揮別單打獨鬥!智慧城市朝生態圈發展,Gartner:數據交換成為趨勢
揮別單打獨鬥!智慧城市朝生態圈發展,Gartner:數據交換成為趨勢

智慧城市(smart city)是透過科技的創新應用,來提升市民的生活品質,從早期業者各自為政發展,現在智慧城市更強調以使用者為中心,建立智慧生態系統。根據Gartner觀察,到2023年整個智慧城市的生態系內將有許多夥伴,85%相關應用由公私部門一同參與。

Gartner智慧城市研究副總裁貝蒂娜·特拉茨-賴恩(Bettina Tratz-Ryan)接受《數位時代》訪問表示,現在各國智慧城市計畫都如火如荼進行,包括智慧交通、公共安全、智慧建築等等,下一階段將把業者串起來,建立智慧城市平台的生態圈。

Gartner智慧城市研究副總裁Bettina Tratz-Ryan
Gartner智慧城市研究副總裁Bettina Tratz-Ryan
圖/ 陳映璇攝影

例如打造智慧停車服務,不只是影響停車,還包括從A點移動到B點的方便程度,甚至影響物流業怎麼運送,讓參與業者透過數據洞察、資料交換,把服務變得更有效率。或是智慧街燈可以搭配數位資訊站、空氣品質感測器,甚至是搜集人流資訊,並運用這些數據做群眾管理。

資料搜集交換成為趨勢

要打造智慧城市的生態系,資料搜集交換將成為重要趨勢。透過物聯網裝置所搜集到的大量數據,透過公私部門的合作,進行數據的洞察與分析,實際了解市民的生活所需。

Gartner
從早期業者各自為陣發展,現在智慧城市更強調以使用者為中心,建立智慧生態系統。
圖/ Gartner

貝蒂娜舉例,在瑞典斯德哥爾摩,汽車大廠Volvo跟市政府做數據交換,用在交通、停車數據使用,車與車之間可以聯網溝通,當發現路面坑洞造成無法行駛時,可以發出訊號即時警告接近的駕駛,並把數據回傳給交通單位做處理。

科技與隱私權的兩難

不過資料搜集分析,背後牽涉科技與隱私權的兩難。

例如Google旗下的智慧城市子公司 Sidewalk Labs計劃在加拿大多倫多濱水區(Waterfront)打造一座有如「高科技烏托邦」的智慧城市,相較目前的城市平均可減少89%碳排放,以及透過共享服務減少交通擁擠,不過卻也因為在街上廣設感測器,搜集城市資料,引發在地民眾對於侵害隱私權的疑慮。

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Google計劃在加拿大多倫多濱水區(Waterfront)打造一座智慧城市,相較目前的城市平均可減少89%碳排放。
圖/ Sidewalk Labs

或是應用在年長者的智慧手環,當監測到長輩離開安全範圍就會發出警示,並通知相關醫療照護、市民服務單位,導致年長者無時無刻被追蹤監視,形同被剝奪隱私,進而引發新科技是讓人更自由,還是侵害個人隱私的質疑聲浪。

貝蒂娜認為,政府單位需制定資料的使用規範,並確認數據的取得方式是否符合道德,才能創造以數據為導向的城市經濟。

為讓大眾了解數據使用、數位化帶來的影響,Gartner也展開數位平等(Digital equity)研究計畫,進一步探討政府提供什麼程度的數位化服務,能帶給市民生活最大的便利性,將有助於未來擴大規模推動智慧城市。

5G應用蓄勢待發

隨著各國開始大規模佈建5G,能否驅動智慧城市發展?貝蒂娜認為,5G在資料的傳輸具有優勢,但目前智慧城市發展多在數據的交換,光4G網路足以夠用。

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Bettina 表示,5G通訊有助於自駕車、人臉辨識影像等服務,更可以做到資料脈絡化。
圖/ Monster Ztudio via shutterstock

不過,5G通訊有助於自駕車、人臉辨識影像等服務,更可以做到資料脈絡化,提供個人化服務,像是運送食物的機器人,未來可以做到人臉辨識,增加付款流程,讓應用更加多元。

下一波智慧城市革命,透過數據交換、建立生態圈帶來新拐點,同時相關單位也須訂定資料的使用規範,以民眾降低隱私疑慮,才能達到政府、業者、市民三贏局面。

責任編輯:蕭閔云

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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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