把壁癌修掉、放進虛擬家具,AI美圖賣屋恐引爆消費糾紛?專家揭2條紅線不能踩
把壁癌修掉、放進虛擬家具,AI美圖賣屋恐引爆消費糾紛?專家揭2條紅線不能踩

AI浪潮與技術進步,也改變了人們的工作生態,以房仲業來說,隨著AI渲染技術進步,「虛擬裝潢」雖然是強大的不動產行銷工具,但恐怕也成了房地產消費糾紛的「新導火線」。宜蘭執業不動產經紀人及地政士工作者、不動產講師邱明芳表示,現在許多不動產工作業者運用AI技術將室內空間呈現得相當精美,確實提升了廣告行銷效果,但若與實際屋況差距過大,例如老舊中古屋或未裝潢物件,透過AI呈現後與房屋現況明顯不同,就容易讓買方產生錯誤期待以導致不動產糾紛。

邱明芳說,應該讓客戶清楚了解實際屋況,並明確標示AI裝潢與家具為示意畫面圖,而非實際房地產現況,以免引發認知落差與後續爭議;AI廣告若處理不當,會直接踩到兩大違約紅線:

(一)AI渲染時若「自動修復」了漏水壁癌、修掉了礙眼的樑柱,或擴大了視覺坪數,這已非單純美化,而是與事實不符。

(二)標示不明:若未明確註記「模擬」,導致買方將虛擬家具誤認為隨屋附贈,這便涉及引人錯誤。

AI房屋圖
隨著AI渲染技術進步,「虛擬裝潢」雖是強大的不動產行銷工具,但恐怕也成了房地產消費糾紛的「新導火線」。 原文網址: AI導致房屋買賣糾紛「新導火線」!專家揭露內幕 | 好房網News https://news.housefun.com.tw/news/article/486652484647.html
圖/ 好房網News/AI生成示意圖

邱明芳指出,以上舉例都與「廣告不實、引人錯誤」相關規定有關,若一經認定,會觸犯《不動產經紀業管理條例》第 21 條「經紀業與委託人簽訂委託契約書後,方得刊登廣告及進行銷售。前項廣告及銷售內容(包括 AI 模擬圖),應與事實相符,並註明經紀業名稱。廣告及銷售內容與事實不符者,應負法律責任。」若 AI 渲染圖過度美化,導致買方產生錯誤認知,將面臨以下代價,行政罰鍰:6萬元以上30萬元以下,並可連續處罰:若未限期改善,可依法按次連續處罰。

除了金錢損失,更會損及不動產經紀業者的專業品牌與不動產經纪人個人品牌。邱明芳表示,因此大家在從事不動產業務時,務必要秉持專業、懂法、守法的精神,在廣告與銷售說明上謹慎處理、清楚表達,以免觸犯法規而受罰,甚至影響公司與個人的專業信譽。法律規範的最終目的是「保障消費者的知情權利」。不動產經紀人員最保險的做法是:「廣告一開頭就標註這是模擬圖,並讓客戶第一眼就能看見現況圖」。

廣告的目的是「引導」而非「誤導」。邱明芳所強調,秉持「專業、懂法、守法」精神,才能在數位轉型的浪潮中,既贏得業績,又保住專業信譽。這份提醒,對於正在使用 Canva、Midjourney、Gemini或專用房地產AI渲染軟體的不動產經紀人員來說,是極為重要的執業守法的護身符;在操作數位轉型工具時,務必將「不動產說明書」的現況,作為唯一真實標準。

本文授權轉載自好房網

關鍵字: #AI #時事追蹤
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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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