大逆轉~從工業中國到資訊中國
大逆轉~從工業中國到資訊中國
2008.04.01 | 人物

當你看到這篇文章的時候,中國的上網人口已經突破二億三千萬人,超越美國成為全球最大的上網人口國家。這意味著兩件事:首先,中文作為網際網路上有影響力的一種語言,以及以這種語言為基礎,在網路上所發展起來的中文經濟,地位正式確立(準確地說,僅次於英文);其次,中國在網路上所發展出來的新模式,不管是商業或非常商業的,將會形塑全球網路行業的地形地貌,而不像過去是反過來。
這兩件事來得比預期要早兩年,問題是:中國準備好了嗎?量的增加,能否帶動質的提升?答案不是這麼容易給出,但問題的背景卻是非常複雜。

一九八○年代以《第三波》(The Third Wave)一書衝擊全世界的趨勢專家艾文.托弗勒(Alvin Toffler),將人類社會的演進分為農業文明、工業文明和資訊文明這三階段,並以一九五六年美國白領人口超越藍領人口,作為美國率先從工業文明進入資訊文明的時間分水嶺。

中國進入資訊文明了嗎?這倒是一個弔詭。以從業人口數目來看,中國仍是一個農業社會,絕大多數人仍居住在農村地區;以經濟結構來看,中國是工業社會,GDP主要來自工業產值,並被封為「世界工廠」;從網民數目來看,中國也該被稱為資訊社會。這三種有先後發展順序關係的社會型態,卻巧妙地同時存在目前的中國。

即便二億三千萬的上網人口高居世界第一,但占中國整體人口比例不到二成(美國人口上網比例占整體社會將近八成)。我們只能說,中國還處於從農業文明過渡到工業文明的階段,距離進入資訊文明,還有一段不小的路,但可以肯定這條路會越走越快。

舉例來說,美國進入資訊社會的指標,是從事腦力和專業人口的白領,成為社會的主體,但其後發展出來的整塊資訊工業,則是真正奠定它在全球資訊社會的地位。

一九七○年代,英特爾(成立於一九六八年)發明的微處理器和記憶晶片,為資訊工業打下基礎;一九八○年代,IBM(一九八一年推出個人電腦)應用微處理器和記憶晶片,推出了個人電腦,將資訊工業向前推進一大步;一九九○年代,思科(成立於一九八五年)發明的路由器,將眾多電腦串聯在一起形成網路,原本各自工作的電腦,成為可以互相交流、傳遞資訊的工具;到了二十一世的頭一個十年,在電腦串聯成網路交流資訊的基礎上,Google(成立於一九九八年)成為整理並管理這些資訊的中心。

每一個十年,資訊工業就進入一個新階段,龍頭公司從英特爾到IBM到思科到Google,全部來自美國,這是它作為資訊強國的實力證明,而運用這些資訊技術和產品的企業和工作者,也反映美國整體社會在資訊文明的腳步超前。

中國扭轉資訊逆差
中國正在快速追趕當中。在晶片方面,中國目前還未出現像英特爾這樣的公司。但是在其後的個人電腦,則有聯想(成立於一九八四年);在網路設備方面,有華為(成立於一九八八年);在網路搜尋上,有百度(成立於二○○○年)。儘管在這些公司身上,隱約都有同類型美國公司的影子,但他們走向自主發展的努力,比重也越來越高。

再往下,中國和美國在資訊技術上的差距會越來越小,在創新方面的時差會更接近,這個過程也是將中國由工業文明過渡到資訊文明。只是時間還要多久?關鍵在於中國的「網路世代」何時成熟。

以著有《數位經濟》(The Digital Economy)和《維基經濟學》(Wikinomics)的唐.泰普史考特(Don Tapscott)觀點來看,一九七七年以後出生的美國人,被他稱為「網路世代」(net generation),他們從一出生開始,就在電視、電話和各種家電的環境中成長,上小學時就用電腦,上中學時開始上網,他們的思維和對世界的理解,完全以資訊和網路出發,和上一代截然不同。這群人以及其後的人,自一九九七年陸續進入職場工作並成為主力之後,大幅改變了美國社會的生活、工作、娛樂、文化和價值觀。

中國的網路世代,要比美國晚上至少二十年,所以資訊社會的特徵,以及對原有社會的衝擊,將從目前開始,在十年後達到高峰。

一個融合了三種不同文明在同一時間的社會,彼此交錯會產生什麼樣的新概念,或者互相衝撞造成衝突,都將是先前所未有過的實驗。屬於中國所發展出來的資訊社會模式,對全世界目前五十億還未上網的人口和地區而言,將是更貼近而可以參照的座標,這是更值得關注的變化。

中國和美國在資訊技術上的差距會越來越小,
這過程也是中國由工業文明過渡到資訊文明。
只是時間還要多久?
關鍵在於中國的「網路世代」何時成熟。

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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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