串接車廠與產險業者,創星物聯為UBI車險提供最精準的人車數據
串接車廠與產險業者,創星物聯為UBI車險提供最精準的人車數據

隨著物聯網快速發展,其技術拓展到越來越多應用領域,這當中也包含「車聯網」,整合資訊、通訊、電子設備,將駕駛過程中所產生的數據蒐集起來,協助駕駛人有更順暢的行車體驗,實現人、車、道路一體的情景。我們已經可以預想到車聯網在未來將與更多科技技術結合,提升交通安全及便利性,但創星物聯遇到車聯網這項創業題目時,決定將「保險」與之結合,擴大車體數據應用價值!

當一部汽車從車廠製造完並出廠,交到消費者手上後,都會遇到汽車的保險、保修、保養這三保服務,但因為缺少數據來源,目前還沒有汽車製造商可以完整連結三保服務。這也促使創星物聯決定與整個汽車產業價值鏈最末端的產險公司合作,以數據做為黏著劑,讓車聯網平台可以黏住上游的汽車製造以及下游的車體保險,使整條價值鏈更加完善

創星物聯汽車製造價值鏈.PNG
現在的汽車製造商較無法將服務連結後端的保險業者。
圖/ 創星物聯

一機在手,操控由我

創星物聯開發的車聯網產品「KARDI」已被裕隆集團採用,結合KARDI APP,車主可以在手機上查看76項車況資訊,例如開車前,系統能將當前油箱油量預估出可再行駛的里程數,駕駛人就能透過APP決定是否要加油。

KARDI還支援AR遠端控制功能,讓手機變成一支啟動車輛的遙控器,透過4G網路或藍芽連線就能在APP上發動車輛、尋車、開啟尾門、上鎖。如果有其他人也想啟動這輛車,車主也能在APP上分享數位鑰匙,讓家人或朋友也能快速解鎖車輛。

創星物聯KARDI
KARDI讓使用者在手機上就能查看車況資訊。
圖/ 創星物聯

提前檢視車況,給予最佳保養建議

除了提供目前車況資訊,平台也能彙整環境因子、駕駛行為、前次汽車保養內容等數據,推估汽車的耗損程度,提醒車主最好在何時將車輛送去保養,以降低意外發生風險

而傳統的汽車預測性保養通常只有以里程數為判斷標準,但有的人開車習慣走走停停,有的人則開得很平順,依照每個人的行車習慣都會對車輛造成不同程度的損壞影響,因此創星物聯將多方的影響因素納入演算模型中,提高預測準確度。

創星物聯總經理林俊彥說:「我們的優勢在於擁有數據服務設計的能力,不斷優化並疊加演算法,得出高準確度的預估數值。舉例來說,我們可以拿汽車三個月的油耗費用來預測一整年的油料花費,準確度可以達到89.68%。」

加入駕駛行為讓保費計算更公平精準

台灣在近幾年引進UBI(Usage Based Insurance)車險,比起傳統車險僅採用靜態的個人資料,UBI車險納入動態的駕駛里程及駕駛行為等資訊,更貼近車輛實際被使用之情形,讓保險公司降低出險理賠機率。而對於駕駛人來說,優良駕駛也較能享有保費折扣,可以說是開車開得越好,保費繳得越少。

林俊彥認為目前交通服務產業出現的共享、分時租賃、電動車等現象讓全球的車輛總數量下降,同時每一台車的利用率上升,這勢必會讓保修、保養、保險的需求增加,也產生差異化,但如果沒有行車數據,傳統保險不容易處理好這三保服務,因此UBI車險的出現將會成為未來撼動整個產業的關鍵。

台灣目前真正有在推行UBI車險的保險公司寥寥可數,不僅是因為台灣保險公司受到法規諸多限制,缺少數據紀錄來源更是原因之一。

而創星物聯趁早切入車聯網分析這一塊,培養了專業的數據演算及變現能力,因而獲得泰安產險與明台產險的合作機會,讓車險評估能以更有力的數據資料佐證。

數據追蹤杜絕不良駕駛

創星物聯近期也在幫車隊業者架設車輛追蹤平台,以數據來管理車隊。特點在於系統可以每秒回傳車況、駕駛行為數據,當駕駛出現超速行為,系統能及時提醒,要求駕駛回到安全車速,同時記錄下數據,幫助車隊業者確認駕駛有無違規,並作為淘汰不良駕駛的依據。

打破傳統車隊僅依靠「追車」的管理方式,創星物聯以演算法發展AI車隊管理,改以「追人」的方式提高管理成效,駕駛當時的開車情況馬上無所遁形

目前創星物聯主要與物流、宅配、客運業者合作,「不同型態的車隊業者在意的事都不同,像中小型車隊注重效率,一天之內送越多單越好,而大型物流業者則是注重品牌形象,因為車輛外觀都有公司自家的Logo,如果車輛發生意外都會造成民眾觀感不佳,因此業者會比較想管理好駕駛行為。」林俊彥補充。

多方涉入車聯網應用

創星物聯最令人熟知的就是團隊成員來自於鴻海集團旗下的物聯網事業單位,這也讓早期前來與創星物聯合作的客戶們都很信任團隊的專業能力,「雖然如此,但我們有獲得鴻海的投資,其他投資人看到反而不會投給我們,再加上在台灣的創業團隊早期要募到資金也不容易,所以我認為融資會是我們碰到的一個問題。」林俊彥苦笑著說。

以數據演算為基礎,創星物聯不斷拓展應用領域,除了與保險公司合作UBI車險計算,團隊也和車廠開發車聯網系統,同時更改善車隊業者的管理模式。要將資訊應用帶進汽車產業,串聯相關製造商及供應者,激起交通服務的革命創新。

創業快問快答

Q:最主要的客戶群?
1.Original Equipped(OE)-車廠客戶群
2.After Market(AM)-產險公司/物流運輸車隊客戶群

Q:就目前市場狀況,您認為貴公司服務的競爭優勢為何?
1.有整車整合的技術,有數據應用的實績與經過驗證的演算法。
2.具備數據服務設計的能力。

Q:創業,教會了你哪些事?簡單分享創業至今以來的心得感想?
1.創辦人與團隊的時間與專注力是有限的。
2.時間/資金/產品發展有絕對關聯。
3.越快體會到1&2,決策的品質越好。

公司資訊

公司名稱:創星物聯科技股份有限公司/Trans-iot Technology Co., LTD.
成立時間:2015/1/7
產品名稱:KARDI
上線時間:2016/11/17
官方網站新創資料庫

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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