畢業證書也上鏈!區塊鏈新創圖靈鏈、資策會合組聯盟為哪樁?
畢業證書也上鏈!區塊鏈新創圖靈鏈、資策會合組聯盟為哪樁?
2020.11.25 | 區塊鏈

教育部推動108課綱,其中「學習歷程」成為高中學生升學規則,裡面會完整記錄學生在高中教育階段時的學習表現。透過學生學習歷程檔案內容,能更真實呈現學習軌跡、個人特質、能力發展等資訊。

政府開始重視學生學習履歷,事實上,學歷、證書等文件,隨著時代演變逐步數位化,台灣許多大專院校因為防偽及傳遞便利性兩大考量,開始發展數位學歷。

台灣學習履歷聯盟
圖/ 台灣學習履歷聯盟

為了讓台灣數位學歷發展更成熟,有超過20間的學校,跟新創圖靈鏈、資策會以及AI金融科技協會,在2020年8月共同策劃組成「台灣學習履歷聯盟」,透過區塊鏈技術,強化證書的防偽性,背後究竟能帶來哪些幫助與改變?

透過區塊鏈技術,確保證書真偽

根據統計,一年全台要發30萬張以上的畢業證書,偽造證書是常見情況,求職者的不實或誇飾履歷更是不盡其數,對於徵才企業來說是一大風險。

聯盟成立的目的,是希望串聯所有台灣學齡人口的學習、學歷資料,做到安全防偽、跨境即時查驗、數位實體並行、個資隱私保護等目標。

簡單來說,聯盟會以一站式系統,串連全台大專院校學生的學習履歷,從大專院校之前溯源至國中高小以及幼兒園,記錄個人在各教育階段的學習成果,以真實呈現個人學習軌跡、個人特質與能力發展。

藉由定期且長時間的紀錄,呈現考試無法呈現的學習成果,建立完整零造假的人生履歷認證,目標是讓台灣人才在國內求職,以及走向國際時大幅減少背景資歷驗證流程,同時協助企業降低人才資歷驗證之時間與成本,加速適用人才之到位。

而台灣學習履歷聯盟所採用的技術,正是新創圖靈鏈研發的圖靈證書。

圖靈證書是一家2018年成立於香港的新創,創辦人胡耀傑在申請國外學校時,發覺申請流程複雜又反覆,因而有了創業的構想。

台灣學習履歷聯盟
台灣學習履歷聯盟計畫在明年第二季,整合全台150間教育機構,以及所有制度外學習平台的個人資訊。
圖/ 台灣學習履歷聯盟

團隊研發出的產品「圖靈證書」,透過區塊鏈不可篡改、透明公開等特性,確保證書、履歷資訊的真實性、不可偽造性、可追溯性,且能用數位的方式,紀錄個人生涯,包括:學歷、職業歷程、培訓記錄、職場所受獎懲等資訊。

整合學校、自學平台,目標明年整合150家教育機構

「能想像我們現實、虛擬只需用一個身份,不必再填十幾頁申請表,所有背景查驗只要15秒,且資訊零偽造的那天嗎?」胡耀傑希望以自身求學經歷出發,並藉由聯盟與各院校的力量,將台灣打造成零用紙、零造假的科技都市。

「區塊鏈技術一直沒有在台灣妥善落地,除了純金融,也能透過教育界被台灣認識。」胡耀傑表示,目前包括國立清華大學學習科學與科技研究所、東吳大學教學資源中心、國立臺中教育大學、銘傳大學金融科技學院、中華大學、世新大學企業管理學系、中原大學創新創業發展中心,都已經加入。

除了傳統體制的學校之外,台灣學習履歷聯盟也找來VoiceTube看影片學英語、AIAA中華民國台灣人工智慧應用發展協會、猿創力程式設計學校、WillStudy留學計畫、台灣瑞科教育、stanCode-標準程式等教育機構成為創始成員,好處是,也能同步整合所有自學平台的歷程資訊,計畫在明年第二季整合全台150間教育機構,以及所有制度外學習平台的個人資訊。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #區塊鏈
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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