靠奈米,獵殺SARS
靠奈米,獵殺SARS
2003.05.01 |

這是有捕蚊燈功能的電扇?」一位消費者看著內含紫外線燈管的電扇,疑惑問道,待他看到說明牌後方恍然大悟,這就是當紅的「奈米電扇」。
靠著物質分子縮小到百萬分之一公尺出現的物理變化,「奈米風」從去年初在台灣吹起,但消費者對奈米的運用原理多半仍是一知半解,「奈米電扇」算是台灣第一個普及化的生活家電。
簡單說,「奈米電扇」就是在電扇的軸承上圈繞一座圓形的紫外線燈管,燈管上同時裹覆一層光觸媒鍍膜,當奈米級的微粒光觸媒受紫光照射時,便會吸附周遭化學物質、細菌,然後加以氧化分解。也就是透過風扇的吸風、送風,「奈米電扇」可以把室內空氣中的臭味加以分解,進而達到潔淨的功能。
在台灣的奈米風中,以旭光牌燈管打下早年名號的台灣日光燈(簡稱台光),算是很早上車的業者,不過正因為早,它研發出奈米電扇的迂迴過程,恰可作為企業進行自我創新、改造的一頁活教材。

**找對研發方向最重要

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「早期投入研發時,也不知道會生產出什麼,反正好幾個方向都試,不行再說,」台光副總經理王瑞山指出,台光和台灣其他傳統製造業一樣,其實一直在找轉型之路,1997年時,台光參加了經濟部輔助產業的科專計畫,開始和中科院化學所合作做「奈米光觸媒」研究,當時只知道日本對奈米光觸媒應用發展很看好,台光也想以此作為照明本業以外的轉型發展,「現在回想起來,從研發、商品化、市場行銷三個階段裡,研發反而是比較算是輕鬆的階段,」王瑞山說。
研發階段還有「老師」可以幫忙,遭遇的問題不大。鄭楠盛是台光在經營層轉換後的總經理,資訊科技產業出身的他很支持研發,「研發常是有出無回,這讓經營者很顧慮,但是不堅持走下去,就更不可能有回收機會,」鄭楠盛說。
堅持研發只是往前走,但走對路更重要。在台光最初研究計畫裡,除了後來發展成功的殺菌除臭燈管,事實上還同時進行導電玻璃的研究。導電玻璃會因應室外光線變化而調整玻璃遮光度,能產生遮光阻熱效果而節省冷氣的能源支出。乍聽是很吸引人的研發,但台光很快發現這項研發很難和照明本業結合,「平面玻璃製造的技術優勢,我們沒有,別人有,要再花幾億元重新進入這塊領域,划不來,」主導技術研發的王瑞山說,此後研發更專注在奈米光觸媒燈管。

**應用在規模最大的市場上

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技術必須選擇應用在有市場潛力的產品,這往往成為未來成功關鍵。但有了技術後該應用在什麼產品?這個問題必須由業者自行回答,類似中科院的研發機構很難幫得上忙。
考量應用產品市場規模,尤其海外市場。原本的想法是將除臭殺菌的功能應用在烘碗機,但發現廚具製造商的配合技術和產品市場都受限制,重新評估之後,決定選擇電扇,讓電扇有空氣清淨、殺菌功能。「評估的關鍵是產品的市場規模,電扇的內外銷市場都很大,」鄭楠盛說,後來才發現這是一次正確的轉彎。
接下來的問題是如何找到願意異業合作的下游供應鏈。製作光觸媒燈管對以照明起家的台灣日光燈來說不是問題,但是風扇的部份要下游生產廠商願意配合。前後接觸30至40個風扇製造業者,卻發現合作不易,「大家對新產品的市場沒有把握,生產製程需要重新調整也讓協力廠商擔憂,」負責奈米事業部的王瑞山只好請中研院技術人員一同前往,一方面提出技術支援的保證、另方面也向廠商說服奈米技術能讓原有風扇價值大幅提昇,解決風扇毛利低(平均每台只有70至80元利潤),因為奈米電扇售價是一般電扇的3至5倍。最後,幾個廠商願意嘗試將風扇和奈米光觸媒燈管組裝生產,「試產小量成功後,問題又來了,風扇業者不知道接下來該怎麼推向市場,而我們自己又只有照明器材的通路,配不上用場,」王瑞山說。

**拉起生產、通路的協力供應鏈

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摸索幾次後,找出的模式是「生產包銷,」利用已經有海外通路的廠商協力生產,然後讓他們取得海外市場代理銷售。所以,不同海外市場就選擇不同協力廠,以他們原有的通路力量開拓新產品市場,國內市場則交由一個總代理商經營。「要讓人相信這是有競爭力的產品,又有高利潤,才會願意大力幫你推向市場,」王瑞山不斷強調下游供應鏈和異業通路的重要,他相信這是奈米商品能成功打入消費市場的要素。
研發技術成熟、異業結合協力生產、擬定海內外市場通路策略,然後幸運地來了一陣東風,這波SARS商機讓奈米電扇終於順勢而起。
2002年整年銷售才4000萬的成積,今年1到4月已經追平,日本、韓國、馬來西亞等的海外市場定單目前超過10萬台、台灣2萬台,光是奈米產品部份全年營收估計超過2億。
下一波規劃裡,奈米光觸媒技術還將應用生產在車用空氣濾淨扇,甚至是衣櫥、麥克風的除臭、消毒,另項重點發展更是讓現有照明用的普通日光燈管也有同樣功能,「繞了一圈再回來照明本業,這是等技術更成熟和消費市場的養成,」鄭楠盛希望逐步將企業轉型成製造高科技家電。
當初只想著趕快跳上通往產業轉型、升級的列車,台光換了幾回,才好不容易在車上找到合適的座位。奈米列車還在加快往前駛,而現在,上下游產業的各節車廂,應該會扣得更緊密。

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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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