林務局用區塊鏈抓山老鼠|保險公司組理賠大聯盟

既然只有 1% 木製品可以上鏈,政府也沒有強制所有台灣廠商都要加入溯源計畫。可想而知,區塊鏈上資料恐怕在開完記者會之後就乏人問津了。
評論
評論

本文來自合作媒體《區塊勢》,INSIDE 獲同意轉載。區塊勢訂閱目前效法好市多提供 30 天內全額退款保證。

林務局用區塊鏈打擊山老鼠

上週我到林務局專訪他們如何應用區塊鏈對木製品溯源,podcast 節目明天播出。今天我先將訪談完的想法拿出來討論,明天大家再接著聽專訪會更有感覺。

雖然林務局新聞稿和各家媒體下的標題都是用區塊鏈打擊山老鼠,但我認為實際上這只是一句口號。

木材溯源

大家對超市內的農產品溯源二維碼都不陌生,人們可以查詢田間紀錄,例如栽種、施肥、除草和收成日期。現在林務局也要效法類似作法,替台灣生產的木製品(例如木雕、家具)貼上溯源條碼。

根據林務局新聞稿

為提升合法國產材的市場並遏止盜伐,行政院農業委員會林務局結合區塊鏈技術,於今日宣布推出「臺灣林產品生產追溯系統」,由奧丁丁集團協助開發,利用區塊鏈「可溯源」、「不可竄改」及「去中心化」的特性,記錄林產品生產歷程,保障合法業者及消費者權益;此舉更是領先各國,成為全球第一套以區塊鏈記錄國產木竹材生產歷程的溯源系統。
「林產品生產追溯條碼 (QR code)」,國產材廠商可透過自主管理輔導,申請 QR code 證明產品使用合法來源的國產材,消費者則可透過條碼,確認產品來源。林務局強調,取得 QR code 的木竹材原料或木竹產品,就可以使用代表合法來源生產的「臺灣木(竹)材」標章,消費者很容易就可以認明。

假如去商場買一個木製餐盒,你會介意這個餐盒的木頭來源是否正當嗎?我相信很少人會留意。

專訪時我提出這個疑問,林務局才解釋,有溯源需求的應該是木製品的銷售店家。像「詩肯柚木」這樣的品牌就會介意自家商品的木材來源,避免與山老鼠掛鉤,傷害品牌聲譽。因此,傢具品牌會跑去向林務局詢問如何追溯木製品的源頭。

可惜林務局原本的溯源方法相當復古 —— 紙本發票。

林務局解釋,過去只能逐一憑買賣當時開出的紙本發票溯源。詩肯柚木得向木材加工廠取得發票,加工廠再向砍伐業者取得發票,一路靠著紙本追溯回去。

這套方法漏洞百出。紙本發票不會詳細記載品項資訊樹種、尺寸或重量資訊。若廠商聲稱紙本發票弄丟了,溯源作業也就被迫中斷。因此,林務局最近打造一套溯源系統,取代紙本發票的老方法。

溯源條碼

林務局委託奧丁丁打造一套數位溯源系統,鼓勵木材供應鏈的各家廠商手動填寫木材履歷。只要一環串一環,木材溯源履歷最終就會像家族圖譜一樣,從原木到木製品一目瞭然。未來只要憑木製品上的溯源條碼,就可以找出木材出自哪個林場、砍伐商及木材加工商。

但溯源履歷的完整度,仍取決於有多少廠商共同協作。政府既沒有強制合法業者參與,山老鼠也不可能主動申請加入。該如何藉由溯源打擊盜伐森林的山老鼠?

林務局少說了一個大工程 —— 喚起人們主動辨別的意識。大型品牌或許有意願加入,以證明木材來源的品質與合法性。但是消費者是否有動機優先選購有溯源履歷的木製品,就不得而知。若只有少數消費者認真溯源,政府打擊山老鼠的效果也就大打折扣。

此外,木製品的溯源履歷也未必要仰賴區塊鏈。像農產品履歷從未與區塊鏈沾上邊,也足以說服消費者多花一點錢購買認證產品。既然溯源不必區塊鏈,那新的系統解決了誰的問題?

內部竄改

林務局表示數位系統內的資料容易遭到事後竄改,因此選擇運用區塊鏈來避免。乍聽之下有道理,卻經不起仔細推敲。

誰有動機竄改木製品履歷?

