免進維修廠遠端監控車輛問題!喜德科技以車聯網裝置改善德國修車困境
免進維修廠遠端監控車輛問題!喜德科技以車聯網裝置改善德國修車困境
2020.04.17 | 物聯網

「2016年,住在德國的我開車前往大約 170 公里外的城市見重要客戶。駕駛途中,儀錶板上引擎警示燈亮了,我打電話詢問身為專業汽車維修技師的哥哥 Mehmet。」身處遠端的 Mehmet 也無能為力,最後只能和我說:「回家吧,看到車子才能知道什麼東西壞了。」最後,我只能冒著失去一個客戶的風險取消會議打道回府。當車回到維修廠接上了診斷電腦,哥哥判斷只是一個小問題:「按一個按鍵就可以解決了!」來自德國的新創公司喜德科技(S.I.T. TECHNOLOGIES)常務長 Servet 和我們分享親身經驗。

在德國,當汽車需要維修時,如果車主在外地,原本信任的維修技師沒法及時掌握車輛狀況,不確定是否需要立即處理,或還可以再行駛一段路;在陌生的外地,不容易找到信賴的維修廠。若有真的進入維修程序,車主往往需要漫長時間等待,歷時超過維修期間數倍,甚至為此更改工作排程,影響日常生活。

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左起:喜德科技財務總監Servet、創辦人Mehmet。
圖/ 侯俊偉攝影。

維修技師第一線觀察:維修等待時間難掌控

汽車都有「引擎故障燈」(Engine Check)的設計,如果引擎燈亮起,表示車子出現問題,車主在這個情況下除了查詢說明書,只能尋找維修廠當面與技師確認車輛狀況,這前後花費的等待時間不計其數,有時因為一個小問題,更需承擔很高的外部成本。而前述的等待時間,在德國更因為距離的緣故,被拉得更長。德國面積約為台灣的10倍,幅員廣大且WiFi取得不易,使得本地維修技師跟顧客的關係受限於空間,車主在外地時很難聯繫信任的維修技師,即時的車輛維修服務形成了很大的缺口。

為了解決修車耗時費力、苦尋不到技師等狀況,喜德科技創辦人 Mehmet 帶著汽車工程師的專業,離開第一線維修崗位,毅然投入創業。

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Mehmet在維修工作中,發現等待時間帶給車主許多困擾。
圖/ 喜德科技提供。

unique TELEMATICS 所有車輛通用,即時連線診斷

為了優化汽車維修的歷程,喜德科技以「顧客關係數位化」為出發,研發 unique TELEMATICS。

unique TELEMATICS 是一個小型裝置,只要透過 OBDII 端子連結車輛,就能夠即時搜集車輛資訊並上傳平台,車主只需透過線上瀏覽器、無須下載任何應用程式,即能獲得車輛相關資訊。「凡2001年後出廠的所有車款,我們的裝置皆能支援。」Mehmet提到,數據上傳的頻率可由車主依照購買方案決定,在使用上,車輛數據平台具有兩個入口:一為車主、二為修車廠商。車主登入後可以管理自家車輛的資訊;而維修廠登入後,可進行顧客管理和遠端車輛診斷,從遠端便能處理部分車輛問題。

Servet 以2016年發生於自身上的案例,近一步描述 unique TELEMATICS 在生活中的應用:「有了這項裝置,在引擎警示燈亮了之後,我就可以選擇連線鄰近或者常去的維修廠,維修技師可從遠端告訴我,其實這只是一個按鍵能解決的錯誤,按下去之後可以正常行駛;如果有零件損壞,他能夠告訴我損壞嚴不嚴重,不嚴重的話晚點維修;狀況嚴重就趕快到維修廠處理,維修技師也可以馬上準備我需要的零件與工具,為彼此節省時間。」

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unique TELEMATICS為車子連結車輛網絡,能夠即時搜集車輛資訊並上傳平台,更新頻率則依照車主購買的方案決定。
圖/ 喜德科技提供

跨接台灣市場,看中軟硬體結合技術

「整個德國都在製造汽車,大家假日有空的時間賞車,最想買的東西就是汽車。」德國以汽車品牌與製造名享全球,擁有移民背景的 Mehmet 真切地從日常生活的觀察,描繪出德國人與汽車間的密切關係。根據喜德科技蒐集 2018 年的數據,德國有超過 5600 萬輛車,他們選擇人口最多的巴伐利亞地區市場,在巴伐利亞 980 萬輛車之中,喜德科技目標是在 2022 年讓 25100 個車主使用 unique TELEMATICS。對應台灣市場,2019 年,全台灣有 2190 萬輛汽車,喜德科技也鎖定台北的 490 萬輛汽車,計劃在 2022 年能夠成功取得 5000 個用戶。

喜德科技接觸台灣的契機,是 2017 年德國的科技加速器 Zollhof 聯繫 Mehmet,邀請他一起瞭解逢甲大學跟台中科學園區創新代表的商務拜訪,並向台灣代表說明他正在創業中的計畫,2018 年四月 Mehmet 受邀來到台灣瞭解本地製造業的發展,返回德國後與 Servet 決定進一步拜訪台灣了解更多軟硬體技術,兩人在同年六月又赴台灣考察,認識更多台灣公司跟他們的運作模式。十一月喜德科技成立台灣公司,隨後也加入亞太 5G 加速器、和台灣新創 IGCar 取得合作,從此開始兩週台灣兩週德國的往返創業生活。

喜德科技預計在德國與台灣都採 B2B 模式銷售 unique TELEMATICS,透過維修廠接觸實際用戶。然而,喜德科技尚未找到台灣公司的成員,語言隔閡造成業務上的巨大挑戰,包含硬體代工廠的電話聯絡,以及中文資料閱讀,都需要未來的台灣夥伴協助執行。今年 11 月,喜德科技預計在台灣推出 20-30 個 unique TELEMATICS 產品,藉此更了解台灣的市場與顧客。

創業快問快答

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?

Being able to swim in a pool with sharks...

Q:創業至今,做得最好的三件事為何?

It is a system for every vehicle brand and can use from everybody.
We founded the company end of February and we are already in planing a pilot project with taiwanese companies.
We are one of the lucky members of the APTG 5G accelerator program.

Q:最常被客戶或投資人問起的事情?您會如何回應?

They don't believe that we already have a finished system. After showing them, they really liked it. They also are very happy, that our system is not only for B2B.

團隊資訊

公司名稱:喜德科技有限公司
成立時間: 2019/2/22
產品名稱:remote diagnistics
上線時間:2019 /11 /1
團隊人數: 5人
官方網站新創資料庫Facebook

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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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