創立一年就拿到富士康大單、軟銀、NEC都是客戶!AI新創艾陽科技是怎麼做到的?
創立一年就拿到富士康大單、軟銀、NEC都是客戶!AI新創艾陽科技是怎麼做到的?

2016年時AlphaGo的圍棋一戰炒熱全球AI發展,但其實,專精於影像辨識的新創艾陽科技,早於2014年就已開始默默著手研發深度學習AI人臉辨識,並且在2015年就贏得富士康的青睞,助其建立人臉辨識考勤管理控制平台。

艾陽科技營運長林鼎談到,亞太區(不含日本)約有1~2%會發生員工代打卡領工資的行為,對於工廠人數很多的企業,這筆歷程以人數、月薪計算,就會產生很多不應該多付的工資。這也是為什麼工廠遍布世界各地富士康,會需要人臉辨識的考勤系統,以確保有效偵測各地區員工考勤狀態。

艾陽科技創立至今提供AI深度學習應用軟體及演算法、AI 套裝方案以及機架式伺服器,主要聚焦於交通、考勤、安控、非接觸影像/感測的醫療照護,以及客製化影像套裝方案。
圖/ 蔡仁譯 攝影

艾陽科技考勤管理平台提供人性化的操作介面,開放不同廠區的資料同步,管理者可以跨廠區得知員工出缺勤狀況,並且透過人臉偵測的方式,辨別打卡員工是否為本人。

看好艾陽科技考勤平台的建置系統,林鼎透露,富士康今年有三個工廠將加碼布建;此外,擁有26座工廠的台灣第二大化學材料集團,也預計在今年於台灣三個廠區建置。

艾陽科技人臉辨識考勤系統已大舉滲透至各大企業,廣受富士通、NEC等國際大廠喜愛。
圖/ 艾陽科技

受國際大廠青睞,艾陽交通辨識準確率達98%

考勤方案後的下一步,艾陽科技聚焦於交通辨識領域,更是唯一因為影像管理平台及AI應用產品,被實際導入數個國內外縣市路口及高速公路,擁有交通巨集標註資料(超過數千萬筆)及豐富規劃經驗的新創公司,目前該公司的相關方案以受日商夏普(Sharp)、松下(Panasonic)、NEC等大廠認證,不管是貼牌或經銷都在各國有實績。

艾陽科技的交通辨識系統鎖定在車流辨識技術上,可以在高速行駛中,搭配其特殊高功率紅外線(IR)、強光抑制的魚眼攝影機,即能辨識多線道(最多六線道)車輛運行狀況,且辨識車流、車種、路徑的精準度達98%。

林鼎指出,艾陽科技發表的高精準路口車牌辨識系統,有別於停車場車牌辨識系統,汽車與攝影機距離較近,車牌畫面占整個畫面的4分之1,偵測難易度較為簡單,且無須AI技術就能實現辨識能力;反觀運行高速公路或路口的車牌辨識系統,被偵測的汽車行駛速度快且距離較遠、角度較大,難度是停車場車牌辨識系統的好幾倍。

艾陽科技車牌辨識系統已經導入台灣及多個國家路口與高速公路,精準度達98%。
圖/ 艾陽科技

值得一提的是,艾陽科技交通辨識系統不僅能精準辨別車牌,還具備違規停車偵測、逆向行駛偵測、闖紅燈偵測、違規左轉/右轉/迴轉偵測,以及行人偵測等多項能力,協助警調單位揪出違規肇事者。

多家晶片大廠簽約掛保障,艾陽AI演算法備受關注

除了在軟體系統上大秀肌肉之外,艾陽科技亦戮力於晶片演算法的投入,並取得Arm、高通(Qualcomm)與安霸(Ambarella)的關注,成為台灣唯一一家正式簽訂演算法的合作夥伴。

林鼎談到,嵌入式AI晶片與套裝軟體AI設計差異極大,前者是需要將AI模型縮小化導入到晶片中,這意味著晶片需要配合模型進行調整,才能將效能加速到最好效果。

舉例來說,目前當紅的 AI 物件偵測演算法YOLO 第四版(簡稱 YOLO v4)已經更新到第五版,這部分就需要由晶片商在晶片端協助更新,並支援加密授權機制,不過若非官方晶片商簽約授權的演算法公司,雖說有機會將其演算法導入晶片中,但效能可能會大打折扣,且難以進行加密。

AI 晶片新創不僅要具備支援各種系統與模型的設計,還需耗費龐大的研發資源,創業之路非常艱辛。
圖/ shutterstock

再者,於作業系統端,若晶片只相容Android系統,則不容易應用於AIoT裝置。原因歸咎於Android系統市場需求介面華麗、開機較慢,且受多工處理功能影響,衍生出的系統漏洞需不斷更新,造成硬體效率降低或嚴重延遲。反觀,輕量化的Linux嵌入式系統,得利於單一功能需求的極簡化優勢,較適合AIoT裝置於垂直領域的高階應用,如交通、軍、警政、智慧製造等產業。

