一場大停電讓綠電的兩難浮上檯面！為何裝太陽能板、智慧電網，企業依舊會缺電？|數位時代 BusinessNext

裝太陽能板、智慧電網，企業依舊會缺電？一場大停電讓綠電的兩難浮上檯面

停電會使得企業損失龐大。為確保電力無虞，企業也自行添購發電機、架設智慧電網，近年擴大使用再生能源、採購綠電。但一次停電，再次讓電力問題浮上檯面。

綠電不是萬靈丹，搭配儲能系統才能穩定

但是光建置綠電相關設備，不足以確保供電穩定。原因在於，再生能源發電情形容易受天氣影響，以太陽能為例，假設沒有日照，就會無電可發；加上電力需要在生產當下就被使用，即使白天日照再多，這些電力依然無法續航到晚上。

因此需要一套「儲能系統」，一來儲存多餘的電力，提供夜間使用；二來自動調度電力、維持電網穩定性。

儲能系統：以電池存下過剩電力，有需要再送出

近期日月光在高雄市衫林國中導入智慧電網技術，因為該所國中地段比較偏僻、用電常會中斷，日月光先透過太陽能板將光能轉換成電力，並進一步儲存在電池裡，同時用智慧電網監控電流量，達到最省電的分配電力方式，過程完全不需要倚靠台電電力。這次遇上興達電廠事件，衫林國中師長表示，電燈只閃爍了一下、其餘電器一切運作正常，但是像宿舍沒有太陽能及電網系統的地方就停電了。

全球電源與能源管理領導廠商台達電，也在金門與台電合力建置「儲能貨櫃系統」。台電表示，金門太陽光電、風力發電等綠能發電占比最高可達 30% 以上，台達電的儲能系統可以平緩再生能源變動，太陽日照充足時，存下過剩電力；有需要時則將電力送出，維持電網穩定。假設遇到跳機，電網也可以自動調整系統頻率，在 0.2 秒內供電救援；相較啟用傳統備用機組，需要 15～20 分鐘，等同快上數千倍。

發展綠電儲能系統的難處：電池貴、地不夠

上述例子可見，即使擁有能源，也必須搭配儲能系統。如果無法儲存、調動，一樣可能面臨無電可用。還記得今年2月中，美國德州遭遇北極嚴寒暴風雪侵襲、造成400萬名用戶大停電的事件嗎？事實上，德州是美國的重要能源重鎮，擁有豐富的石油、天然氣資源，在近年再生能源的趨勢下，也發展風力與太陽能光電。《華爾街日報》報導，2020 年德州電力 40% 來自天然氣發電、 23% 來自風力發電、18% 來自火力發電、11% 來自核能發電。

在得天獨厚的背景下，德州是全美唯一採用獨立電網、擁有自己的電網。但無法從其它地區的電網緊急調度電力，成了隱憂。早在2011年，德州就曾經歷類似的大規模停電，當時聯邦能源管理委員會（FERC）就建議，應該加強電網防凍等基礎設施、發展儲能電備系統，為寒冬做好準備。

但以企業面來說，有其難以發展的地方。先前日月光投控行政長汪渡村在接受本刊專訪時表示，以智慧電網來說，必須搭配儲能系統，才能發揮最大功效，對此，企業遇到的難題，一是電池價格貴，二是土地取得困難。相較學校用電量小，因此可以把技術完整套用，但工廠用電量大，以目前的技術能量而言，電池體積龐大，在既有的加工園區中，很難找到新空地建置電池，即使企業想要自建電廠，也可能因為佔地面積廣、顧及環保問題，受到反彈。

儘管儲能系統還在發展階段，但隨著愈來愈多產業需要儲能，電池價格可望持續下探。《CNBC》舉例，電動汽車電池組在 2010 年時為 1100 美元（約新台幣 3 萬 422 元），到2019 年已降低為 156 美元（約新台幣 4314 元），10 年間下降 85%，假設持續擴大經濟規模，2024 年有可能降低至 100 美元以下（約新台幣 2800 元），未來儲能產業的應用場景將不限於電網、電動汽車、甚至進入住宅場域，公營事業也可能成為儲能產業最大潛在市場，透過整合儲能系統到既有的系統中，在尖峰用電時段協助供應電力。

《CNBC》指出，現在最廣泛應用的電池種類為鋰電池、也有人積極開發固態電池與液流電池，現在無法保證最後哪種電池會勝出，但能確保的是，電池將在我們的中發揮更大作用。

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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。