林務局若要借重區塊鏈來維持其不可竄改的特性,至少得有以下兩項理由:

  1. 記錄的資料屬於高價資產
  2. 內部人員不可靠,且最好有前例可循

舉例來說,標檢局核發的「綠電憑證」在市場上每張價值約 2,000 元。掌握綠電憑證資料庫的工程師任意增發,就如同擁有印鈔機。這就是高價資產。

然而,木製品履歷與綠電憑證價值不同,履歷本身無法直接賣錢。而且林務局表示過去都是紙本作業,也沒有內部人員竄改資料的前例可循。林務局的區塊鏈應用頂多只能算是預防內賊,而非新聞稿聲稱的打擊山老鼠。口號與實際效果不符之外,區塊鏈的使用率也不樂觀。

蚊子區塊鏈

按照林務局說法,目前市面上 99% 的木製品都由國外進口,木材來源難以追溯,只有剩下的 1% 國產木材才能擁有完整的溯源履歷。

既然只有 1% 的木製品可以上鏈,政府也沒有強制所有台灣廠商都要加入溯源計畫。可想而知,區塊鏈上資料恐怕在開完記者會之後就乏人問津了。若使用區塊鏈的頻率很低,業界多半會選擇將資料直接放上現成的區塊鏈,而不是自己從頭打造一套專屬區塊鏈。

想喝牛奶,不必自己養牛。然而林務局卻大費周章以 450 萬發包給奧丁丁。目前我還沒看到有新記錄上鏈,儼然就是蚊子區塊鏈。(INSIDE 編註:刊出時已上線)

成本昂貴之外,奧丁丁所打造的 OwlChain 安全性也沒有經過市場公開檢驗。OwlChain 既不是人人都可以參與記帳的公共區塊鏈,奧丁丁也沒有對外公開 OwlChain 的記帳方。若安全性不如以太坊(Ethereum),那麼資料就只是從政府內部搬出去,改存放在企業資料庫而已。

但如果是企業之間希望彼此互通有無,那倒是可以透過區塊鏈建立一個類似共享資料夾的工作區。

保險公司組理賠大聯盟

長久以來,每家保險公司都只願為自家客戶服務,但不願意為彼此服務。因此,無論是更改姓名或申請理賠,人們都要親自跑好幾趟才能完成。現在由壽險工會領頭,邀請 11 家壽險公司攜手合作。未來保戶只要向其中任何一家保險公司遞交紙本申請文件,保險公司之間就能透過區塊鏈共享數位文件,並同步啟動理賠程序。

根據蘋果日報報導:

金管會同意 11 家壽險公司運用區塊鏈技術申請試辦「保全、理賠聯盟鏈」服務,未來保戶只需要送件 1 家,有參與的 11 家保險業就可同步啟動理賠,簡化保戶申請流程、縮短理賠及保全服務(例如更改地址或電話)申請時間。7 月 1 日起開始試辦,試辦期間為半年。

保險公司往往只承認紙本為申請文件正本,數位文件只能當成副本。保戶若同時擁有多項保險,也不會期待保險公司主動將紙本文件郵寄給其他保險公司。現在這 11 家公司總算達成共識,願意跨出數位協作的第一步。這項服務不僅對保戶有利,對理賠大聯盟的成員們來說,也可以縮減審查文件的人力開支。

背後的區塊鏈技術就像 11 家保險公司的共享資料夾,既不複雜也很好理解。這項區塊鏈應用若能實現,最大功臣應該是壽險工會成功地說服各家保險公司合作,並建立意外狀況的究責機制,這不是一件簡單的事。

橫向協作必然牽涉到競爭業者之間的角力,因此長期我更看好區塊鏈在縱向協作中的效益。

近期有許多人的航班被取消,若航空公司、保險公司和銀行之間也透過區塊鏈傳遞數位資料,旅客可望在收到航班誤點或取消通知的同時,延誤險的賠償也就同步入帳。或是醫院的電子病歷、保險公司和銀行的攜手合作,讓醫師輸入電子病歷的同時就能提出醫療險的理賠申請,簡化後續的紙本作業流程。

區塊鏈讓人們的數位協作變得更加緊密。

責任編輯:Chris
核稿編輯:Anny


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
評論
Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
評論

透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

本文章內容由「驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )」提供,經關鍵評論網媒體集團廣編企劃編審。