推薦車險、優化安全警示!電動車數據寫入區塊鏈,客製化金融黏住消費者
推薦車險、優化安全警示!電動車數據寫入區塊鏈,客製化金融黏住消費者
2021.03.02 | 區塊鏈

據交通部公路總局統計,台灣市場2020年純電動車領牌數1.2萬輛,雖然僅占整體新車領牌數的2.4%,但銷售量已較2019年同期成長1倍,絲毫未受疫情衝擊,顯現國內消費者對於電動車的好感度持續增溫中。

電動車擁有功能強大的行車電腦,隨時能將搜集到的數據上傳雲端,這些數據如果被妥善應用,有望產生更大創新應用價值。

近年台灣金融市場興起的UBI車險(Usage-Based Insurance,使用基礎計費保險 ,就是結合行車科技的產物。其依據車主用車狀況,分析時間內駕車相關數據,投保駕駛只要行為優良,就能降低或減免保費,不再以車主年齡、性別及肇事紀錄等項目計算費率。

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UBI車險結合了行車科技和保險,依據車主用車狀況,分析時間內駕車相關數據,投保駕駛只要行為優良,就能降低或減免保費,也可避免理賠爭議。
圖/ everything possible via shutterstock

傳統UBI車險的缺點是,車子必須額外安裝一台車機(OBD)來監測、搜集行車數據;但是車機資料遭竄改的風險較大,車主甚至可能拆下車機、修改內部程式,使得資料可信度易遭主管機關質疑。

2020年,國泰金控數位數據暨科技發展中心(後稱數數發中心)開發出「電動車車聯網區塊鏈金融平台」,這是台灣目前唯一結合電動車數據的金融產品,車上無須安裝車機,只需透過特斯拉(Tesla)本身的充電網路,就可以搜集行車資料,並將資料儲存於區塊鏈,目前已經完成了第一階段測試。

數數發中心區塊鏈技術發展科技術組長楊俊書解釋,該平台採國泰金自研區塊鏈技術,透過區塊鏈不可竄改特性,確保資料可信度,「希望日後車主的行為模式,對應到保險方案時,不要有糾紛。」

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在傳統的UBI車險,車子必須額外安裝一台車機(OBD)來監測、搜集行車數據;但是車機資料遭竄改的風險較大,使得資料可信度易遭主管機關質疑。
圖/ flickr CC by Daniel Fowler

延伸閱讀:【圖解】搭計程車不用付錢!台灣大車隊林村田如何把「垃圾點數」變黃金?

搜集特斯拉行車資料,客製3大車險服務

在電動車金融平台上,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,並且基於駕駛行為模型,開發出3大應用情境:

首先是推薦車險商品。 交叉比對駕駛數據及出險理賠案,歸納出不同駕駛行為和風險的關聯性,並在駕駛人頻繁出現相同行車習慣時,推薦相對應的保險方案。

其次為安全提醒。 以營業用車隊為例,值勤期間可透過不同路段的風險統計,當駕駛開GPS導航時,就能事先提醒風險情形,建議相對安全的路段。

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國泰金可依據鏈上車主的行車資料,從駕駛行為模型開發出應用情境,當駕駛開啟GPS導航時,就能事先提醒風險情形,建議相對安全的路段。
圖/ 陳婉玲/製作

提醒服務除了用於保險,楊俊書認為,當車聯網讓所有機器都能彼此溝通,還可以衍生許多新形態服務。例如,當胎壓感測器異常,車子就會發送訊號給修車廠並提醒駕駛檢修,避免意外事故;車主也能直接在汽車App上,透過API(應用程式介面)串接金融機構的金流服務,將費用轉給修車廠。

第三是優化理賠流程。 電動車搜集駕駛行為時,未來可導入連線機制,保戶一旦遭遇風險事故,可快速擷取事故畫面,並即時連線報案。

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圖/ 數位時代

為測試這個平台的架構是否可行,國泰金必須先取得可信的行車資料,因而找上專門安裝台灣特斯拉充電站的「宅電」( ChargeSmith ) 合作,於2020年6月徵得4位特斯拉車主,進行第一次概念驗證(PoC)。

楊俊書指出,特斯拉是台灣第一大電動車品牌,高達8成車主都使用宅電的充電App,電動車社群非常完整。車主使用宅電App前,可以選擇是否分享行車資料;充電時,則會將相關駕駛行為數據(包括開車時間、時段、時速、里程數、煞車機率等),經過加密後,上傳到區塊鏈。

