Web3始祖鳥是誰?「鼓吹者」奏響革命號角,定調去中心化
Web3始祖鳥是誰?「鼓吹者」奏響革命號角,定調去中心化
2023.01.26 | 區塊鏈
##### 發生什麼事?

許多人都有過社群帳號被暫時封鎖的經驗,麻煩的不是不能發文或跟好友聊天,而是所有跟該社群帳號所綁定的應用,全都暫時無法登入,不僅網路上的身分一夕消失,照片、文章等自己產生的內容,也都無法存取,Web2時代中心化的管理法,正在被去中心的Web3挑戰。

近2年冒出頭的新名詞「Web3」,目前並沒有統一、精確的定義,廣義來說,所有以區塊鏈為基礎所打造的產品及應用,都能算是Web3的產物。

##### 預告網路新王道:去中心化勢不可擋

為了推動產業前進,許多產業人物、意見領袖,紛紛提出Web3的理論架構,成為重要的「鼓吹者(Advocates)」。

2009年比特幣問世,區塊鏈技術日漸成熟,以太坊共同創辦人蓋文.伍德(Gavin Wood)在2014年重新提出Web3概念,他指出,「我們了解到,將我們的資訊委託給一般組織,是一種根本上失敗的模式。」應該要以一種不受審查、壟斷的基礎網路協議,來取代現在的網路架構,貼近於現在主流對Web3的想像。

知名經濟學家喬治.吉爾德(George Gilder)則認為,Google時代的網路存在重大缺陷,而區塊鏈技術終將取而代之,創造出去中心化的下一代網路Web3。

Web3誰提出的
圖/ 數位時代製作

首位在台灣開設區塊鏈課程的台大資工系副教授廖世偉,除了站在第一線培育人才,他也指出,公家機關教育也很重要,才能促使政府盡快確立區塊鏈的監管權責,保障用戶權益,以及讓本土優秀的新創團隊被看到。

人稱果殼(Mr.Shell)的林紘宇律師,是台灣區塊鏈相關法律的專家,他觀察,在FTX風暴後,2023年將是國內外幣商加速合規的一年,各國政府監管法規會更具體,且加速落地。鼓吹者跑在前頭,成為了產業進入主流視野的關鍵角色。

Advocates 鼓吹者

Gavin Wood 共同創立以太坊,為Web3寫下定義;成立波卡鏈打造Substrate及Parathread等技術,降低開發者進入區塊鏈世界的門檻。

George Gilder 著有《後Google時代》,揭露當前網路生態面臨的困境,點出去中心化、以加密為核心的區塊鏈技術,將成為下一代網路的基礎。

林紘宇 台灣少數專攻加密貨幣法律的律師,任職的恆業法律事務所擔任該領域負責人,協助國內外業者解決和合規、訴訟問題。

廖世偉 史丹佛大學計算機科學博士,曾任職於Google和Intel。2013年重回史丹佛研究區塊鏈和金融科技,2015年在台大開設相關課程培育人才至今。

責任編輯:傅珮晴、謝宗穎

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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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