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Tag: 人工智能
【IT事務所】人工智能（AI）如何重塑保險業：從傳統模式到智能化未來的全面革新
保險業本質上是一個建立在「數據」與「風險評估」基礎上的行業。過去，保險公司依賴歷史數據與精算師的經驗來制定保費與理賠標準；如今，人工智能（AI）的引入正以前所未有的速度顛覆這個古老的行業。從前端的客戶銷售、產品定價，到後端的核保、理賠處理與防範欺詐，AI 正在推動保險業從「被動理賠」向「主動風險預防」轉型。 以下我們將從四大核心領域，探討 AI 對保險業的具體影響，並透過實際案例來解析這些變革。 1. 產品定價與智能核保：走向「千人千面」的個性化保險 傳統保險的定價通常基於廣泛的人口統計數據（如年齡、性別、職業），這往往導致低風險客戶變相補貼高風險客戶。AI 結合物聯網（IoT）大數據，讓保險公司能夠針對個人行為進行動態、精準的定價。 2. 顛覆性的理賠體驗：極速、自動化的視覺辨識 理賠是保險服務中最關鍵的「真實考驗（Moment of Truth）」。傳統理賠流程繁瑣，需要人工查勘、定損、審核，耗時數天甚至數週。AI 的電腦視覺（Computer Vision）與自然語言處理（NLP）技術正在將理賠時間縮短至幾分鐘甚至幾秒鐘。 3. 全天候的客戶服務與銷售優化 生成式 AI（Generative AI）和智能虛擬助手的普及，讓保險公司能夠以極低的成本提供 24/7 的高質量客戶服務，同時優化銷售流程。 4. 強化防範欺詐（Fraud Detection）與風險控管 保險欺詐每年給全球保險業帶來數百億美元的損失。傳統的防欺詐主要依賴人工審查和簡單的規則設定，難以揪出複雜的集團式犯罪。AI 的機器學習（Machine Learning）與網絡圖譜分析（Network Graph Analysis）技術在此展現了強大威力。 總結與未來挑戰 AI 對保險業的影響是全面且深遠的，它將保險從一種「事後補償」的金融工具，逐漸轉變為一種「事前預防與日常管理」的服務。 然而，這場轉型也伴隨著不可忽視的挑戰。例如：數據隱私問題（客戶是否願意分享無死角的個人健康與駕駛數據？）、算法偏見（AI 是否會對某些弱勢群體給出不公平的高昂定價？），以及法規遵循的壓力。未來，保險公司如何在善用 AI 提升效率的同時，兼顧科技倫理與資訊安全，將是決定其能否在智能時代勝出的關鍵。
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人工智能重塑建築運維：機遇與挑戰並存
By The Hong Kong Institution of Engineers Industry Stories
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人工智能
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建築
建築運維（Building Operation & Maintenance）一直是一項低調而關鍵的專業領域，對城市運作與可持續發展發揮着舉足輕重的作用。在香港，高密度城市形態令建築成為能源使用的核心，建築物用電量約佔全港總用電量九成，相關電力消耗所產生的碳排放亦超過六成，反映建築運維在節能減碳中的巨大潛力與責任。(cnsd.gov.hk) 為在維持舒適、安全室內環境的同時，積極回應氣候變化與減碳目標，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技術正為建築運維注入嶄新動力。透過結合機器學習（Machine Learning）、物聯網（Internet of Things, IoT）及數字分身（Digital Twin），建築不再只是被動運作的空間，而是能夠即時感知、主動分析並持續優化的智慧系統，協助業界提升能源效益、優化營運管理，並推動香港邁向更智慧、更可持續的建築未來。 AI如何讓建築「更智慧」？ 試想一棟配備物聯網技術的甲級寫字樓，猶如佩戴了智能手環，透過各類傳感器即時掌握建築機電設備及室內環境的運行狀況。結合機器學習分析，系統能持續洞察設備性能趨勢，提前識別保養需求，並提供精準的維修建議。這不僅有助維持建築長期高效及穩定運作，更能優化資源配置，提升管理效能，讓建築運行更具前瞻性與可持續性。 AI 賦能的數字分身建築能源管理系統，正成為提升建築能源效益的關鍵工具。以中央空調系統為例，透過人工智能對建築運行相關的大數據進行即時分析，系統可綜合考量室外溫濕度、日照強度、室內人流及使用模式等多項因素，動態優化空調運行參數。在確保室內環境舒適與健康的同時，整體用電量可有效降低約 15% 至 20%，兼顧節能效益與營運表現。 三大難題待破解 在實際營運中，建築項目往往同時採用多套獨立系統，各自承載不同功能與數據。建築資訊模型（Building Information Modelling, BIM）多由專用設計平台管理，設備保養與運行記錄分散於不同文件系統，而各類感測器數據則存放於不同供應商的專屬平台之中。