舉例來說,當交通號誌發生故障,將導致交通阻塞,而輕量化系統可以避免損害擴大。此外,針對神經網路計算優化的嵌入式系統,可以保證系統運行的穩定性並提供優秀的辨識服務。也因如此,為了滿足應用場景所需,有時製造商會直接指定Linux作業系統。

艾陽科技為高通人工智慧演算法夥伴,在產品類型上主要為高通視覺智慧平台(Qualcomm Vision Intelligence Platform)的QCS610系統單晶片,和高通Cloud AI 100 推論加速器。由於高通晶片大多只支援Android OS,鎖定行動裝置用戶,而艾陽科技使用的作業系統則是以Linux和Windows 為主,故初期主要以上述兩項產品為主。安霸晶片大多數都支援Linux系統,故在演算法的支援上相對不受限。

晶片設計需要投入的研發人力非常大,也使得晶片商尋求演算法的合作夥伴非常謹慎。以晶片外商為例,若非合作夥伴或製造商的合作,一次性工程費用(NRE)可能高達數十萬至數百萬美元,不僅如此晶片商還會要求最少下單數量(MOQ),在這些條件完成後,最後才會開始進行開案資源研發。

延伸閱讀:NVIDIA揭全球AI新創生態系洞察:醫療照護最熱門、加州成為聚集地

AI晶片新創難存活,AI套件銷售加速落地才是王道

綜合上述所言,AI 晶片新創不僅要支援不同作業系統、模型,還須要滿足技術的延展性,並且兼具寫韌體的能力,以因應不同應用領域需求。在技術上問題克服後,生態系統的建立也是一項重點,而這些能力的建構,皆需耗費龐大的研發資源,是一個技術和資本密集的領域。

林鼎語重心長地表示,「AI晶片新創要活下去,真的很難」。早預料到AI晶片新創之路的重重挑戰,以至於艾陽科技在創立之初壓根沒打算從晶片角度切入AI市場,反而是以AI套件投入市場,提供軟硬體整合的解決方案,加速AI產品快速落地,提早贏得第一桶金。

艾陽科技憑藉著與美國晶片大廠的全球夥伴關係,具豐富實戰經驗,擁有數千萬筆來自於企業、政府、交通等標註資料,搭配自身擁有有全球少見點雲(Point cloud) 與RGB的融合(Fusion)技術,被在亞洲市場深耕已久的軟銀日本總部選擇為AI供應商,合作AIoT裝置及系統規劃,由艾陽科技提供Eno(智慧交通)、Turing(智慧安控)、Hippocrates(智慧照護)三大影像服務以及AI裝置,軟銀進行整體的系統整合架構,鎖定工廠、警局和醫療等領域,加速日本交通、醫療和企業系統智慧化的願景。

責任編輯:錢玉紘

最新8月號雜誌《區塊鏈上的金融新世界》馬上購:傳送門
「電子雜誌」輕鬆讀:傳送門

關鍵字: #創新創業 #AI
往下滑看下一篇文章
核保、理賠、客服全面AI化:富邦人壽導入「三大智能助理」升級保險服務鏈
核保、理賠、客服全面AI化:富邦人壽導入「三大智能助理」升級保險服務鏈

近年談 AI 轉型的金融業者不少,多半從技術切入,闡述架構藍圖與導入策略。富邦人壽則選擇從行政端著手,先問哪個場景最攸關保戶,再決定 AI 該往哪裡導入。「關鍵在於回歸以人為本的核心,專注於客戶體驗。」保單行政處處主管蔡佳蓉副總經理指出,核保、理賠與客服,是服務價值鏈中與保戶互動最直接的三大關鍵,自然成為富邦人壽 AI 布局的起點。

以 AI 賦能核保,審查時間省六成

開始一張保單的旅程,核保是第一步,攸關保戶是否能儘速取得保障。投保過程中,若涉及既有病史或體況,核保便須介入評估,綜合審視商品條款、投保規則與法律規範,以決定是否承保,可說是一項高度專業的決策工程。

「以一份新契約為例,客戶的病歷資料可能厚達百頁。核保員得逐頁翻找診斷紀錄、用藥史與手術紀錄,判斷其對承保的影響。但大多數核保人員並不具備醫護背景,這方面的專業判斷力全靠長期經驗積累,導致傳統作業十分耗時。」蔡佳蓉解釋。

