《下町火箭2》熱血無人農耕車開工,日本富山縣智慧農業真實上演
《下町火箭2》熱血無人農耕車開工,日本富山縣智慧農業真實上演

日劇《下町火箭2》中,男主角佃航平(阿部寬飾)的「佃製造所」開發無人自動拖拉機,利用衛星定位系統協助農夫耕作的熱血故事,在現實生活也正在上演。

下町火箭2
《下町火箭2》官方劇照。
圖/ 下町火箭2

大阪主要的農業機械業者久保田、洋馬正開發自動化農機,由人員在農田旁操作,就能讓農機30分鐘內來回耕作20次,為社會高齡化後的農業工作人力短缺問題預作準備。(串起日本的「下町工廠」!新創事業 Linkers:要將日本製造業再次推向世界

工作時間平均減少2天,節省勞動力

2019年7月底,在富山縣高岡市一輛橙色的久保田自動拖拉機正在田地裡耕種,工人只需在附近進行遙控,不必親自駕駛此拖拉機。

洋馬
洋馬的自動拖拉機“YT5113A”
圖/ 洋馬的自動拖拉機“YT5113A”

透過遙控器操縱拖拉機,並且利用追蹤衛星的定位系統(GPS)掌握位置信息來規畫工作路線自動前進,結果在不到30分鐘的時間裡就來回耕地了約20次。

利用機械技術和信息通信技術(ICT)提高農業效率的「智能農業」已進入實用階段。

大阪主要的農業機械總部久保田和洋馬,先後在市場上推出了配備自動駕駛技術的最新拖拉機。隨著農民的短缺和高齡化問題,日本對於農業尖端技術的使用期望越來越高,利用雲端管理種植狀況和施肥量等數據並提高盈利能力的服務也變得普遍。

暫且不提人力耕作,在田裡時,即使是傳統的拖拉機也會有幾十公分的作業誤差,但最新的自動機械拖拉機的作業誤差距離則在5公分以內,準確度大大提升。對於水稻種植中最重要的水資源管理,也引入了一套系統,透過操作智慧手機打開和關閉稻田中的供水和排水閥來自動調節水位,也大大提升水資源的使用效率。

拜這些技術所賜,在今年3月至6月的耕作繁忙季,所有員工平均減少了兩天的工作時間。日本紅農協會常務董事Yuji Yamaguchi也表示:「農業的艱辛司空見慣,但以現有技術對農業所做出的改變,大大減少人力需求,這對未來非常有幫助。」

智慧農業日漸成熟

早在2018年10月,洋馬就已經推出了新型的自動拖拉機,利用創新的信息和通信技術(ICT)、精確的定位數據及機械技術來提高農場管理效率,同時也節省勞動力。

久保田
久保田自動拖拉機“SL60A”
圖/ 久保田

這些技術的開發是為了解決近年來農業面臨的各種挑戰,其中包括管理更大規模的農場、勞動力高齡化及面對新進農夫所欠缺的農業知識。此技術一方面可緩和農業所需的勞動力,也可使農業耕作簡單化。這反過來又能為農產品及作物帶來附加值,例如大規模農業,提高作物質量和加強品牌價值。

日商Internet Initiative Japan(IIJ) 19日就宣佈與台灣物聯網業者奇邑合作,雙方將在日本針對各種物聯網領域提供LoRaWAN解決方案,包括室內到戶外智慧農業、食品衛生管理HACCP、車隊管理及智慧建築等。

2017年時,IIJ就為利用物聯網來協助農業降低管理稻田的水位,開發利用LoRaWAN技術來自動控制水稻田水位高低。

日本農業現況及智慧農業的崛起

在日本工業化進程中,由於農業經營效益較不高,導致農村青壯年勞動力流失,農業勞動力高齡化加重,農業上出現了青壯年勞動力嚴重不足與老年勞動力過剩並存的現象。

為此,日本政府採取了各種措施鼓勵和吸引青壯年勞動力務農,儘管這些政策取得了一定成效,讓些許青年返鄉務農,但對於嚴峻的農業勞動力問題來說,新增的青壯年勞動力仍然是杯水車薪。

長期來看,日本少子高齡化的人口發展趨勢將對農業勞動力造成傷害,加上青壯年勞動力在農業與非農部門間的分佈不均,產生更加不利的影響,再者,農業是一個典型的勞動密集型產業,勞動力是不可或缺的,這就成為智能農業發展的轉折點,考量到現在智慧農業的發展及未來優勢,各個企業當然不會放過此商機,相信不久後農業機械自動化將取代大部分人力,來彌補農業勞動力不足。

責任編輯:蕭閔云

資料來源:IT mediaYanmarKubotaKubotafarm

關鍵字: #無人機
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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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