讓商用車隊降低罰單成本,動見科技力推「老司機AI」提升效率獲1.4億元A輪募資
讓商用車隊降低罰單成本,動見科技力推「老司機AI」提升效率獲1.4億元A輪募資

動見科技宣布完成500萬美元(約為新台幣1.39億元)的A輪募資,投資人涵蓋策略型與財務型包含緯創數技、華陽創投與達盈創投,既有投資人富邦金創與國發天使基金也持續加碼。

動見科技執行長暨創辦人周俊廷表示,本輪募資除了用在加速擴大動見科技在台灣市場之能見度與市占率之外,更重要的是布局東南亞、日本與北美市場。動見科技的旗艦產品MyFleet車隊管理系統,也甫獲得印度與加拿大客戶青睞與採用,在今年上半年就可以開始貢獻營收。

車隊管理系統MyFleet:提供商用車隊使用,降低危險駕駛、道路事故等額外成本

動見科技
動見科技的車隊管理系統MyFleet,提供危險駕駛偵測、駕駛狀況偵測、路口減速提醒等功能。
圖/ 動見科技

有別於一般商用車隊管理依賴GPS、行車與環景影像紀錄或是先進駕駛輔助警示(ADAS)等各式硬體設備與功能來管理車隊,MyFleet車隊管理系統透過單一AI Box設備與鏡頭,搭配獨家的邊緣AI影像運算,即可提供客戶3大管理功能:Visual-based Violation Detection(ViViD)、OmniGuard與DriverCare。

ViViD可即時偵測駕駛是否闖紅燈、路口不停、違規左右轉或是未依標線行駛等各項重大違規;OmniGuard除了提供現有市面常見的ADAS警示如前車碰撞警示或車道偏移外,更導入闖紅燈預警與路口減速提醒等全新功能。

若是額外選擇對內鏡頭,客戶即可透過DriverCare偵測駕駛包含疲勞、未繫安全帶或是分心等行為,提醒司機或是派遣中心讓駕駛即時休息以防止意外發生。

動見科技執行長周俊廷表示:「無論是國內或較新進的北美市場,都不乏透過影像與AI技術進行車隊管理的產品,但是經過近幾年的市場驗證,被動的影像紀錄或較主動的ADAS警示,都無法有效的降低重大事故數目。」

最大關鍵在於司機一方面無暇分心注意輔助影像,另一方面也選擇無視擾人的語音警示,所以常見儘管有超速提醒,但司機依然故我地超速。

周俊廷進一步表示:「MyFleet除了透過OmniGuard更全方位的提醒司機外,更重要的是經由ViViD來偵測警示後駕駛的即時反應。舉例來說,若是MyFleet已針對接近紅燈路口提供警示而司機仍然選擇忽略並闖越該路口,則ViViD會即時偵測該違規駕駛行為,達到事前警示、事後追蹤的有效管理,真正達成行車事故的降低。」

行車路線之外,停車地點也該慎選!動見科技導入「老司機」分身

後疫情時代,越來越多的消費與購買行為都在線上完成,但是商品或是食物依然得透過實體物流的配送才能送到消費者手上。電子商務、物流與倉儲業者迎來極大的商機,但都面臨嚴重的缺工問題。

物流人員除了面臨老化問題,車隊還要面對各種新型共享乘車與美食外送以彈性工時吸引物流司機轉業,因此如何一方面以更優渥的薪資與安全的工作環境吸引新血加入,一方面也得解決新進人員因工作銜接與經驗不足產生的配送效率問題。

動見科技除了行車相關的的產品功能外,也將有經驗的專業司機配送貨物的know-how,以AI方式進行萃取後傳承經驗。周俊廷表示:「最後一哩路的配送效率在於停車點的選擇,一般以送貨地址進行路徑規畫根本劃錯重點。」

有經驗的司機可以依據當日配送的貨物,根據其經驗選擇最適合的停車點,有時候一個停車點可以配送多個不同送貨地址的商品,而某些送貨地址根本不適合停車,透過影像與AI,動見科技攜手客戶打造老司機的數位分身,讓車隊管理不再只是安全的輔助工具,更是提升車隊效率的利器。

放眼未來,動見科技將從商業車隊的行車安全出發,透過深耕蓬勃發展的物流與倉儲產業,快速且持續打造符合商業奢對所需的成長及提升效率產品,目標是在物流與倉儲生態圈中,扮演關鍵的全方案解決供應商(total solution provider)角色。

責任編輯:侯品如

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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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