發行美史上最夯信用卡Apple Card後,高盛CEO下一步放眼AWS量子運算
發行美史上最夯信用卡Apple Card後,高盛CEO下一步放眼AWS量子運算
2019.12.05 | Amazon

在亞馬遜AWS re:invent年度大會上,除了發表AWS旗下各種新服務、新產品之外,也會請到各種使用AWS的合作業者參展或是上台演講,分享不同產業如何使用AWS服務。

在今年(2019)AWS re:invent的主題演講開始前,踏進演講廳就可以看到熱鬧的DJ表演暖場。在主題演講進行到中場時,AWS執行長安迪.傑西(Andy Jassy)邀請合作夥伴高盛(Goldman Sachs)銀行上台分享的時候,開場DJ的耳機一拔、套上一件西裝外套從DJ台走向舞台中央,他就是高盛銀行執行長大衛.所羅門(David Solomon)。

高盛CEO David Solomon_GS (2).jpg
高盛執行長所羅門在主題演講前帶來DJ表演。
圖/ AWS

處理金融海量數據,高盛將導入量子運算技術

若要說今年的re:invent與往年有何不同之處?金融業者的參與度更高,形成顯著趨勢。

在今年,可以看到金融、銀行業者不僅僅參與re:invent的攤位展覽,高盛銀行甚至站上最大的主題演講舞台,大方分享企業的數位佈局。

「我們控管數萬億美元的資產,每一年都有海量交易;金融涵蓋範疇非常複雜,但高盛想把它簡單化,」所羅門一上台就點出銀行業的最大痛點。也正因如此,高盛內部已有9千名工程人員,並大量使用AWS的雲端服務。

展望未來,所羅門還說,正在考慮用量子運算技術來解決客戶問題。他所說的,大概就是AWS在re:invent大會前一天宣佈推出的量子運算服務Amazon Braket

AWS全球金融服務業務開發總監史考特.馬林斯
馬林斯認為,AWS Lake Formation服務,能協助使用者將數據組織化,有利往後分析工作。
圖/ 程倚華攝影

AWS是Apple Card幕後功臣

金融業的一大特色就是充滿數據,無論是存款、信貸、風險評估業務,全部都是由量化數據所組成。因此,在數位轉型的過程中,銀行業者最感興趣的自然是與數據分析有關的AWS工具。

對於金融服務業來說,如果數據能有良好的組織,就有利於開展下一步分析, 」AWS全球金融服務業務開發總監史考特.馬林斯(Scott Mullins)這樣說,他也提到,像是AWS Lake Formation服務,就能協助使用者將數據組織化。另外,在今年re:invent宣布推出多項更新的機器學習平台SageMaker,能透過機器學習技術,協助銀行業者做到更複雜的數據分析。

不過,在整個金融行業數位轉型的過程中,其實每一個環節都與雲端技術有關。像是所羅門也提到,高盛與Apple合作的Apple Card信用卡,背後就是使用AWS作為底層架構。「在高盛工程師、AWS、Apple與萬事達卡的多方合作之下,Apple Card已經成為史上最成功的信用卡,」所羅門這樣說。

延伸閱讀:
美國史上最成功信用卡?Apple Card上線不到2個月,高盛發放超過3千億信用額度
Google跨入網銀服務!攜手花旗、史丹佛信用合作社開發「Cache」計畫

責任編輯:陳映璇

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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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