電動自行車歐洲超夯！荷蘭躍居台灣機車零件最大採購國|數位時代 BusinessNext

電動自行車歐洲超夯！荷蘭躍居台灣機車零件最大採購國

電動自行車產值持續攀升，以歐美為主要出口市場，台灣出口產值逐年提高，自2019年起躍居最大出口產品，2020年出口值9.9億美元，占逾5成！

電動自行車需求高於電動機車，成台灣機車及相關零件產業最大出口動能！其中荷蘭又是最主要需求國，2020年首度超越美國，成台灣相關零件產業最大出口國，美國則落居第二大國。

2021年前第1季機車及其零件業產值年增16%，包含機車與自行車產業，其中機車及其零件業近年來除2015及2018年外，產值多呈逐年增加趨勢，2019～2020年更是連續兩年創新高，今年1～3月延續燃料機車新車款熱銷及電動自行車外銷熱絡，產值356億元，年增16%。

其中雖燃油機車占比最高，但電動自行車成長最快速。燃油機車因整車廠技術自主能力較高，加上有各自衛星體系零組件供應商，受惠政府持續推動老舊車輛淘汰補助措施，2017年產值衝上570億元創歷年新高，占比近5成，年增10.4%，後續則因電動機車積極搶市壓縮燃油機車成長空間，產值2018～2019年連續兩年下滑，2020年則受惠七期燃油車購車及ABS/CBS煞車系統補助，產值回升至568億元，年增24.7%。今年首季續增27.8%。

電動自行車迎合節能減碳潮流，且兼具省力、輕便及免駕照等優勢，在通勤需求及運動風潮的助攻下，近年電動自行車產值快速成長，2019年起歐盟對中國大陸電動自行車課徵反傾銷及反補貼稅，加速台廠廠商佈局歐洲市場，2019年產值攀升至231億元，年增達111%，2020年更因COVID-19疫情改變歐美通勤習慣，即使在零件缺料影響部分生產下，產值245億元仍創新高，續增6.1%。今年首季也續增29.8%。

電動自行車以歐美為主要出口市場，根據財政部關務署出口資料顯示，我國機車及其零件業2020年出口值為19.6億美元，年增5.7%。過去以機車零件為最大宗，2018年占比逾5成，惟隨電動自行車外銷歐美市場快速成長，加上多屬高單價產品，致出口值逐年攀升，自2019年起躍居最大出口產品，2020年出口值9.9億美元，占逾5成，超越機車零件成最大出口產品類別。

以主要出口國觀察，2013年以前以日本為主要出口市場，2014~2018年美國超越日本成為最大出口國，近年荷蘭因對電動自行車需求日增，2019年起躍升為我國機車及其零件業最大出口國，2020年台灣對荷蘭出口4.8億美元，占比24.5%，年增29.8%，美國退居第二，占比20.7%。

電動機車因政府環保政策推動，多家業者齊頭並進，建置完整的產業鏈，加上電池技術不斷進步，近年不管在價格和性能方面都逐漸拉近與燃油機車差距，但產值2019年達到高峰122億元，2020年因國際油價滑落，加上購車補助減少，產值降為67億元，年減45.3%；今年首季續減60.8%。

經濟部指出，機車零件主要包含機車專用汽缸、輪圈、離合器等零配件，以及機車及電動自行車電力系統，我國廠商以生產燃油機車零配件為主。

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。

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。」

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。

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。

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。