仁寶AI上線了!自研模型搭配視覺辨識「幫筆電產線Debug」,下一步還想做AI助理
仁寶AI上線了!自研模型搭配視覺辨識「幫筆電產線Debug」,下一步還想做AI助理

隨著OpenAI的ChatGPT問世,全世界都看到了AI應用發展的可能,製造業者也紛紛希望利用AI的技術,來提升產能、降低成本。

電子代工廠仁寶也不例外!

在為期3天的台北國際電子產業科技展上,仁寶展現自家研發的AI大語言模型。透過軟體服務公司PowerArena所研發的AI電腦視覺系統, 利用影像辨識來分析⽣產線上作業員的⾏為,⾃動偵測有問題的作業流程,再將產線上蒐集到的影像資料轉換為數據,輸入到仁寶自研的大語言模型當中。

換言之,仁寶的AI可以基於PowerArena的視覺系統快速掃描所有的產線影像,然後指出與常態不符的畫面節點。透過此種⽣產履歷的Debug,產線⼯程師可以更有效率的依照異常影像來優化流程。

Debug自動化!產線效率大升級

過去,這樣的產線Debug工作,往往要耗時1小時以上,但現在透過AI模型就能夠降至1分鐘,不但大大提高產線工程師的效率,也更容易向管理層回報數據化的異常報告。

更重要的是,各類異常影像的歸檔、累積,可協助仁寶自家語言模型的深度學習,未來產線有類似問題發生時,即使是沒有經驗的工程師,也能透過仁寶AI找到具體解方。

PowerArena行銷經理謝瑄表示,過去傳統的產線由於是以人工在產線旁記錄,不僅耗時費工,產線工程師也很難做到全面記錄,「當主管站在身後檢查,作業員也會感到壓力,沒辦法呈現最真實的作業狀態。」而透過產線上的影像記錄偵測,就能夠改善人員操作的限制。

目前PowerArena的AI電腦視覺系統客戶除了仁寶以外,也包含英業達、緯創等台灣電子代工廠商,針對不同產線的需求進行相應的電腦視覺管理。

謝瑄表示,雖然導入AI系統會產生一部分的系統開發成本,但長遠來說,能夠降低生產成本,提生更高的效率。

不怕機密外流!仁寶採用聯發科私有雲開源模型Breeze-7B

然而解決了成本問題,還有另一項挑戰。

仁寶電腦智能技術研發一部工程師黃冠維表示,開發大語言模型遇到的最大的困難就是模型的選擇, 有些客戶資料屬於機密文件,無法使用會公開至雲端的開放模型當中進行訓練。因此,仁寶使用聯發科所開發的「地端」私有雲開源模型Breeze-7B來做後續微調,研發出自己的一套作業流程語言模型。

就像是工廠內部的ChatGPT,產線工程師可以透過簡單的問答來找到產線的相關資料,進而透過系統產製出的視覺化圖表,協助產線⼯程師提升管理品質與效率。

利用Meta Llmma,仁寶AI助理指日可待

目前,這套作業系統應用在仁寶的筆電製造產線當中進行測試,未來也會透過這樣的數據基礎來導入到其他產線。

黃冠維表示,目前仁寶也積極透過其他開源模型架構如Meta的Llmma進行微調來開發內部的AI助理(AI Agent),「目前已經開始實作測試,很快就能夠看到成果。」

未來的AI不再只是現有的單一來回問答,而是可以主動做出建議,用感測器感知周圍環境,然後採取相對應的行動、做出決策。黃冠維也提到,未來仁寶內部除了能夠在工廠產線端,其他如人資部門、財會部門等都可以使用。

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責任編輯:李先泰

關鍵字: #AI #大數據分析
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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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