捷運擁擠度怎麼查？北捷App上線車廂人潮即時顯示功能，每日2萬筆數據協助預測舒適度|數位時代 BusinessNext

捷運擁擠度怎麼查？北捷App上線車廂人潮即時顯示功能，每日2萬筆數據協助預測舒適度

即日起，使用「台北捷運GO」App，可立即掌握板南線車廂人潮狀況，且車廂擁擠度將會分為4個等級，此功能可幫助旅客避開人潮較多的車廂。

台北捷運公司公布「車廂擁擠度即時告知功能」功能，即日起於板南線優先試辦，透過「台北捷運GO」App及板南線月台電視，旅客輕鬆掌握板南線進站列車內的人潮狀況；特別是防疫期間，除了強制戴口罩搭捷運，此功能更有助旅客避開人潮較多的車廂！試辦期間廣蒐旅客使用意見，作為未來應用參考。

即日起，使用「台北捷運GO」App，立即掌握板南線車廂人潮狀況，將車廂擁擠程度分為舒適（綠色）、普通（黃色）、略多（橘色）及人多（紅色）等4個等級。旅客只要下載「台北捷運GO」App、原已下載用戶更新至最新版本後，點選「捷運路網」下方「車站資訊」項目；接著，選擇自己所在的板南線車站，於列車到站時間右側點選擁擠度圖示，便可以獲知即將進站列車最新的車廂擁擠度資訊。

台北捷運公司表示，此項功能是由車輛處、資訊處組成研發設計團隊，透過列車壓力感測器，計算出車廂載重所承受的壓力值，進而轉化為車廂擁擠程度，依照旅客人數多寡區分成舒適、普通、略多及人多等4個感受程度，並依序用綠、黃、橘、紅色加強辨識；民眾可以透過月台電視，提前了解下一班列車各車廂的人潮狀況，相同的數據也會傳送到台北捷運Go App，做為民眾搭乘捷運的參考，希望藉此達到分散車廂人潮的效果，讓旅客享受更優質的搭車環境。

捷運列車的載客重量究竟要如何測量？車輛處黃明盛場長表示，秘密武器就是「壓力感測器」，在每節車廂底下的次懸吊系統氣管上，均安裝一支長約5.7公分的壓力感測器，接著透過管線將量測的數據傳到車上主機。為了確保傳輸管線不受雨水、灰塵及雜訊干擾，工作人員將傳輸管線做了完整防護；另外，車下有大型設備箱及密布的線路，「如何不變更原有設備，又可以將硬邦邦的管線安裝在狹小蜿蜒的空間？大家靈機一動，想到血管支架的原理，於是動腦自製類似像小水管等特殊工具，終於成功把管線放進轉折的空間裡。」

板南線共有42列車，每列車共有6節車廂，全線共安裝252支壓力感測器，列車於離開車站關門時即回傳一筆資料，每天都有近兩萬筆數據；「如何將龐大數據轉化成符合旅客感受的車廂擁擠度，才是研發團隊真正的考驗！」車輛處研發中心主任楊明哲說。為了將車廂載重的壓力值，換算成旅客搭乘時感受的擁擠度，團隊歷經3個月時間、無數次運算程式的微調，並且實際攜帶沙包到車廂進行載重測試，「這是我們自主研發的程式，我為我們團隊感到驕傲！」

「車廂擁擠度即時告知功能」初期選擇板南線試辦，將廣蒐旅客操作接受度，作為未來應用參考。

提醒大家，板南線終端站如頂埔站及南港展覽館站，由於是列車發車起站，不會提供查詢顯示車廂擁擠度資訊。

此外，月台電視亦配合升級，繼去年提升「列車到站資訊」功能，包括字體放大、增加到站提醒音效及中英語廣播告知列車前往的終點站；亦將在螢幕上增加車廂擁擠度提醒，方便候車旅客提前了解該部進站列車的人潮狀況。

如何用APP查詢

責任編輯：林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自：T客邦

為守護保戶資產，南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量，自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」，自 2024 年底完成開發後，截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元，並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產？

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋：「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型，不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰，還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案，讓客服人員可以主動提醒與關懷，有效降低詐騙風險，守護客戶資產安全與信任。」

從詐保到詐財，壽險業面臨的風險加劇

過往，壽險業者面對的主要風險是保險詐欺，例如，透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金，然而，隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化，這類手法已快速進化，從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式，轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性，也直接影響保戶資產安全。例如，詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資，再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款，最後要求將資金匯到不明帳戶等，壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出，南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件，很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件，南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件，更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型，用前瞻科技主動攔截風險，強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時，南山人壽面臨兩個挑戰：首先是壽險的交易頻率低，導致資料稀缺；其次，是詐欺樣本比例高度失衡，導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰，南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練，爾後，透過集成學習（Ensemble Learning）整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀，提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示：「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後，我們除了將模型串連至臨櫃客服系統，以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級，協助客服人員快速識別高風險個案，主動介入並阻斷詐騙，更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制，持續優化模型辨識精準度。」

「自適應演進」指的是，客服人員會依據模型亮起的燈號，結合系統提供的關懷提問表，向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問，如資金用途、是否接獲可疑來電等，藉此釐清是否存在異常情況，並將相關結果回貼標籤，作為後續調校模型的關鍵訓練素材，讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄（MOU），在合規架構下共享情資，協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充，南山人壽目前正與電信業者合作，將其超過 1,400 項特徵因子導入模型，有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度，使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示，詐騙的手法日新月異，AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外，更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制；如同維持客戶服務的品質一樣，刻不容緩。

李淑娟表示：「隨著模型的持續優化，黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制，以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說，當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時，系統就會開始運作、提前識別風險，針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群，系統也會即時偵測，當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手，南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是，南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程，而是從 SAFE–Skilled（防詐訓練）、Awareness（全民防詐）、Fintech（科技運用）、Engagement（聯防合作）–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面，南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式，也持續透過內部教育訓練，以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式，全面提升員工識詐、阻詐的能力，達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面，南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片，並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣，協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢；更主動走入偏鄉、校園與新住民社群，並針對聽語障人士製作友善素材，以多元形式推廣防詐知識，降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面，李淑娟表示，南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」，在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆，例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入，並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司，作為模型判斷的補強資訊，以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群，南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制，鼓勵保戶指定第二聯絡人，在其申請保單借款或終止契約時，可以主動通知聯絡人介入確認，降低詐騙風險；此外，亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」，以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力，將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面，樹立產業新標竿。