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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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