台大實驗室  有志成為台灣MIT
台大實驗室 有志成為台灣MIT
2007.01.15 |

「一流的產業,要有一流的學術研究,」二○○一年聯發科技董事長蔡明介在捐助台大電子所成立整合無線通訊實驗室時指出。聯發科以五年一億元新台幣的規模,由電子所教授們共同領軍開發無線通訊相關研究,第一期(二○○一年到二○○五年)研究計畫結束後,雙方隨後進行第二期(二○○六年到二○○八年)合作,聯發科再捐助三千七百五十萬新台幣,除繼續在無線通訊超大型積體電路設計研究外,並將開發下一代光儲存技術。

**論文質與量都是亞洲第一

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過去這幾年來,這個實驗室不僅成為台灣最具規模的無線通訊實驗室,更逐漸受到國際矚目。自二○○四年開始,在全球IC設計最高論壇ISSCC(國際固態電路會議)上,台大發表的論文數量,連續三年拿下學術單位第一,其中,光在去年,聯發科在台大的通訊實驗室論文數量就高達十篇,而在二○○三年以前,台灣已經長達連續五年,沒有在ISSCC發表過任何一篇論文。台大與聯發科的合作,無論在產業發展以及學術研究上,都讓台灣更上一層樓。目前,實驗室大約有十三位教授,再加上博士、碩士班學生共約五十人。
「台大實驗室無論在論文的質與量、影響力上,都已經是亞太區的龍頭,」聯發科技設計技術、資訊暨製造工程副總經理張垂弘指出。在與學校的互動上,聯發科只設定研究方向,但具體研究內容、研究進度,則由實驗室的教授們自主。張垂弘指出,聯發科與台大這邊,大約一年會定期交流幾次,在研究專案上,一半由學校自主發展,做未來五到十年可能應用的前瞻式研究;另外一半則由聯發科提方向,有興趣的教授可以接手做研究,同時可以視本身狀況再做調整。
「培育最優秀的人才,才是學校的重要工作,」台大電子所所長闕志達指出。他分析,由於經費充分,相對地,實驗室有足夠的資源購買先進研究設備提供師生使用,對學生來說,在學校期間就擁有操作頂尖研發設備的經驗,另外加上每週與教授們的聯合meeting,讓實驗室的學生,更快建立起自己的專業。

**每年派師生赴國外交流

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這幾年台大的無線通訊實驗室能快速崛起,積極與國際學術單位交流,則是另一個關鍵。闕志達指出,目前實驗室分別與美國的加州柏克萊大學、史丹佛大學、哈佛大學、麻省理工學院,日本的東京工業大學,韓國的首爾大學、韓國高等理工學院等電機領域的世界名校交流,包括交換學生、研究合作、資訊交流等,除了結合台灣的研究資源外,透過與各國學術單位的往來,彼此從交流中學習,更進一步提高競爭力。
除此之外,每年ISSCC的年會,也贊助大批師生出國到實際現場,既發表論文也做彼此觀摩切磋,例如今年就預計派出十六位學生前往。闕志達指出,有形的交流只是打開彼此溝通的管道,對教授與學生來說,事後私下的交流,往往收穫更大,透過私底下各自專長領域以及各國發展特色的資訊交流,能更快找出未來可能的研究方向以及解答。
走過與聯發科合作的第一階段,已經邁入合作第二階段的台大無線通訊實驗室,所扮演的角色,正逐漸從對產業的影響(influence)變為衝擊(impact)。在第二階段的合作中,除了原有的無線通訊開發外,另外加入全像術的下世代光儲存技術,闕志達指出,聯發科原本就以光碟機控制晶片起家,在光儲存領域上具有世界級的競爭力,因此,除了台大與聯發科之外,同時也與工研院光電所合作,希望能朝制定規格的方向發展,結合產、官、學三方的力量,卡位下一個世代的光儲存技術,中期目標則是將台灣這邊的規格,送進ISSCC的技術論壇上被討論,讓台灣在這塊領域上,更具知名度,也更具優勢。
也許五年後,台灣科技產業不用再羨慕麻省理工學院(MIT)的媒體實驗室(Media Lab.),我們也將有一個具備世界一流競爭力,對產業影響深遠的學術實驗室。

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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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