為此,富邦人壽建構「核保智能助理」,運用生成式 AI 摘要病歷,解決過往判讀大量專業英文病歷的痛點。這可不是把資料丟進 AI 資料庫就好——蔡佳蓉分享,導入過程中的挑戰之一,是為特種個資去識別化,需先透過個資遮罩工具處理病歷;此外,針對 AI 常見的「幻覺」風險,團隊也反覆調校提示詞,讓摘要報告力求精準正確。

她強調, AI 定位為「初篩與重點整理」的助手,最終決策權仍歸於核保員。透過 AI 摘要、核保員決策的人機協作模式,體況審查平均作業時間成功從 40 分鐘縮短至 15 分鐘,核保效率提升六成,讓核保同仁能將心力集中於高風險案件與例外處理。

以 AI 輔助判讀,加速理賠條款今昔對照

同樣面對大量資料判讀挑戰的,還有理賠。理賠是保險公司實踐承諾、展現服務價值的重要時刻,但隨著醫療技術不斷進步,許多保單條款當年訂定的手術項目,到了今天可能已發展出全新的治療方式。理賠人員需要從大量醫療資料中,判斷新技術是否符合條款約定,過程相當耗時,也需要高度的醫療專業知識。

對此,富邦人壽導入「理賠智能助理」,整合醫療資訊與內部顧問醫師的專業意見,協助理賠人員快速比對保單條款與客戶所接受治療的對應關係。例如,當醫療科技演進產生新的手術方式時,AI 可協助理賠人員快速了解該疾病與手術的進行方式,並檢索相關條款與內部規則,提供理賠判斷建議,縮短過去需逐一查找資料的時間。此外,系統亦能協助摘錄擷取診斷書、病理報告及醫療費用單據等理賠文件審核重點,大幅縮短人工判讀比對時間,讓理賠人員更專注於專業判斷與保戶溝通,加速理賠服務效率與一致性。

客戶服務處處主管張婉茹指出:「AI 除了加速理賠作業,也能將資深理賠人員的專業經驗與判斷邏輯濃縮為高效吸收的知識庫,協助新進同仁快速掌握案件重點與判斷依據,縮短學習曲線,並提升理賠判斷的一致性與品質。」透過 AI 助理減輕資料整理的負擔,理賠人員得以將精力回歸專業決策與客戶溝通。

以 AI 客服加速分流,前線服務更到位

在核保與理賠之外,最大量的服務場景是客服。張婉茹表示,隨著數位原生世代逐漸成為保戶主力,客戶傾向先自主操作解決問題,不會直接撥打電話;一旦選擇撥打電話,就代表問題已超出自助服務能處理的範圍。

對此,AI 客服的導入,不只是回答問題,更是協助客戶找到最適合服務管道的「智慧導航員」。「我們是第一線面對客戶,因此 AI 客服最重要的不是回答得多,而是回答得正確。」張婉茹表示,富邦人壽在設計上特別重視回答來源的可信度,透過既有知識庫與 FAQ 資料治理機制,讓 AI 優先扮演「理解需求、引導服務」的角色,確保保戶獲得正確且一致的資訊。

事實上,富邦人壽的文字客服早於大型語言模型盛行前便已上線,目前文字客服平均每月處理超過六萬則訊息,智能助理能即時理解客戶需求,將保單查詢、資料變更等簡易服務導引至 App 或線上平台快速完成;面對理賠、保單變更或保障內容等較複雜的需求,則由真人客服接手提供專業協助。讓簡單問題快速解決、複雜問題由專人服務,將有限的人力資源投入最需要專業與溫度的服務情境,讓分流機制發揮實際成效。

從核保員手中的病歷、理賠人員桌上的單據,到線上客服的迅速回應,富邦人壽的 AI 布局,始終緊貼第一線作業現場。張婉茹表示,科技發展不一定要一次 end to end 全到位,應該是不停小步快跑,慢慢把應用場景擴大。去年底推出的全新富邦人壽 App,將「簡單、貼心、隨行」的理念落實在使用者介面體驗上,就是一次階段性集大成的成果。

但無論 AI 如何加速資料判讀、優化流程,專業判斷與服務溫度仍是機器無法取代的核心。「要有專業,才能判斷 AI 的產出品質。」富邦人壽兩位主管也強調,科技迅速發展下,富邦人壽導入 AI,不是要取代核保員、理賠人員或客服人員,而是希望讓每一位同仁把時間花在最有價值的地方。當AI承接了流程中繁瑣的資料負荷,人員就能更專注在判斷、溝通與服務,讓同仁的專業與心力回歸到最需要判斷力與人情味的溝通之上,這才是真正以客戶為中心的 AI 轉型。也是富邦人壽實現「AI Everywhere」的旅途上不忘的目標。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