,計劃要在三年內建立一支無人機機隊,最快在2021年於多個市場展開商業營運。

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餐飲外送已經成為Uber底下的一批「大黑馬」,如今UberEats已經涵蓋全球上百座城市、 2017 年約占 Uber 整體營收的10%。
圖/ shutterstock

未來這項飛天外送業務將取名為UberExpress,這是UberEats對無人機外送業務使用的內部名字。然而在外媒披露這項消息後,Uber目前已經將這個職缺撤下,發言人表示:「這項消息不能完全反映我們內部的規劃,一切仍在非常早期的階段。」

餐飲外送成Uber大黑馬

「Uber不是只做汽車,」今年五月,Uber執行長多拉·霍斯勞沙希(Dara Khosrowshahi)在Uber Elevate會議中揭露了無人機計畫,「我個人相信,要解決城市移動的問題,關鍵就在無人機,我們需要無人機。」霍斯勞沙希認為,無人機絕對可以大幅降低運送時間,未來希望能將食品配送的時間目標訂在5到30分鐘內完成。

uber eVTOL
Uber執行長多拉·霍斯勞沙希(Dara Khosrowshahi)說:「我個人相信,要解決城市移動的問題,關鍵就在無人機,我們需要無人機。」
圖/ 陳映璇攝影

從UberEats在台灣加速服務布局就不難觀察出,現在的餐飲外送已經成為Uber底下的一批「大黑馬」,今年初霍斯勞沙希就曾談到,希望餐飲外賣業務未來每年都能貢獻至少60億美元的營收。如今UberEats已經涵蓋全球上百座城市、2017 年約占 Uber 整體營收的10%。

如此的發展態勢對於計劃明年在美國IPO的Uber相當關鍵,目前部分投資銀行認為光是UberEats的估值就達200億美元,這將對Uber整體的估值有大大加分的作用,如今再喊出飛天外送的願景,在歷經過去幾次的醜聞風波後,這或許也是某種程度安撫投資人,公司整體盈利、業務正在邁向正軌中。

監管問題要先解決,不如來台灣做測試?

從實際層面來看,無人機外送並非一件簡單的事情,電商巨頭亞馬遜(Amazon)曾在2013年計劃推出無人機送貨服務,並計劃在四到五年內實現,然而直到現在都未取得監管單位的同意。

因此Uber喊出要在2021年前讓無人機外送商業化,也會遭遇同樣的問題,美國聯邦航空管理局先前制定無人機監管草案,內容針對無人機飛行有諸多的限制,未來如果要應用在商業用途,勢必要針對飛機識別系統方、夜間飛行等規範更詳細的制定,美國監管部門預計會在明年推出無人機快遞業務的監管規則,不過等到規範實際上路可能都要等到2020年之後。

Amazon Prime Air
電商巨頭亞馬遜(Amazon)曾在2013年計劃推出無人機送貨服務,並計劃在四到五年內實現,然而直到現在都未取得監管單位的同意。
圖/ Amazon Prime Air

監管是一部分,無人機外送食品也可能碰到竊盜、天候、食安等等的考驗,最近台灣立法院經濟委員會剛剛通過《無人載具科技創新實驗條例》審查,預計最快在今年年底就能三讀通過,這將是一個全世界陸、海、空載具都能申請的條例,或許Uber可以考慮來台灣做測試。

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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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