Photoshop全新AI功能！被切掉、長寬不符的小圖，都能無限擴展，怎麼使用？|數位時代 BusinessNext

7月 28 日 Adobe 發布全新生成式人工智慧功能——生成式擴展（Generative Expand），推進Photoshop的生成式AI功能發展更上一層樓。

生成式擴展如何幫助使用者更順暢地創作？

生成式擴展帶來全新且流暢的工作流程，專門用於延展圖片。

生成式擴展與生成式填色同樣是基於Firefly 的技術，使用者只須點擊和拖曳裁切工具調整成理想的畫布範圍，點擊「生成」後，新的空白區域將填上人工智慧生成的內容，並且與現有圖片自然地融合在一起。這種簡化的工作流程使用戶能夠比以前更快、更直覺地在 Photoshop 中使用 Generative AI 進行創作和構思。

為Firefly驅動的功能提供繁體中文支援

除此之外，Adobe也宣布Photoshop（beta版）中基於創意生成式人工智慧模型集Firefly的功能已支援包括繁體中文在內的100多種語言的文字輸入指令，這意味著全球各地的使用者都能輕鬆運用自己偏好的語言來輸入指令，讓創作願景不再受限。

Firefly加入beta 版，生成填色快速直覺

Adobe在5月宣布將Firefly整合至Photoshop（beta 版）應用程式，推出生成填色（Generative Fill）功能，為Photoshop 的使用者釋放全新的創作潛能，使他們能夠運用簡易的文字指令，以非破壞性的方式來新增、擴展或是移除圖像內容。使用者樂於透過這種快速且具直覺性的方式拓展鏡頭外的影像世界，此項令人振奮的新功能推出至今，已創造超過 9 億張讓人嘆為觀止的影像。

生成式擴展如何操作？

生成式擴展讓用戶能使用裁切工具無縫延伸圖像。若您的主體被切掉、影像長寬比不符合需求、或對焦物件和其他部分不協調，即可使用生成式擴展輕鬆延伸畫布，讓圖像完美呈現符合您所期待的效果。

生成式擴展使用前：

生成式擴展使用後：

首先，選擇裁切工具，並拖曳超過影像的原始畫布大小至所需的長寬比。

即使沒有文字指令，也能夠簡單新增生成的內容。只需要在情境任務工具列（Contextual Task Bar）按下「生成」，Photoshop 即可無縫地將新增內容填入現有圖像外的空白區域。

使用文字指令生成時，影像將會延伸並將指令的內容完美融入。選擇最喜愛的變化版本，延伸的圖像將以非破壞性的方式自動顯示在全新的生成圖層上。

透過生成式擴展，使用者的影像編輯將能以更加高效率的方式進行，並獲得更多時間專注在發揮創意上，盡情嘗試和調整影像，讓作品更加完整。

延伸閱讀：Adobe推AI圖像工具Firefly，為何敢喊「你被告我來賠」？怎麼做到不侵權？

本文授權轉載自：T客邦

責任編輯：錢玉紘

為守護保戶資產，南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量，自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」，自 2024 年底完成開發後，截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元，並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產？

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋：「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型，不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰，還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案，讓客服人員可以主動提醒與關懷，有效降低詐騙風險，守護客戶資產安全與信任。」

從詐保到詐財，壽險業面臨的風險加劇

過往，壽險業者面對的主要風險是保險詐欺，例如，透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金，然而，隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化，這類手法已快速進化，從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式，轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性，也直接影響保戶資產安全。例如，詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資，再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款，最後要求將資金匯到不明帳戶等，壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出，南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件，很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件，南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件，更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型，用前瞻科技主動攔截風險，強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時，南山人壽面臨兩個挑戰：首先是壽險的交易頻率低，導致資料稀缺；其次，是詐欺樣本比例高度失衡，導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰，南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練，爾後，透過集成學習（Ensemble Learning）整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀，提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示：「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後，我們除了將模型串連至臨櫃客服系統，以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級，協助客服人員快速識別高風險個案，主動介入並阻斷詐騙，更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制，持續優化模型辨識精準度。」

「自適應演進」指的是，客服人員會依據模型亮起的燈號，結合系統提供的關懷提問表，向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問，如資金用途、是否接獲可疑來電等，藉此釐清是否存在異常情況，並將相關結果回貼標籤，作為後續調校模型的關鍵訓練素材，讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄（MOU），在合規架構下共享情資，協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充，南山人壽目前正與電信業者合作，將其超過 1,400 項特徵因子導入模型，有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度，使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示，詐騙的手法日新月異，AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外，更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制；如同維持客戶服務的品質一樣，刻不容緩。

李淑娟表示：「隨著模型的持續優化，黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制，以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說，當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時，系統就會開始運作、提前識別風險，針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群，系統也會即時偵測，當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手，南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是，南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程，而是從 SAFE–Skilled（防詐訓練）、Awareness（全民防詐）、Fintech（科技運用）、Engagement（聯防合作）–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面，南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式，也持續透過內部教育訓練，以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式，全面提升員工識詐、阻詐的能力，達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面，南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片，並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣，協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢；更主動走入偏鄉、校園與新住民社群，並針對聽語障人士製作友善素材，以多元形式推廣防詐知識，降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面，李淑娟表示，南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」，在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆，例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入，並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司，作為模型判斷的補強資訊，以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群，南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制，鼓勵保戶指定第二聯絡人，在其申請保單借款或終止契約時，可以主動通知聯絡人介入確認，降低詐騙風險；此外，亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」，以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力，將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面，樹立產業新標竿。