Obike復活變窮學生的上學神器!一定要裝小座位,背後有個感人故事
Obike復活變窮學生的上學神器!一定要裝小座位,背後有個感人故事

自從2018年6月新加坡共享單車Obike宣布要退出新加坡市場,中國的ofo單車在2018年下半年陸續收掉海外市場,辦公室人去樓空以後,風光了好一陣的共享單車從神壇跌進廢棄場,成千上百台單車化為廢鐵,棄置在城市外的郊區。

現在,這些單車有了重獲新生的機會。今年四月開始,緬甸創業家麥可(Mike Than Tun Win)從馬來西亞與新加坡引進了一萬台廢棄的共享單車,將它們修復後送給緬甸當地的貧窮學生,讓他們不需要用雙腳來長途跋涉,也能順利上學。

ofo小黃車
曾風光一時的ofo,現在已陷入一連串的法律訴訟中。
圖/ ofo

為了實現這項計畫,麥可創辦了一間非營利組織Lesswalk(少走路),並投入大約40萬美金(約新台幣1,200萬元)購入並修復這一萬台單車,也就是說每台單車大約花了他新台幣1,200元。其中有約莫一半的金額是由贊助者資助的,另外一半則由麥可自己出資。

沒錢搭校車,孩子們每天走1小時去學校

好在,麥可負擔得起這些錢。他的正職工作是創投公司BOD Technology的執行長,平時的任務是投資緬甸當地的科技新創公司。然而,他始終對這些每天需要花一個小時走路上學的貧童們有著很深的同理心。因為在他還沒去新加坡念書前,小時候的他也是這麼走去學校的。

現在已經33歲的麥可,發現即便過了這麼多年,長途跋涉走路上學的現象還是困擾著許多緬甸的孩童。「很多孩子沒錢搭校車,而一些偏鄉地帶的孩子連校車都沒見過,」他說。

因此,他突發奇想,把腦筋動到了廢棄的共享單車上。「對廢棄場來說,一台廢棄單車只能讓他們賺大概10美元(約新台幣300元)左右,不是什麼很賺的生意。但若是可以把這些單車給真正需要的學生們,就可以幫他們省下80%上學的時間,這才是更有意義的事情,」麥可說。

有了後座,他們就可以載著弟妹一起上學

將這些共享單車從新加坡及馬來西亞引進緬甸並非易事。當他帶著大量的單車要入境緬甸時,海關質疑他帶著這些看起來狀況很好的單車有什麼目的,即便麥可提供了解釋,他仍舊被課了高額的關稅。這些金額都由麥可自己概括承受。

這些得來不易的一萬台單車,麥可計畫將它們改裝後分送到緬甸偏遠地區的村莊裡。贈送的對象則為那些家離學校2公里以上、13到16歲之間,需要更多時間來念書的學生們。

Lesswalk
麥可將單車改裝後分送到緬甸偏遠地區的村莊裡。贈送的對象則為那些家離學校2公里以上,13到16歲之間,需要更多時間來唸書的學生們。

Lesswalk則負責修復、改裝的任務。麥可更要求團隊要確保每一台車,都要加裝一個可以坐人的小座位。麥可說,村子裡的孩子們通常都會要照顧他們的弟妹,有了後座,他們就可以騎車載弟妹一起去上學。此外,他也將共享單車的電子鎖給拆掉,改裝上更方便使用的人工鎖,並配上一把鑰匙。

沒人要的共享單車這樣重生了!

麥可也曾經造訪過中國的「共享單車墳場」,他對那樣的場景感到相當震撼。「五萬多台的單車就這樣堆在那裡,有些看起來根本沒有被使用過,」他說。不過,目前他還沒機會將中國的廢棄單車引進到緬甸,因為相比起來,新加坡和馬來西亞能提供的廢棄單車品質還是比較好。

不過,麥可也不排除未來和中國「進貨」的打算。發完了這一萬台單車,他將進一步擴展他的計畫,去服務寮國與柬埔寨的貧困學生。

「一萬台單車只是冰山一角而已。全世界有上百萬台這樣的廢棄共享單車,而將這些車帶去給需要它們的人是我的任務,」麥可說。

資料來源:Straits TimesMyanmar Times

責任編輯:林美欣

關鍵字: #共享經濟
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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
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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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