疫情催出數位化轉捩點!亞馬遜技術長預測:明年會看見這8大改變
疫情催出數位化轉捩點!亞馬遜技術長預測:明年會看見這8大改變

在今年,受到新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)影響,亞馬遜公有雲服務AWS的年度開發者大會re:Invent改為在線上展開。在即將閉幕之際,Amazon.com副總裁暨技術長沃納·沃格斯(Werner Vogels)發表壓軸演講,分享他對2021年的科技趨勢預測。

回顧2020年,沃格斯表示,無論政府還是企業,工作和營運方式都徹底改變,而幫助我們應對巨變的就是「科技」。

像是線上課程幫助孩子們繼續接受教育,線上會議代替商務會議室、酒吧咖啡會面,線上視訊讓人們繼續擁有電影之夜,科技幫助人們養家糊口、教育孩子和工作合作,隔離在家也能自娛自樂。

AWS Werner Vogels
Amazon.com副總裁暨技術長沃納·沃格斯在2020年re:Invent大會上,分享明年的8大趨勢預測。
圖/ AWS Facebook粉絲團

疫情加速數位化,成為未來趨勢轉捩點

「2020年的疫情沒有讓我們放慢腳步,反而向數位世界加速邁進。」在沃格斯看來,正是得益於這一加速變化,2021年將成為各種變革的轉捩點。以下是沃格斯對2021年以及未來發展提出的8大趨勢預測:

趨勢一:雲端將無所不在,並進一步加速向邊緣運算推進

沃格斯預期,在2021年雲端將進一步加速向邊緣推進,雲端運算被侷限在集中式資料中心的日子一去不復返。

雲端運算正向網路邊緣轉移,嵌至隨身設備、汽車、家庭和工作場所。雲端應用可以幫助海上船隻提高性能,幫助飛機翱翔天際。雲端無所不在。未來在我們周圍將有越來越多的軟體在雲端執行,改善我們的生活,從醫療照護到交通運輸、娛樂、製造等。

趨勢二:機器學習將從雲端延伸到邊緣

機器學習不斷擴展,同時,機器對機器的連接將呈現爆炸式增長。

沃格斯指出,在2018年,互聯網上只有33%是機器對機器的連接。這一個比例到了2021年將超過50%。機器學習將融入製造業生產線,即時發現生產異常;在農業領域則能幫助農民更明智的使用寶貴資源(如土壤和水)。在2021年,機器學習將無處不在。

趨勢三:圖像、影片和音訊的網路流量將超越文字

沃格斯認為,鍵盤會逐漸沒落。進入2021年後,人們在螢幕上閱讀的文字量會不斷減少,同時,將更加依賴多媒體和其它媒介進行交流。沃格斯預估,到了2021年,將有60%~80%的網路流量將是影片、圖像和音訊,而且在未來還會加速成長。

趨勢四:科技將翻轉現實世界,智慧城市將進一步實現

由於疫情影響,為了要讓人類能夠保持連結,同時維持社交距離,人們將透過資料搜集來實現對於「未來城市」的想像。沃格斯認為,「這將會是數位和物理世界的真正融合。」在2021年,資料分析將在城市設計中發揮更大效能。

他舉例,像是在2020年,最大變化之一就是無現金支付興起,世界各地的一些酒吧和餐館開始禁止使用現金,將業務建立在雲端上。在未來,新的線上支付平台不斷崛起,未來支付選項只會越來越多。

02 遠端學習在教育中獲得一席之地
遠端學習平台Brainly的使用人數在2020年大幅增加。
圖/ AWS

趨勢五:遠端學習在教育領域獲得一席之地

疫情讓教育經歷快速轉變,幾乎超過任何行業,此趨勢將不會逆轉。

在疫情期間,人們開始證實了遠端學習的效益,甚至認為在某些狀況下,遠端學習是更好的選擇。沃格斯說,「2020年讓我們知道,無論遇到疫情大流行、自然災害還是人為災難,都能確保學習不中斷。」

趨勢六:小企業爭相上雲端

沃格斯預測,在2021年開始,許多小型企業將開始透過先進的雲端技術來服務他們的客戶。在市場上,也會出現大量服務供應商,來協助這些小企業。

小企業可以藉由雲端技術,來啟動一個聊天機器人來幫助回答常見問題,或是讓一個簡單的CRM系統在幾分鐘內到位執行。同時,小企業在使用這些技術的同時,卻無需投入時間、金錢自行搭建。

趨勢七:量子運算將蓬勃發展

在2019年re:Invent大會上,AWS發佈了一項全託管的量子運算服務Amazon Braket,幫助研發人員加速科學研究。在2020年,AWS進一步把這項服務開放給所有人使用。展望未來,沃格斯認為,由於AWS的豐厚經驗,可以讓客戶使用沒負擔、易上手,又能理解先進的雲端技術,因此2021年將是量子運算開始蓬勃發展的一年。

趨勢八:雲端技術將在航太方面取得最大成效

沃格斯表示,「2021年後,航太將是我們在雲端技術方面取得最大成效的領域。」在未來,雲端技術將幫助研究人員追蹤冰川消退,協助海事機構保護脆弱的海洋保護區,提供農學家更準確預測糧食供給。同時,在太空執行的雲端技術應用將有如來自外星一樣出人意料。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #亞馬遜 #AWS
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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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