阿里達摩院公布「2019十大科技趨勢」:機器更聰明地聽與看
阿里達摩院公布「2019十大科技趨勢」:機器更聰明地聽與看

阿里巴巴的科技研究機構「阿里達摩院」2日發布「2019十大科技趨勢」,涵蓋智慧城市、數據身份、自動駕駛、圖神經網絡系統、AI晶片、區塊鏈、5G等七大領域。AI逐漸成熟,生物辨識技術將大幅發展,設備將能更聰明的「看」和「聽」,實驗室的技術將更融入人們的日常生活。

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阿里巴巴旗下研究機構阿里達摩院公布「2019年十大科技趨勢」,指出AI發展成熟,未來機器不僅能聽能看,而且還能夠思考。
圖/ zhu difeng via shutterstock

馬雲在2017年10月成立的達摩院,投入超過1,000億人民幣,邀集多達1,000個產學菁英加入,訴求研究與商業緊密結合,馬雲當時提出三個願景:要活得比阿里巴巴久、服務全世界至少20億人口、用科技解決未來問題。2019年的科技預測中,點名機器學習能力大增,穩健的AI是產業的挑戰。這十大趨勢包括:

趨勢1:數據匯流,真正的智慧城市誕生

隨著演算能力的升級,城市基礎建設中所收集到的資訊,不管是數據或影像,將有辦法在「大平台上」做整合與分析,城市的局部智能將升級成「全局智能」,對官方來說,管理能力將大大提升,2019年中國將會有越來越多智慧城市。

趨勢2:語音AI將通過圖靈測試

AI語音辨識不夠精準,總是遭人詬病。達摩院指出隨著機器深度學習,特定對話將會通過圖靈測試,另外隨著語音技術提升,機器說出來的話,跟真人語音可能無法區別,會說話的公共設施會越來越多。

圖靈測試由有「電腦科學之父」之稱的艾倫圖靈(Alan Turing)所發明,主要是將人與機器分開,透過提問測試來判斷機器是否能夠思考。

趨勢3:AI專用晶片將獨領風騷

目前的AI晶片組中,CPU與GPU間計算和存儲之間數據搬移已出現瓶頸,新一代的基於3D堆疊存儲技術的AI架構已經成為趨勢,而AI專用晶片也會廣泛運用於邊緣運算的設備上。

趨勢4:大規模圖神經網,機器因此有了智慧

單純的深度學習已經成熟,結合深度學習的圖神經網路,將讓機器有推理的功能。人的大腦是由神經元等節點所形成網路構成,而強大的圖神經網路,就像人的大腦,機器有望成為具備常識,具有理解、認知能力的AI。

趨勢5:晶片架構將被顛覆

隨著AI對於高演算力與物聯網設備低功耗的需求,過去以CPU為核心的通用計算將走向由應用驅動(Application-driven)和技術驅動(Technology-driven)所帶來的Domain-specific 體系結構的顛覆性改變,這也將加速人工智慧甚至是量子計算時代的到來。

趨勢6:5G網路催生全新應用場景

5G網路提供近百倍於4G的峰值速率,將有利於海量的機器類通信,以及連接的深度融合。網路可切片成多個相互獨立、平行的虛擬子網路,為不同應用提供虛擬專屬網路,5G高可靠、低時延、大容量的特性,將大幅提升車聯網、工業互聯網等領域的發展。

趨勢7:數據,你的第二身份證

隨著3D感測器的快速普及,生物識別技術正逐漸成熟,每個設備都能更聰明地「看」和「聽」。人身上的各種訊息,將成為「第二張身份證」,未來只要「刷臉」就能解鎖、付款、安檢、看病,不用帶錢包手機也能安心出門。

趨勢8:自駕車在特定區域上線

自駕車發展到現在,仍舊無法正式商業化,但不代表進入產業寒冬,只是換個方式落實。未來2-3年內,以物流、運輸目的,限定地區,自動駕駛商業化應用將會有新的進展,例如固定線路公車、無人配送、園區微循環等商用場景將快速落地。

趨勢9:區塊鏈回歸理性,商業化應用加速

從狂喜到狂悲中回到理性,區塊鏈技術將促進數據的重組和優化,在跨境匯款、供應鏈金融、電子票據和司法存證等眾多場景中,區塊鏈將開始融入我們的日常生活。

趨勢10:資安技術遍地開花

未來幾年,駭客、黑產攻擊不會停止,但數據安全保護技術將加碼推出。各國政府都會趨向於推出更加嚴厲的數據安全政策法規,企業將在個人數據隱私保護上投入更多力量。

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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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