比特幣價格連日下殺，為何方舟資本卻稱挖礦促進太陽能發展？馬斯克怎麼回應？|數位時代 BusinessNext

挖礦能否促進太陽能產業成長？

溫頓指出，比特幣挖礦的能源需求使得大量建造的太陽能設備得以利用，能夠讓可再生能源擴充產能至滿足99%的電力需求，否則太陽能最高只會達到40%的電網占比。方舟資本在GitHub上公開了驗證的模型。

特斯拉執行長伊隆．馬斯克（Elon Musk）也針對方舟資本的模型，在推特上表達自己的看法，聲稱若時間放長遠來看，他同意挖礦可能刺激可再生能源成長，但可再生能源的成長不可能趕得上近期激增的能源需求。先前馬斯克曾以比特幣耗費太多能源為由，暫停特斯拉接受比特幣付款。

馬斯克指出，比特幣之所以能夠促進可再生能源成長，是因為其耗能規模已經超越了一個中型國家，絕大部分的挖礦項目根本不可能有辦法造成這樣的影響。2019年劍橋大學曾推估，比特幣每年用電量已經足以匹敵瑞士一整個國家，高達60TWh以上。

馬斯克認為，要使比特幣擺脫造成大量碳排放的污名其實很簡單，只要前10大的挖礦業者能夠披露經審計的可再生能源用量，就可以輕而易舉解決這個問題。

挖礦業者開始注重碳中和，擁抱「綠色比特幣」

實際上，也越來越多人開始投向以可再生能源生產的「綠色比特幣」懷抱。

密碼貨幣挖礦公司DMG Blockchain Solutions執行長謝爾登．班耐特（Sheldon Bennett）透露，他在與許多銀行與金融機構討論過後發現，有許多業者對可再生能源生產的綠色比特幣感興趣，「越來越多人表示，如果能夠選擇的話，他們願意支付更多費用取得綠色比特幣。」

儘管密碼貨幣耗能早已不是新聞，近期被外界貼上「不環保」的標籤，仍舊喚起挖礦公司們危機意識。DMG Blockchain Solutions便參加了《加密氣候協定》，承諾在2030年前使密碼貨幣產業達到碳中和的目標。

提供數位資產投資服務的CoinShares研究總監班迪克森（Christopher Bendiksen）指出，目前全球約55%至65%的比特幣是利用可再生能源挖礦取得，儘管已是相當高的比例，仍有很大一部份是利用燃煤等不環保的能源製造，但現在有越來越多挖礦業者開始注重可再生能源或碳中和等議題。

例如，挖礦業者Greenidge Generation Holdings以往是使用煤炭發電廠的能源挖礦，現在已改用天然氣，並且計畫6月開始將購買碳排放額度，協助公司達成碳中和。

美國能源公司Talen Energy也宣佈將重心放在清潔能源，並拓展密碼貨幣挖礦業務，預計將投資3億美元建造挖礦設施。另一間挖礦公司Gryphon Digital Mining則計畫利用水力發電進行挖礦業務，強調他們致力實現ESG，關注可再生能源技術。

但就如同馬斯克所說，在各個挖礦公司開始加強擁抱可再生能源時，也必須為他們以清潔能源生產的比特幣給出證明，才有辦法洗去外界對挖礦產業高碳排的印象。

責任編輯：蕭閔云

當許多企業還在討論 AI 能做什麼，富邦人壽更關注：AI 如何被第一線同仁使用？而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場，成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」？

保險理賠為何難以AI化？答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程，理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式：從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據，每份文件不同醫院格式都不同，內容還充滿專業醫療術語；理賠人員不僅必須理解文件內容，還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識，才能做出適當判斷。

更複雜的是，就算是相同疾病或手術名稱，不同案件背景也可能導致不同理賠結果，因此，理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作，很難透過傳統自動化工具處理。

近年來，隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進，以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力，如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承，成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考：如果AI無法取代專業判斷，是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間，讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作？這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會，理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案，並在主管支持與跨部門合作下，於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法，也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員，深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線，成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

AI成功落地的關鍵，不只是模型，還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線，最大的挑戰不是技術，而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出，團隊一開始便深入訪談理賠同仁，發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定，而是協助整理資訊，因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域：手術等級建議、病理報告判讀輔助，以及國外醫療文件翻譯與摘要，目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間，讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步，必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一，團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據，並透過跨部門討論及醫師顧問協作，逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示：「這項工作看似基礎，卻是AI能否提供可靠建議的關鍵，更重要的是，它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識，逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說：「過去遇到新的手術名稱，往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教，現在，透過理賠智慧助理協助，資料搜尋時間縮短50%以上，能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容，理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說：「它會先幫我們整理案件重點，也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據，或分析病理報告內容，都能快速提供參考依據，讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設，金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求，團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄，並持續優化提示詞設計，以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險，確保AI始終在可控範圍內運作。

不過，對富邦人壽而言，上線並不代表結束，而是優化的開始。

團隊發現，理賠智慧助理初期使用率表現亮眼，但隨著時間推移逐漸下降，為了找出原因，團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議，讓其了解，生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益，必須持續蒐集使用回饋、改善建議，進而調整功能設計。

郭乃瑀表示：「根據同仁回饋，團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能，目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力，理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴，其帶來的影響也不再侷限於效率提升，而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示，過去AI專案多半由資訊部門主導，但這次經驗讓大家發現，真正了解痛點的人其實是第一線同仁，因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得，以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現，愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗，如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法，加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言，理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具，而是一次工作方式與文化的改變：從第一線提出需求、跨部門共同打造，到持續優化與回饋機制，AI 不再只是科技部門的工具，而逐漸成為工作現場的一部分，也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。