【2019 Meet Taipei】成功帶2.4億資金打美國盃,盾心科技提點AI新創出海該注意的「眉角」
【2019 Meet Taipei】成功帶2.4億資金打美國盃,盾心科技提點AI新創出海該注意的「眉角」
2019.11.14 | 創業

作為人工智慧(AI)的新創團隊,盾心科技以AI安全影像監控系統「Umbo Light」成功搶下海外訂單,並在近期獲得800萬美元(約新台幣2.4億元)A輪融資。共同創辦人暨執行長關宇翔特地在2019 Meet Taipei 創新創業嘉年華分享拓展海外的經驗。

盾心科技給AI團隊建議:找問題、存資料、拓規模

關宇翔表示,想要在海外成功,跟所選的市場有極大關聯性,但是不管是哪個市場,他建議團隊一定要認真做並在當地「落地」,意思是一定要有當地的團隊才行。不管團隊的技術水準如何、團隊所選擇切入的領域是哪些,如果當地不能有團隊,就無法及時掌握當地市場的變化,以及競爭對手的狀況,對於想要在海外闖出一番事業的新創,這一點格外重要。

有了這個認知,關宇翔也提出3個建議給AI新創團隊,讓團隊可以從不同的面向檢視自己的狀況,並衡量目前的發展。

首先要找出問題,也就是「Problem Intensity(問題強度)」。關宇翔說:

太多AI新創團隊想解決複雜的問題,其實都不是好的策略。現在的AI只能解決「簡單」、「好解決」的問題。

他以目前AI市場很夯的醫療產業為例,當大家都希望可以透過AI去偵測銀髮族跌倒的問題時,其中有兩個大哉問,第一個是這是一個連續性的過程,AI目前在學習這件事情、判讀這件事情尚未成熟,該如何辨識?第二個就是這個資訊必須即時性的傳送警訊,當無法快速辨識的時候、又如何即時警告?

接著新創團隊要去思考「Data access(資料存取)」。對於一個AI團隊來說,資料是最基本、也是最根本問題,團隊不僅要確保能獲得有效的資料以利產品設計與執行,也要確認資料存儲的基礎建設究竟是雲端還是地端的伺服器,這會影響團隊產品的執行。例如機器學習的數據資料必須要在雲端上,若儲存的地方是在地端的伺服器,新創團隊要如何解決也是重點。

最後就是「Getting to Scale(拓展規模)」。新創團隊當有了產品以後,就必須去尋找買主、或是客戶。除了可以參加大型的展會拓展團隊的能見度以及接觸潛在客戶外,他也建議新創團隊可以嘗試新的方法去開發客戶。

他以智慧城市舉例,智慧城市需要的不僅有智慧,但距離智慧城市的藍圖可能還太遙遠,他便以智慧社區先做出發。他找到一個在美國當地的社區,當地的居民很需要一些安全監視上的幫助,但在沒有聯網的情況下,這些攝影機該如何運作?關宇翔表示,後來是由每個住戶提供網路攝影機,而周遭需要這些服務的住戶只需要負擔相關費用,就能享受安全上的保護,這對於盾心科技來說這是一個沒有想過的合作方式。

除參加Roadshow,還能如何找對買主?

另外,關宇翔也分享另一種有別於展會、在國外很夯的Roadshow。他表示,一般展會上的買家可能重看不重用,一長串的名單不僅要自己耗時聯繫,真正是潛在的客戶其實數量並不多,而且展會的報名費用對新創團隊來說也是一筆不小的開銷。

但是Roadshow不同,他是透過有關的協會去舉辦的活動,規模不大但是每個買主都是精準的對象,而且攤位設計簡單、可能只需要2,000美元(約新台幣6萬元)即可參展,對於新創團隊來說是一個很好宣傳自己的方式。

新創團隊可以依照自己的目標市場、目標客群在海外市場當地進行情資搜集,一般這種Roadshow都是由相關的協會處理,只要找到他們就不太會錯過活動資訊。

同時他也以過來人的經驗分享新創團隊與大企業合作的「眉角」。關宇翔說,當你已經擁有絕佳的產品跟技術的時候,不妨可以跟排行老二的企業合作,這是因為當龍頭企業還沒有覺醒要面臨數位化、人工智慧的時代時,老二企業因為想要衝、想要超車所以會更有決心想要改變,此時對於新創團隊就是一個很好的發展機會,面對一直在喊數位轉型的現在,或許對新創團隊來說會是另類的思考。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #人工智慧
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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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