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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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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