社群9大違規地雷別踩,Facebook發動「萬人大軍」打擊惡意內容
社群9大違規地雷別踩,Facebook發動「萬人大軍」打擊惡意內容
2019.06.11 | Facebook

自由言論是公民應有的權利,但有些話在Facebook(臉書)上還是不能說。對Facebook來說,如何判斷內容是否被允許發布,是非常具有挑戰性的議題。

在今年五月,Facebook公布最新版本的社群守則執行報告。其中除了先前已發布過違規的8個面向(成人裸露畫面與性行為、霸凌與騷擾、兒童裸露畫面與兒童性剝削、假帳號、仇恨言論、垃圾訊息、全球恐怖主義宣傳、暴力和相關圖像內容)之外,又再增加受管制商品(如毒品、槍械等等)的相關資訊。

為嚴格把關以上9種違規內容,Facebook內容政策團隊成員已提升至1萬5千人,其中包含曾經擔任檢察官、人權律師、安全專家的成員;並駐紮在全球各地,希望所有違規貼文都能在24小時內接受審查。另一方面,除了人力審查檢舉貼文內容之外,Facebook也運用人工智慧以及各類演算技術,透過科技的力量,主動發現更多違規的內容發布。

Facebook的9種違規內容
Facebook社群守則執行報告中,指出惡意內容的9種形式。
圖/ 程倚華/攝影

假帳號攻擊暴增,Facebook用AI主動偵測惡意內容

「在2019年第一季(由於判定為假帳號)被停權的帳號共22億個,但在2018年12月的報告中,會發現那時候的數字只有7億540萬個;我們發現近期透過自動化、事先有腳本的假帳號攻擊越來越嚴重。」Facebook內容政策經理Sheen Handoo這樣說。

正因如此,Facebook不可能單靠人力審查撤下惡意內容,而是得善用科技力量。Handoo也提到,目前針對假帳號貼文檢舉,有9成以上是利用科技偵測;另外,在針對恐怖主義宣傳內容所撤下的640萬筆貼文之中,也有9成以上是透過科技偵測所發現的。

相對而言,由於仇恨語言、霸凌與騷擾這兩種惡意內容,使用的詞彙通常與在地語言情境相關,因此科技偵測的表現相對較差。像是在霸凌與騷擾相關惡意內容中,由科技主動偵測的比例只有14.1%。也就是說,大多數的內容必須仰賴使用者主動通報、檢舉,Facebook才能移除相關內容。

儘管如此,Facebook也持續強化科技主動偵測的能力,根據Facebook提供的數據,在2018年第一季,科技偵測仇恨言論的比例只有38%,但2019年第一季,在全球Facebook移除的400萬篇仇恨言論貼文中,透過科技偵測的比例已提升至65.4%。

Facebook內容政策經理Sheen Handoo
Facebook內容政策經理Sheen Handoo認為,近年來自動化的假帳號攻擊越來越嚴重。
圖/ 程倚華/攝影

語言霸凌內容需真人內容審查員把關

Handoo說,「我們也認知到科技與人還是不一樣,雖然像是血腥影片、成人裸體圖片等等違規內容的判定是科技的強項, 但仍有些領域(像文字為主的內容)對機器來說較困難 。」

由於仇恨語言、霸凌與騷擾這兩種形式的惡意內容上,單純透過人工智慧把關仍有困難,因此,Facebook全球的真人內容審查員扮演相當重要的角色。在使用者檢舉可能的惡意內容之後,審查員必須即時判定內容是否違背社群守則,並即時將惡意內容撤下。

問到目前Facebook如何為台灣使用者把關惡意資訊,Handoo說,儘管現階段台灣本地沒有審查員配駐,但和語言相關的內容審查依然必須透過「以台灣在地中文為母語」的審查員來評估。此外,Facebook內容政策團隊也會定期蒐集台灣專家的意見,例如網路內容防護機構iWin (現為 Facebook 全球安全諮詢委員會成員) 以及台灣展翅協會 (ECPAT)。

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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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