想見你,京東小哥!一張表看疫情點燃電商軍備競賽
想見你,京東小哥!一張表看疫情點燃電商軍備競賽

「這個假期就是靠強哥活了下來,京東小哥(京東物流外送員)是我假期最想見的人。」

中國因肺炎疫情而從年節期間開始不斷實施延長的封閉式管理,使實體商家凋敝困苦,卻也讓十數億人口的線上消費熱情達到空前飽滿。

電商平台在這段期間內迎來了激烈的成長曲線,而做為關鍵的支援性服務業態,物流產業在這段期間內扮演著被稱為「逆行者」的角色,乘載著大量的物料資源,在四下無聲的城市中成為串聯起商家與消費者的漫漫絲路。

不過,由於封城管理的影響, 淘寶、天貓、拼多多在內的大型電商平台均陷入因運能不足導致履約遲滯的困境,與之形成強烈對比的則是京東集團以強大的自建物流能量為基礎,在疫情圍城期間內推出的一系列措施

除了以驚人的速度協助運送救急物資與醫療器械外,在平台交易商品的運送能力與準時送達速度方面也展現出遠優於同業的表現。以「疫情搶救擔當企業」的角色成功在朋友圈中狠狠刷了一次屏,不少步數最多的京東小哥甚至一夕之間成為網紅,還受到央視《新聞聯播》的採訪。

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相較同業,京東以高於平均的待遇聘僱了數萬名配送人員,自行涉入末端配送領域。
圖/ testing via Shutterstock

延伸閱讀:京東物流的武漢大考:1,600噸防疫物資如何送到第一線?

長期以來,在阿里與京東兩大集團抗衡的中國電商市場中,阿里一直以遠高於京東的營利表現與海外觸角站穩優勢地位,主因即在於京東多年來最具爭議且所費不貲的決策: 自建物流

除了較一般電商平台投注更多資源在物流中心建置外,京東甚至以高於同業的待遇聘僱了數萬名配送人員,自行涉入末端配送領域。除了B2C業務外,更在2018年進軍C2C個人快遞業務,與順豐及四通一達等3PL業者形成正面競爭。

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京東CEO劉強東。
圖/ 京東

延伸閱讀:至少損失30億元!海底撈550家門市全「熄火」幕後

京東物流是劉強東力排眾議的決策 ,雖然構建了京東的護城河,龐大的資本支出卻使京東多年來始終必須負重前行。雖然2016年京東物流開放外部業務,2017年展開獨立營運,但由於外部訂單量太少加上內部成本過高,始終處於鉅額虧損狀態。直到2019年第二季京東物流才首度達到盈虧平衡,而京東物流也在最新一次的快遞服務滿意度調查結果中取得第3名的成績,僅次於順豐速運與郵政EMS,超過韻達、中通、百世等3PL物流企業。

以電商之姿切入物流領域,並且將物流服務由成本單位扭轉為盈利部門,這條路京東足足走了12年。然而卻也是這樣的龐大軍團讓京東得以在這次疫情中表現得出類拔萃。

點圖可放大。
圖/ 未來流通研究所

當然,藉疫情之戰一役翻身的可能性並不高,京東面對的挑戰還包括了後續的訂戶留存率以及與三方物流企業的高強度競爭等,但這次的事件卻讓長期以來圍繞在電商涉入物流配送服務程度的議題、以及電商與物流業者間亦敵亦友的微妙關係再度獲得注目。

最早在2013年,Amazon與UPS就曾因後者無法因應節前採購高峰導致出貨遞延而影響合作關係,事件發生後,Amazon為降低對外包物流合作夥伴的依賴,開始積極強化旗下自建物流能量,除了持續加大在倉儲方面的投資力道外,甚至開始購置車隊與機隊,並且於2015年推出Amazon Flex群眾物流服務,2018年推出配送夥伴機制(DSP),作為Prime Now快速配送的物流支援基礎。2019年Amazon自營配送比例高達48%,樹立了重資本電商經營模式的典型代表。

在日本,雅瑪多、日本郵政等主要物流業者陸續於2017年著手上調電商包裹運費,佐川急便更是在2013年就中止與日本亞馬遜的合作,以避免陷入獲利腰斬的「物流崩壞」危機。另一方面,日本樂天與亞馬遜等電商業者則開始積極自建物流網絡,包括大舉投入自營倉儲與擴大末端運配能量等作法,目的便是希望能夠減輕對於外包物流企業的依賴。

中國市場中,2017年順豐速運曾突然片面宣布關閉與菜鳥網絡間的數據傳輸介面,並停止向所有淘寶平台上傳包裹物流訊息。兩大巨擘間拔刀見紅,同樣將電商平台與物流企業間彼此合作卻又相互制約的微妙平衡關係推上檯面。

直到2020年的今天,在既要防疫也要交易的高強度危機下,阿里巴巴「以自己的錢養別人的兵」的輕資產物流戰略再度受到考驗,京東負重建立的物流基礎一夕之間受到各界注目。然而危機過後終究會回到盈利與成本的數學性商業邏輯,究竟哪一種運作模式更能夠挺過風霜,想必還是需要更多的檢驗。

責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:未來流通研究所

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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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