數據分散與標準不一，令整體建築運維資訊難以互通與整合。 同時，數據完整性、準確性及一致性亦有待提升，為人工智能進行有效分析與學習帶來實際挑戰。如何建立統一數據架構、提升數據質量，並打通系統之間的資訊壁壘，已成為推動智慧建築與 AI 應用落地的關鍵課題，也為業界的數碼轉型帶來新的發展空間。 在實際應用中，當人工智能系統建議調整冷氣運行設定以提升能源效益時，設施管理人員未必能即時採納相關建議。關鍵原因在於，不少現行 AI 模型的決策機制較為複雜，其運算與推論過程對使用者而言難以直觀理解，導致決策依據欠缺透明度。如何提升模型的可解釋性，讓管理人員清楚掌握系統建議背後的邏輯與影響，正是推動 AI 在建築運維中廣泛應用的重要課題。 在建築運維實務中，前線人員長期累積了寶貴的專業經驗，並熟悉以人工調校及傳統流程確保設施穩定運作。隨着智慧建築與人工智能技術的發展，業界正迎來新的工作模式。香港的設施管理人員可透過持續學習與技能提升，逐步掌握 AI 驅動的運維工具，將專業經驗與數碼技術相結合，進一步提升運維效率、決策質素及整體管理水平。 未來路向 開發跨平台的數據融合框架，整合設計圖紙、維護日誌及感測器數據等多元資訊，使人工智能能在不同系統與資料來源之間實現「無縫協同」，建立統一的資訊視圖，從而支援更全面、更精準的分析與決策。 推動研發具備高度可解釋性的人工智能系統，以清晰呈現分析邏輯與運算過程，並為關鍵決策提供可追溯、可驗證的依據，有助提升使用者信任度，強化決策透明度，從而促進 AI 在建築運維及管理層面的穩健應用。 透過開發專為建築行業設計的智能終端，例如具備行業知識的大型語言模型，可有效降低人工智能工具的使用門檻，讓前線及管理人員更直觀地應用 AI 於日常運維與決策。同時，配合系統化培訓與實務應用，加快培育兼具工程專業與數碼能力的複合型人才，將有助推動人工智能在建築行業的全面落地與可持續發展。 透過革新建築運維的專業實踐與技術應用，城市中的建築群正逐步由靜態的結構體，轉化為具備感知、分析與回應能力的智慧系統。這不僅重塑建築與城市的運作方式，更為可持續發展注入新的動力。我們期望實現一個共同願景：讓建築不再只是承載生活的空間，而是能與城市、與人共同演進，促進環境友善、生活舒適與社會共融，攜手構建更綠色、更宜居的未來城市。 由香港工程師學會屋宇裝備分部肖賦教授、工程師提供
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【IT事務所】AI 偏見與公平性：企業不可忽視的潛在風險與真實教訓
引言：當「客觀」的演算法學會了人類的偏見 在數位轉型的浪潮下，越來越多企業依賴人工智能（AI）與機器學習來進行自動化決策，從履歷篩選、信用評級到醫療診斷，AI 無處不在。許多人曾誤以為由數據驅動的 AI 系統是絕對中立且客觀的。然而，現實卻證明了 AI 系統會像一面鏡子，無情地反映並放大隱藏在訓練數據與人類社會中的歷史偏見。AI 偏見（AI Bias）與公平性（Fairness）問題，已成為現代企業治理與永續發展（ESG）中不可迴避的重大挑戰。 AI 偏見對依賴 AI 企業的深遠影響 當企業將帶有偏見的 AI 系統投入商業運作時，將面臨多個層面的嚴重衝擊。首先，在品牌聲譽方面，一旦 AI 系統被發現存在性別、種族或年齡歧視，企業首當其衝面臨的便是強烈的公眾抵制與媒體公關危機，多年累積的消費者信任可能在朝夕間毀於一旦。其次是沉重的法律與監管風險，隨著各國政府（如歐盟的《人工智能法案》）正加緊對 AI 應用的監管，帶有偏見的決策極可能違反反歧視相關法律，導致企業面臨巨額罰款與集體訴訟。 除了外部風險，AI 偏見也會造成內部的商業決策失誤與財務損失。基於偏差數據訓練出的模型，必然會產生錯誤的預測與決策。例如，金融機構可能因此錯誤地拒絕優質客戶的貸款申請，或企業人資部門錯失了極具潛力的優秀人才，這些都會直接削弱企業的盈利能力與市場競爭力。此外，作為社會公民，若企業推出的 AI 產品在無形中加劇了社會的不平等，將嚴重違背企業社會責任（CSR）以及聯合國永續發展目標（UN SDGs），進而影響具備 ESG 意識的投資人意願。 真實案例分析：AI 偏見引發的商業災難 為了更具體地說明 AI 偏見的殺傷力，我們必須回顧幾個全球知名的真實企業事件。第一個經典案例發生在 2018 年的 Amazon。這家全球電商巨頭曾投入巨資開發一套 AI 系統來自動篩選求職者的履歷，希望能藉此高效找出頂尖人才。然而，工程師很快發現該系統對女性求職者存在嚴重的偏見。探究其根源，是因為該 AI 模型的訓練數據來自 Amazon 過去十年收到的履歷；由於科技業過去主要由男性主導，系統因而「學習」到了男性候選人較受青睞的錯誤因果關係。演算法甚至會自動對履歷中包含「女子」字眼（如「女子西洋棋社社長」）的項目予以扣分。儘管工程師不斷嘗試修正演算法，最終仍無法保證系統的絕對公平，迫使 Amazon 放棄了這個秘密開發多年的專案，並引發了全球對科技業性別不平等的廣泛撻伐。 另一個著名的例子是 2019 年 Apple 與 Goldman Sachs 合作推出的 Apple Card 所引發的信用額度演算法爭議。該產品曾被多位知名人士（包含蘋果共同創辦人 Steve […]
