PAPAGO!面臨中國低價夾殺,簡良益要用「沒後門」的AI人臉辨識逆轉勝
PAPAGO!面臨中國低價夾殺,簡良益要用「沒後門」的AI人臉辨識逆轉勝

行車記錄器面臨中國低價競爭,產品毛利率甚至只剩5%,該怎麼辦?PAPAGO導航、行車記錄器大廠研勤科技,今年加強火力用人臉辨識突圍,開發出Face8台灣臉霸人臉辨識引擎,除用於考勤系統,「TWDD台灣代駕」也能幫酒客代駕前驗明駕駛本人身份,要用AI產品拼轉虧為盈。

車用電子產品競爭激烈,PAPAGO!過去稱霸行車導航市場,風光時股價上百元,但手機導航逐漸普及後,轉戰行車記錄器,但隨即面臨的是中國產品低價競爭,小米、小蟻跟奇虎360低價搶客,使PAPAGO!儘管在中國排名3~4,一年銷售量高達20萬台,但因銷售毛利落到5%,中國事業陷入虧損。

PAPAGO!目前以台灣跟東南亞市場表現最好,北美打入BestBuy、STAPLES等大型3C通路,與日本市場都同樣預估有20%成長。

轉戰人臉辨識市場,給客戶看原始碼

面臨中國品牌低價競爭,研勤的策略是專注發展人臉辨識應用突圍,「很多政府單會來詢問,因為台灣做引擎的業者不多,」研勤董事長簡良益說。

研勤簡良益
研勤董事長簡良益帶領團隊開發AI人臉辨識引擎,強調資安。
圖/ 王郁倫攝影

他目前在清大攻讀資工博士學位,帶領團隊開發的AI應用圍繞在人臉辨識上,2年開發出第一套Face8台灣臉霸人工智慧引擎,官網上的名人堂已蒐羅1萬多張台灣臉譜,目標收集圖庫達2萬張。

研勤的策略是,用這套人臉辨識引擎投入打卡、考勤管理市場,由於資安議題受到重視,雖然中國人臉辨識大廠如商湯或曠視知名度更高,但台灣政府與企業仍希望找到台灣本土開發的解決方案。

「我們的技術很不錯,」簡良益說,累積800萬張正負樣本(PAKKA Face Set),目前人臉辨識準確度(Rand-1 Accuracy)可達99.32%,加上有資安優勢,高透明度,已經拿下中彰投智慧城鄉生活應用專案,還有許多專案在談。

「很少企業願意公開原始碼給客戶看,讓客戶檢查有無後門。」研勤主管直言,對手業者必定會埋後門,因為可以收集人臉資料。

另一個專案是「TWDD台灣代駕」,研勤與客戶合作建立司機身份確認系統,身份確立後才能幫酒客代駕。「客戶都是喝茫了,所以駕駛的身份是不是正確更為重要,」簡良益說。

Face8台灣臉霸公開測試,名人都能認

為展現實力,研勤也公開這個Face8台灣臉霸人臉辨識引擎在官網上,歡迎社會大眾來測試,彷彿對外進行「武力展示」。網站有「人臉比對」及「名人搜尋(名人堂)」,羅列政府首長、藝人、主播、雙北及台中議員、縣市長、立委及知名產業人物資料,消費者上傳名人照片,能馬上辨識,也可以在一群人中比對認出要找的人物。

face8台灣臉霸
研勤開發Face8台灣臉霸引擎,可以辨識多人對多人的圖片人物對比。
圖/ 研勤

目前這套人臉辨識引擎開發的「PAKKA帕卡人臉辨識考勤系統」,已經有安親班拿來當作小孩點名系統,小孩從學校抵達安親班後,馬上人臉辨識後傳送LINE訊息給家長,告知出席率,而飯店、銀行也在評估添購作為迎賓系統,更已有企業做門禁系統。

在高毛利的人臉辨識產品開始有收入下,研勤第1季合併營收1.76億元,毛利率28.16%,相對去年22%、前年20%,表現是14個季度以來新高。

「我們跟其他業者不同是可以線上租賃,」財務長陳伯任說,而這樣的目的是讓5人以下新創企業,也能很輕鬆的達到人力管理。而由於人臉辨識服務毛利率遠高於行車記錄器,隨下半年4~5家銀行業正在洽談,下半年預估人臉辨識收入將達4000萬元,營收佔比從去年1%今年提高至5%。

轉投資掌門啤酒,今年轉虧為盈

加上轉投資「掌門精釀啤酒」台灣事業轉虧為盈,研勤預估最快第3季就有機會轉虧為盈。

研勤轉投資掌門內湖店
研勤轉投資掌門啤酒事業,今年台灣已經獲利,正進軍中國市場
圖/ 掌門

一家人臉辨識引擎開發大廠還有啤酒生意?研勤2011年在創始股東跟兩位PAPAGO!產品研發人員合作下,發現精釀啤酒是一門可以投入的事業,而這一切從工作之餘,在會議室品嚐各國啤酒開始。

2011年投資成立的掌門精釀啤酒,目前在汐止有酒廠,年產量12噸,台灣已有13家門市,中國兩家,並成立蘇州廠,年產能20噸。

研勤說,台灣啤酒事業在2018年下半年已單月損平,今年將全年轉虧為盈,由於2013年掌門汐止廠設立,2020年設備折舊攤提結束後獲利有機會更成長。儘管行車安全類產品在中國仗打的慘烈,但研勤啤酒事業已完成中國產能建置,下一步將布建中國通路與展開推廣,從另類商品把市場財賺回來。

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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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