AI產業亮麗背後，屢爆低薪、欠款⋯「數位血汗工廠」怎麼回事？|數位時代 BusinessNext

AI亮麗的背後，是有人為你「負重前行」！這些人的工作具體是什麼？

《The Washington Post》報導，不論是在網咖、擁擠的辦公室還是家裡，許多來自菲律賓的年輕員工不停地「標註」美國公司訓練AI模型所需的海量數據。舉例來說，工人區分影片中的行人與路樹，用於開發自動駕駛算法；他們標記圖像，以便AI可以生成政治人物和名人的描述；他們編輯文本資料，以確保像ChatGPT這樣的語言模型不會生成無意義的胡言亂語⋯⋯。

這些支撐著人工智慧的數學模型透過分析大型數據集變得更加聰穎，而這些數據集需要準確、仔細並且可讀性高，才能發揮作用。「垃圾進，垃圾出」這句話在AI領域同樣適用，低品質的數據會導致低品質的人工智慧，而為了產出經過標記的優良訓練材料，這項產業目前廣泛吸納了許多缺乏規範的人力資源。

菲律賓就是這類AI標註產業的最大宗的人力來源之一，根據非正式的政府估計資料，有200多萬人從事這種數位群眾外包（crowdwork）工作。一名從事該產業的前員工表示，至少有1萬名員工在一個名為Remotasks的數位外包平台上從事這類型的工作，而這間公司正是由著名的AI標註資料企業Scale AI所擁有，Meta、微軟以及OpenAI都是這間公司的客戶。

拖欠薪資、低薪⋯⋯「數位血汗工廠」怎麼回事？

剝削的情況層出不窮，許多工人皆表示完成工作後，他們的薪水被延遲給付、減少甚至取消，而這些人的收入有時甚至比當地的最低工資還少（菲律賓的最低工資因地區不同，從每天6到10美元不等）。而根據工人訪談以及內部公司消息，Remotasks與母公司Scale AI的問題不僅有低薪與延遲給付等，工人尋求救濟的途徑也屈指可數。人權組織和勞工研究者表示，Scale AI是眾多美國人工智慧公司裡，沒有遵守海外工人基本勞動標準的公司之一。

一位名叫查里斯（Charisse）員工表示她花了4小時完成了一項本應得到2美元的工作，但最後只得到30美分。甚至有員工表示在他被公司開除後，本來累積的薪資一毛錢都沒拿到。

菲律賓德拉薩爾大學，研究數位勞工的教授索利安諾（Cheryll Soriano）表示，像Remotasks這樣的平台規避了勞工法規，例如最低薪資和公平合約，取而代之的是採用他們獨立設定的條件。總而言之就是「就是完全缺乏標準」。人工智慧倫理學家利戈特（Dominic Ligot）甚至將這些新興工作場所稱為「數位血汗工廠」（digital sweatshops）。

雖然Scale AI的發言人法蘭科（Anna Franko）表示，Remotasks的薪資給付系統正在不斷改進，延遲或缺少付款的情況極為罕見。但根據Remotasks內部平台的資料，主管對於延遲或拖欠薪資的通知卻很常見，甚至不會對其作出任何解釋。

「工人智慧」還是「人工智慧」？這類產業規模與產值有多大？

根據市場研究機構Grand View Research的數據， 到2030年，全球數據收集和標註行業規模預計將達到171億美元 。而根據國際勞工組織（ILO）2021年的一項研究，世界上絕大多數網路自由業都由全球南方的工人從事，僅印度和菲律賓就占了近一半。

這是AI產業金字塔底部的一部分。雖然人工智慧通常被認為是無需人類參與的機器學習（machine learning），但實際上這項技術非常依賴勞力密集型工人，而且這些工人往往受到剝削。菲律賓的勞工組織便強力抨擊，政府沒有為他們監管像Remoftasks這樣的平台，官員反而表示會扼殺這樣一個新興產業。

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。

AI亮麗背後，有人為你「負重前行」！屢爆低薪、欠款⋯數位血汗工廠怎麼回事？