COVID-19來襲，如何運用數據控制疫情傳播？看城市大腦如何打造韌性城市|數位時代 BusinessNext

COVID-19來襲，如何運用數據控制疫情傳播？看城市大腦如何打造韌性城市

韓國跟新加坡以「城市大腦」為基礎，整合數據、有效防疫。台灣是否也能從中借鏡，趁此機會發展數據治理的智慧城市？

何謂城市大腦？

城市大腦，為智慧城市的指揮中心，其強調機器智能（Machine Intelligence），用來解決人類解決不了的問題。它就像高科技控制室，整合所有城市各領域數據進行關聯分析，呈現於大螢幕，城市管理者可以一目瞭然快速查看重要市政資訊，並進行決策與通報相關單位應對。

協助城市優化

以往的城市數據，可以說是一座座「數據孤島」，部門間數據無法整合。有了城市大腦，管理者即可俯視城市的全貌及優化資源的分配。舉防疫為例，透過影像、地圖資訊及醫院數據，可以協助城市管理者掌握疫情，包含監督移動熱區、設置緊急通報系統、檢視居家隔離狀況，可根據需求即時調整衛生福利政策，最大程度減少病例增加的機率。

改變城市治理模式

當數據成為城市的一部份，城市管理者的思維、市府團隊的協作機制、市民的生活模式等面向都將出現重大改變。城市裡的元素加入了龐大的數據庫，可以相互通訊，讓城市管理者可以從遠端調節城市運作，也讓跨局處溝通變得頻繁，全面提升危機管理與應變能力。而開放數據讓城市管理者和市民之間，有了數據及意見的循環。市民只需手機點一點，即可獲取相關資訊。

隱私權議題

疫情爆發後，如何找到對的感染者進行篩檢呢？答案是數據比對。韓國是全球手機擁有率最高的國家之一，加上高密度設置監視器，能準確揭露患者的感染地點。此外，新加坡運用TraceTogether藍芽技術追蹤市民行蹤也是經典案例。但其他國家在考慮採取類似措施時，必須在隱私權和防疫間做出抉擇，韓國及新加坡可以說選擇了後者，但這背後的基礎建設及文化適應，絕非一朝一夕建立。

跨城市間的聯防議題

新冠病毒大流行，在城市、國家和全球層面都提出了挑戰。然而，數據保護法是否具有足夠的靈活性來對抗病毒呢？這是數據共享面臨的最大問題。城市領導者的權限可以開放到什麼程度、共享數據可以詳細到什麼維度呢？相關單位應該建立數據共享發布指南，並且制定彈性保護機制。 這將要求各國重視全球公共利益，重視危機管理，以確保數據可以跨越國界。

台灣如何迎接這波浪潮？

台灣中央及地方政府團隊如何迎接這波浪潮，以城市大腦為基礎發展規劃智慧城市，值得關注。例如，是否以市民為核心、能否及時處理數據、能否快速應變緊急狀況及彈性的數據共享機制皆為重點。疫情流行之下，這是最壞的時代，也是最好的機會，台灣除了防疫措施受到國際矚目外，也可趁機發展數據治理相關舉措。

Reference：

責任編輯：陳建鈞

《數位時代》長期徵稿，針對時事科技議題，需要您的獨特觀點，歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw，文長至少800字，請附上個人100字內簡介，文章若採用將經編輯潤飾，如需改標會與您討論。

（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場

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。

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。