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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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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