無條件基本收入實驗成果出爐,芬蘭試驗3年的「不勞而獲」方案可行嗎?
無條件基本收入實驗成果出爐,芬蘭試驗3年的「不勞而獲」方案可行嗎?

2017年時,芬蘭實施的「無條件基本收入」實驗獲得國際矚目,實驗結束3年多後,芬蘭終於出版成果報告,讓世界有機會好好檢視這次實驗的成果。

心理更健康,就業效果不明顯

經過3年多的研究及統整後,芬蘭終於出版2017年舉行的無條件基本收入(Universal Basic Income,UBI)實驗成果報告,讓人們有機會仔細檢視。

整體來看,芬蘭的無條件基本收入實驗對就業的改善並沒有想像中大,反而對人們的心理狀態有更大的助益。

為期兩年,每月560歐元(約新台幣1.8萬元)

芬蘭的無條件基本收入實驗始於2017年,為期兩年至2018年結束。實驗以隨機選擇的2,000名失業者為對象,每個月發放560歐元(約新台幣1.8萬元),沒有任何附帶的就業條款,即使找到工作這筆收入也不會被取消或減少。

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圖/ unsplash

芬蘭的實驗立刻受到了全球政府的關注,想知道究竟這項實驗能否真如無條件基本收入支持者的主張一樣,允許人們投入自己熱愛、更具創造力或是高社會價值但低薪資的工作當中,以及降低人們對國家的依賴等。

就業改善不明顯

從就業狀況來看,實驗組的平均就業天數比對照組多了6天,跟對照組相差不遠,整體來說稱不上顯著增加。

從研究者進行的81份深度訪談中來看,有人表示無條件基本收入對他們的生產力幾乎沒有提升,因為在他們受訓的領域仍然沒有工作機會。但也有人表示,有了這份收入後,他們能從事一些過去盡量避開的低薪工作。

無條件基本收入助人實踐夢想

主持這項實驗的彭博克羅教授(Prof Helena Blomberg-Kroll)指出,不少人表示無條件基本收入給予他們「嘗試及實踐夢想的機會」。

她說:「藝術家、企業家及自由業者對無條件基本收入往往抱持更正面的態度,認為無條件基本收入提供他們創業的機會。」

此外,在無條件基本收入的支持下,許多人也投入志工活動中,提供非正式的照護工作,諸如照顧鄰居或是自己的家人。

研究團隊的一員克羅(Christian Kroll)表示,無條件基本收入的支持讓實驗對象能從事更多有意義的事情,在這兩年中,許多進行這類活動的人將之視為工作。

心理狀況改善

雖然就業成效不明顯,但是無條件基本收入卻改善了這些人的心理狀況,人們普遍對生活的滿意度,對未來的信心等整體幸福感都有增加,壓力、沮喪及孤單等情形也都比對照組來的少。

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圖/ unsplash

不完美的基本收入實驗

不過,仍然有許多人質疑這次實驗的有效性,主張實驗設計及條件有瑕疵,不足以代表無條件基本收入可能的成果。

舉例來說,受到當時的政治壓力,實驗者沒有時間及預算可以執行原訂的以1萬人為實驗對象,每人每月提供1,000歐元(約新台幣3.2萬元)的計畫,最終版本在實驗人數及每月發放金額上都縮水,沒有辦法讓實驗對象單靠無條件基本收入維持生存。

在緊迫的時間限制下,實驗者也只能將實驗對象限制在失業人口中,沒辦法擴大到整個社會。此外,實驗也要求領取無條件基本收入的人,必須放棄其他社會福利才能參加。

種種條件都讓這項實驗並不完美,非營利組織Jain家庭研究所(Jain Family Institute)的執行長史泰因斯(Michael Stynes)因此說道:「這些人都是非常認真的研究者,但他們受到了限制。」

正反方都獲得新觀點,無條件收入未完待續

整體來看,實驗主持者彭博克羅教授認為芬蘭的實驗同時提供支持以及反對無條件基本收入的理由,而現下的環境也讓人們重新檢視無條件基本收入這個議題。

他說道:「從2020年上半年來看,不安全並不是一種良好的生存方式。」

「雖然無條件基本收入沒辦法解決健康及社會問題,但人們也開始討論無條件基本收入能否作為經濟危機時的一種解決方案。」

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責任編輯:林芳如

本文授權轉載自:地球圖輯隊

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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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