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【IT事務所】發展數字教育的意義與策略
數字教育利用信息技術和互聯網, 提供靈活、個性化的學習方式, 已成為全球教育革新的核心趨勢。本文重新整理數字教育的意義、挑戰與策略, 將重點整合為清晰的段落, 並融入具體例子以闡述觀點, 旨在為教育工作者和政策制定者提供參考。 數字教育的意義與挑戰促進教育公平並提升可及性, 卻面臨數字鴻溝。數字教育通過在線平台打破地域和時間限制, 讓偏遠地區的學習者也能接觸優質教育資源, 例如edX和Coursera提供的大規模開放在線課程（MOOCs）使非洲或亞洲偏遠地區的學生能學習世界一流大學的課程; 然而, 數字鴻溝仍是挑戰, 許多地區缺乏穩定網絡或設備, 例如在印度農村, 部分學生因無智能手機而無法參與在線學習, 凸顯基礎設施不足的問題。 實現個性化學習, 但需解決學習動機問題。數字教育利用人工智能和數據分析技術, 為學生提供量身定制的學習體驗, 例如Duolingo通過分析用戶的學習進度, 調整語言練習的難度和內容, 提升學習效率; 然而, 在線學習的靈活性可能導致學生缺乏動力, 例如一些學生在無監督的情況下容易放棄課程, 顯示出維持學習動機的挑戰。 培養未來技能, 教師能力卻需提升。數字教育將編程、數據分析等技能融入課程, 幫助學生為數字化時代的職場做準備, 例如Scratch平台讓兒童通過遊戲化方式學習編程, 培養邏輯思維; 然而, 許多教師缺乏數字工具的使用經驗, 例如不熟悉如何操作Google Classroom, 導致教學效果受限, 凸顯教師培訓的迫切需求。 數字教育的發展策略建設數字基礎設施並推廣混合式學習。穩定的網絡和設備是數字教育的基礎, 政府和企業應合作改善基礎設施, 例如肯尼亞的“Digital Literacy Programme”為學校提供平板電腦和網絡連接, 確保學生參與數字學習。同時, 混合式學習結合線上理論與線下實踐, 能提升學習效果, 例如加拿大的一些學校讓學生在線學習歷史課程, 課堂則進行小組討論, 促進深入理解。 加強教師培訓並應用人工智能技術。教師需接受系統性培訓以掌握數字工具和在線教學技巧, 例如南韓的教師進修計劃要求教師學習如何使用Naver Whale等平台, 提升課堂互動性。此外, 人工智能和大數據可優化學習體驗, 例如中國的VIPKid利用AI分析學生英語發音, 提供即時反饋, […]
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【免費登記】香港網絡安全高峰會2025
網絡安全是企業在數位時代不可或缺的一環。由香港生產力促進局主辦的香港網絡安全高峰會2025 (Cyber Security Summit Hong Kong 2025)，將是您掌握最新行業趨勢與技術的絕佳機會！ 本次高峰會以「構建未來數字基礎設施：運用人工智能強化安全與靭性 (Future-Proofing Digital Infrastructure: Harnessing AI for Enhanced Security and Resilience)」為主題，匯聚香港、內地及海外頂尖的網絡安全專家。活動將深入探討如何利用人工智能（AI）技術，提升數位基礎設施的防禦能力與應變韌性，助您有效應對不斷演變的網絡威脅。 活動詳情： 活動名稱： 香港網絡安全高峰會2025 日期： 2025年11月6日至7日（星期四至五） 時間： 09：00 – 17：30 地點： 香港灣仔香港會議展覽中心四樓S420 – S430 費用： 免費 峰會內容豐富，設有超過20場精彩演講和3場嘉賓討論，涵蓋多個熱門議題。這不僅是知識交流的平台，更是您與各界專家直接對話、拓展人脈的寶貴機會。 立即免費登記，掌握行業最新動態，更有機會獲得特別禮物！名額有限，先到先得。 立即登記連結：https://www.cssummit.hk/registration/ 主辦及聯合主辦機構：香港生產力促進局，雲安全聯盟（CSA）香港澳門分會，High Technology Cyber Investigation Association（HTCIA），香港測檢認證協會（HKTIC），中國香港網絡安全協會（HKCNSA），香港網絡安全事故協調中心（HKCERT），香港電腦學會（HKCS），香港網絡安全專業協會（HKCSPA），香港資訊科技商會（HKITF），香港保安協會（HKSA），資訊保安及法證公會（ISFS），國際資訊系統審計協會中國香港分會（ISACA中國香港分會），香港互聯網協會（ISOCHK），專業資訊保安協會（PISA）。 活動網站： https://www.cssummit.hk/
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