「噴完農藥,我爸突然倒下來」...一場意外,讓交大副教授投身「智慧種田」
「噴完農藥,我爸突然倒下來」...一場意外,讓交大副教授投身「智慧種田」
2019.08.02 | 創業

「噴完農藥,我爸爸走回放農具的倉庫,突然倒了下來,我嚇傻了,媽媽在旁邊哭......還好最後救回來了。」農譯科技共同創辦人、交大生科系副教授陳文亮講起小時候差點以悲劇收場的故事,「所以你會不會討厭農藥?你恨死了!」陳文亮說。

雲林農村小孩一次親眼目睹生死交關的場景,在多年之後催生了農譯科技,結合人工智慧、IoT(物聯網)與生物科技的農業平台。透過插在土中的感測器,蒐集、分析土壤與含水量資訊等,達成自動且精準施肥、澆水的「智慧種田」。

智慧種田,讓非專業農民媲美專業

農譯科技的特別之處,不只在誕生於交通大學校園,更是結合跨領域技術的成果。談到跨系、跨專業的合作,陳文亮認為所有人要從「解決問題」為出發點,「從科技的角度去推動農業,是無法成功的;反過來說,要找到農業面臨的問題,用科技來解決。」而農業遇到的問題,不外乎農民的年齡老化、農藥問題,以及土壤濫用與酸化。

陳文亮與學生下鄉實地考察,他們發現全球農業發展的口號,雖然已經喊到了4.0,從人力、機械化、自動化,一直到農業智慧化。但是口號喊的響亮,台灣光自動化就還有很大的進步空間,「就公司的營運角度來看,這是很大的市場。」

因此農譯科技結合了生物科技、人工智慧與IoT技術,用感測器獲取溫濕度、土壤環境等數據,進一步建立調控系統,調節水分、光線、溫度、蟲害、病害與土壤肥力6種常見的農業問題,並能透過手機即時了解各項數據及農作物的生長情形,以達到真正自動化的效果。「先自動化,才有智慧化的可能。」陳文亮說,農譯科技所蒐集到的大量數據,將成為農業智慧化的基石。

以施肥與澆水來舉例,農譯科技從土壤中取得微生物數據進行分析,訓練肥料系統演算法,達到精準施肥的效果,因此只要能取得土壤數據,理論上各種農作物都適用;澆水則不用再「靠感覺」,如前幾日烈陽曝曬,水分其實無法滲透到土壤深處,需要比以往更多的水量,感測器能更精確地理解農作物所需。

農譯科技要讓「非專業農民」,有機會種出跟「專業農民」一樣好的成果。背後則是希望能帶動青農返鄉,解決台灣農業缺工與長照的問題。「在雲林,80多歲的農民仍堅持下田,因為他今天不種,明天也沒人幫他種了。」陳文亮說。

走印表機「賣墨水」的商業模式

不過就算理想再壯闊,也要活下去,農譯科技最重要的商業模式,要走印表機「賣墨水」的模式。

農譯科技的商業模式主要有三個,第一個是智慧農業平台解決方案,架設整套包含感測器、自動灌溉、施肥、開關驅蟲燈、噴灑生物抑制劑的系統,主要瞄準高經濟價值作物,如根莖類的中草藥、草莓等。

第二則是農作物的販售,為了證明農譯科技的系統有效,團隊自主種植了多款農產品。以薑黃來說,不只打破了原本種1年休3年的模式,可以每年耕種、保持土壤不酸化,而且薑黃素的數值還更高,目前也公開販售薑黃產品,成為農譯科技重要的收入來源之一。「常常有人跟我們說,博士為什麼要去種田,我們也種的不錯啊。」陳文亮說。

最後,是最重要的「生物抑制劑」。農譯科技從5,000多種蜘蛛毒中,篩選、分出病蟲害的抑制劑。「對鱗翅目、鞘翅目、雙翅目等昆蟲有效,聽不懂對不對?就是蛾、蚱蜢、果蠅之類的啦。」陳文亮說,但他也強調,生物抑制劑不是噴了就有效,,而是提前預防的生物防治概念,目前能防治80%左右的害蟲。

硬體設備就是農譯科技的「印表機」,生物抑制劑則是生財的「墨水」,但更重要的,後者更是陳文亮對於小時候那場刻骨銘心的意外,最實際的回應。

Q:教授創業的優勢?

教授擁有學校相當多的研發能量與資源,能夠做出很多很棒的prototype(原型)。學校內也有許多人才,教授能夠手把手自己培育子弟兵,他們能延續你的理念、想法,在執行上也有一致性。教授創業也能學著更務實地理解市場,除此之外也能驗證技術與想法的可行性。

Q:教書與實作的距離?

教授創業的最大缺點,就是「出一張嘴」,容易流於喊口號,企業最痛恨的就是教授隨便講講不負責任,反正他還是繼續教書。我們過去也面臨過「打高空」的問題,但真正創業時才發現自己時常錯估市場與商業機會,畢竟這是教授比較不熟悉的地方。

Q:CES的參展感想?

那時候覺得我們農業怎麼會去「消費型」的電子展,最後抱著出去看看的心態參加。結果發現荷蘭、加拿大、巴西、東南亞、中國、日本都來問,農業問題不只台灣有,我們解決的是全球性的問題。除此之外,也發現了其他商機,如歐美不需要太多軟體技術,只要讓他們能夠準時替後花園澆水就好。另外,畢竟我們瞄準高經濟價值作物, 大麻 也在範圍內,也有許多人來洽詢。

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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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