概念性驗證於2020年9月結束,在資料傳輸方式的可靠性經確認後,國泰金團隊目前正在盤點,若要將行車數據和保險結合,產險端還需要哪些數據,再與宅電做溝通。「產險很需要車主的行為分析,UBI的保險型式,還要一段時間做訓練。」

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電動車行車數據存入區塊鏈,也能發展成新商機,金融業者透過數據分析,推出客製化保險商品。
圖/ 國泰金

「長遠規畫是希望將平台對外開放,與同業共享資料。」楊俊書舉例說,假設國泰產險掌握較多保時捷電動車的行車資訊,經過去識別化處理後,就可以把最終統計數據分享給同業,這在過去往往是最困難的。

從車貸、保險到維修,擁有一輛電動車,也將能體驗到多元金融服務。看見電動車日漸智能化,看準這股趨勢的業者,已經在起跑的路上。

責任編輯:郭昱彣

關鍵字: #車聯網 #區塊鏈
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不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?
不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?

一家連續十年營收 700 萬元的健身業者,如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元,成長整整 5 倍?答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告,而是先從調整組織架構與薪酬制度著手,透過明確分工改善團隊運作,進而建立「全員銷售」文化,這並不是要求每位員工都成為業務員,而是讓團隊理解與認同品牌理念,確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點,都能傳遞一致的訊息與體驗,從而建立顧客對品牌的信任感,甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手,正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單,為何行銷公司反而更難做出成效?

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字,但無限創意行銷並非只從行銷工具出發,而是以顧問式行銷的角色,先理解企業經營問題,再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略,而是根據企業真的需求來提供適合解方」,無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常,企業在面對營收成長瓶頸時,第一個念頭就是做行銷,然而,翁小五從過往的工作與創業經驗中發現,限制企業營收成長的原因有很多,不一定與行銷有關,背後可能還有其他問題,若沒有釐清真正的問題所在,就急著投入廣告或其他行銷資源,很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察,無限創意行銷決定採取反向思考邏輯:先回到企業經營本身,找出造成「成長趨緩」的真正原因,再據此制定策略、優化營運流程,最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上,行銷才不只是「有做」,而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式,在生成式 AI 工具普及後,也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去,行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源;但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本,單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務,差異化將快速縮小。此時真正考驗的,反而是行銷人的理解力和判斷力:能否看懂消費者真正需要什麼?能否找出限制企業營收成長的關鍵環節?而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

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無限創意行銷創辦人 翁小五
圖/ 數位時代

AI 拆解營收黑洞,讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中,數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明,無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次:從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點,再進一步延伸至年度營運規劃,讓企業不只知道「過去發生了什麼」,更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先,是檢視行銷活動成效,其中最重要的原則在於,根據行銷目標去解讀數據。舉例來說,如果目標是增加首購顧客,除了檢視素材吸引力與點擊率,還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本;如果目標是擴大營收規模,則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值,是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程,理解每一個節點的數據分別反映什麼問題,再針對問題逐一修正。

至於第三個層次,則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發,結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果,拆解每一季、每個月的業績任務,再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正,據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告,從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說,數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵,文章開頭提到的健身業者,正是此套方法論的最佳印證。當初,翁小五深入診斷後發現,這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平,老闆長期忙於處理日常事務,難以專注在營運規劃;此外,組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等,皆是影響回購率的因素。

因此,無限創意行銷先從組織架構著手,設立專責店長一職,並重新設計薪酬制度,藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後,再透過前期廣告數據與顧客洞察,找出消費者選擇品牌的真正原因,並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時,翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念,確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗,品牌才能逐步累積顧客信任。

最終,這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元,達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論:行銷不是企業成長的起點,而是放大企業優勢的槓桿;企業體質愈健全,這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」,AI 時代,無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大,下一代行銷公司的價值,不只是比誰更懂得運用 AI,而是行銷人的市場理解力與專業判斷力,知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄,或是該如何持續修正,才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此,無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論,將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯,轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時,不是直接要求 AI 給答案,而是先定義目標、限制條件與判斷標準,再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言,AI 時代真正稀缺的,不是工具,而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力,也不在於使用多少 AI,而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how,透過 AI 放大,協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。

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