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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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