電動車區塊鏈平台將上線!國泰金聯手充電平台宅電,玩出哪些金融新體驗?
電動車區塊鏈平台將上線!國泰金聯手充電平台宅電,玩出哪些金融新體驗?

正當你考慮要換台特斯拉(Tesla)來開時,保險公司提前預知需求,推薦適合的車險產品;在雨天的街頭,車子發生小擦撞,不必費心蒐集一大堆資料,只需要在手機上點一點就能完成理賠。

這些方便的服務,都可能透過區塊鏈的力量,讓金融服務變得不同。用兩年時間練功,從無到有自己開發私有鏈,國泰金控數位數據暨科技發展中心(以下簡稱數數發中心),推出第一款區塊鏈應用——電動車車聯網區塊鏈金融平台。

行車資料上鏈,金融服務、保險理賠體驗提升

打開電商網站,平台依據用戶平常的購物習慣,推薦你可能有感興趣的商品,金融產品是否能做到如同電商般的個人化推薦,在區塊鏈技術的發展下,答案是有可能的。

國泰金跟電動車充電站服務平台宅電(ChargeSmith),與區塊鏈新創團隊BSOS共同合作,在車主的同意下,將包括:開車時間、時段、時速、里程數、煞車……等駕駛行為數據,經過加密後上傳到區塊鏈上。

國泰金可依據鏈上車主的行車資料,串連國泰產險、國泰世華銀行的保險與金融業務,針對每一位客戶真實的狀況,提供融資申貸、保險理賠、個人化商品推薦等服務,無論是在內部流程,或客戶體驗上都能得到改善。

國泰金控數數發中心區塊鏈資深工程師楊俊書表示,未來無論是申請融資或保險,銀行、產險都可以藉由「車主的行車習慣或駕駛行為」、「行車資訊與維修紀錄」來推薦適合產品或加速理賠流程。

張維仁_國泰金控數數發中心數位架構發展部協理_楊俊書_國泰金控數數發中心區塊鏈小組_2020_05_
楊俊書認為,區塊鏈可以快速匯集不同的節點(資料來源),像是修車廠的ERP(企業資源規劃)、維修記錄資料庫,以及確保資料的可靠性,這是使用區塊鏈的好處。
圖/ 蔡仁譯攝

楊俊書舉例:「 如果觀察鏈上的資料,發現車主過去三個月平均時速都有60以上,代表這個人可能喜歡刺激、高風險。 」就能比較精準推薦適合車主的金融產品,或者可以從行車數據(例如:里程數),判斷顧客是否近期有換車、維修保養需求,在需求發生前提前關懷客戶,對金融機構來說,有機會提早對客戶做精準行銷。

此外,車主碰上事故要申請理賠時,通常需要向車廠索取許多資料,再交給保險公司,缺點是要投入許多成本來稽核數據真實性,讓理賠速度變慢。

楊俊書認為,區塊鏈可快速匯集不同節點(資料來源),像是修車廠的ERP(企業資源規劃)、維修記錄資料庫,以及確保資料的可靠性,這是使用區塊鏈的好處,對顧客來說,可以因此更快速完成理賠程序,這就是分享資料的好處。

與宅電 App合作,蒐集電動車車主資料

不過,車主的行車資料和金融產品完全是不同領域,國泰要如何確保取得的行車資料可信呢?關鍵在於合作夥伴——宅電App。

宅電是一家台灣的電動車充電服務平台,專門負責安裝台灣特斯拉的充電站,同時也有在飯店、賣場、餐廳等場域,建置自己的公共充電樁,高達8成的台灣特斯拉車主,都有使用宅電的充電App服務,搜尋充電站資訊與掌握充電進度,而特斯拉也是目前國內最暢銷的電動汽車品牌。

國泰金控數數發中心數位架構發展部協理張維仁說,車主在使用宅電App前,可以選擇是否分享行車資料,「宅電會是一個節點,(充電時)行車電腦資料就會釋出且上鏈。」由於區塊鏈不可竄改的特性,國泰可以確保資料的來源可信。

電動車
國泰透過合作夥伴「宅電」App,取得車主的行車資料。
圖/ 國泰金

作法上,因為宅電本身沒有區塊鏈技術,透過區塊鏈新創BSOS幫宅電建節點,確保資料都來自特斯拉原廠,車主授權分享資料後,就能串接官方API,將行車電腦資料上傳到宅電節點上。

BSOS是一家擅長供應鏈金融的新創,國泰金表示,雖然私有鏈的技術都是國泰自己所開發,不過BSOS在協助企業資料上鏈很有經驗,才會借助BSOS的長處,協助宅電開發資料上鏈工具。

張維仁補充,「電動車車聯網區塊鏈金融平台」採用具備快速擴充、靈活部署、安全性高等特性的「超級帳本(Hyperledger Fabric)」開發框架,特色是可指定特定節點參與及共同維護運作,重視資料保護,能有效率地進行共識演算,增加企業內部應用度與可信度,適合台灣金融業落地應用。

目前「電動車車聯網區塊鏈金融平台」正在進行概念性驗證(PoC),張維仁表示,正式服務預計年底陸續上線。

張維仁表示,國泰金是打造一個平台,讓電動車數據有機會跟金融產品結合,創造更多新商業模式。待未來概念更成熟後,也不排除讓其他產險公司加入平台,透過蒐集特斯拉車主的行車資料,創造新金融服務生態系,而關於具體的做法,官方並未透露太多細節。

國泰金自行開發私有鏈,彈性部署應用場景

與其他投入區塊鏈的金融業者相比,國泰的優勢在於自己開發私有鏈,不僅掌握核心底層技術,更發展出能真實落地的應用場景。

近年許多金融機構投入區塊鏈領域,雖然團隊成員有技術背景,但無法自主開發底層架構,大多選擇與區塊鏈新創、國際聯盟合作,金融機構通常專注在商業方案上。

自己建私有鏈有哪些好處?楊俊書分析,未來金控子公司無論要開發任何服務,都可以很彈性地調整功能並部署到鏈上,也能貼近集團的業務需求,更能兼顧金融業最在意的「資料隱密性」,若使用第三方的鏈,彈性空間就沒這麼大。

國泰金從2018年起成立自家區塊鏈團隊,研究底層技術。張維仁回憶,過去兩年除了先練功打造自家私有鏈,區塊鏈團隊的使命在於,必須把區塊鏈價值落實、應用到子公司,並找出適合應用的場景與服務,而非為了區塊鏈而區塊鏈。

張維仁_國泰金控數數發中心數位架構發展部協理_楊俊書_國泰金控數數發中心區塊鏈小組_2020_05_
國泰金從2018年開始,就成立自家區塊鏈團隊,研究底層技術,開發自己的私有鏈。
圖/ 蔡仁譯攝

張維仁表示,區塊鏈只是國泰金數位轉型的其中一環,目前國泰產險與數數發中心,正緊鑼密鼓透過技術架構重整中後台,會持續透過數據做模型分析,推出更多新服務。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #電動車 #區塊鏈
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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