關於 100% 肇事責任 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

最近咩媽心情真的很down~
還記得咩媽在過年前一週與人發生車禍，被撞受傷嗎?!
經過一個多月後，初判表寄來了，肇事責任全在咩媽身上
因為我騎在單線雙向可以迴轉的路段欲迴轉，然後遭後方汽車追撞，一般來說這樣的狀況，法規是後車全責，但因為後車的行車紀錄器拍到我的方向燈沒亮 (我有打，但不知為何沒亮，可能壞了?!)，總之因為方向燈沒亮所以我要負100%的肇事責任！

看到初判表後咩媽整個都傻了，但家人安慰我說：算了～還好人沒受很重的傷，機車就是自己修一修就好，對方的車碰撞當下外觀幾乎沒有大礙，只有車牌因為撞到我的車牌，所以她的車牌略微不平整，所以我猜應該頂多賠對方２萬的維修費，結果．．．．．沒想到對方事發後並沒有馬上將車開去維修，而是等初判表下來(離事故發生時間已過1個多月)，看到她無肇責後才開進原廠維修

咩媽以為看到自己需負全責已是很大的衝擊，但事實上最大的衝擊是，對方一開始估價維修單從4萬追加到12萬，最後最後的總維修費是16萬多!!!!!
警察當時有拍我們雙方車的損傷，她車外觀真的看起來沒怎麼樣，這16萬到底修了什麼?
對方保險表示，車體內多處「內傷」，所以所有零件換下來16萬多，光是左大燈８萬，但照片看起來她的燈就沒事啊，而且撞擊點又沒撞到燈，反正通通都說是內部卡榫，基座斷裂，這款車是紙糊的嗎？

因為咩媽騎機車，只有強制險，肇責又是在我身上，所以對方開多少，我就得自付？
一件小小碰撞車禍，這賠償合理嗎？
咩媽真的好Blue啊~~

你們還有聽過什麼誇張的賠償嗎?

#經過這次咩媽馬上去把機車險加重
#常騎機車的人請記取咩媽的經驗_務必加保第三人責任險
#新聞很常聽到為什麼應注意未注意和未保持安全距離這兩條_但為什麼都沒在我案出現
#從沒想過被撞也能衰成這樣

找出AI「真實力」，商業價值無限大

2020.11.03 by 劉奕成 作者簡介

若沒有充分考量商業價值及目的，所謂的AI應用，不一定能徹底解決商業問題，反而抓住重要命題，才是贏家。

微軟與安永聯合會計師事務所（EY）於今年8月連袂發布、針對兩岸三地116家企業的《大中華區人工智慧成熟度調查》，顯示逾7成企業認為人工智慧是停留在高階管理層面的話題，僅有4％的企業已積極投入該技術到多個流程中，並有能力處理高階任務。而有72％的企業相信，「人工智慧將在5年內對產業產生較大，甚至是重大的影響……。」

無庸置疑，人工智慧（Artificial Intelligence，以下簡稱AI）將是企業營運的關鍵科技能力，很多人開始想試試看，還沒有能力試的，也多少想玩玩看。

不過，所謂的AI，到底是什麼？

普羅大眾對AI的印象，從擊敗西洋棋冠軍、IBM的Deep Blue，到戰勝圍棋世界棋王、Google DeepMind開發的AlphaGo等，這些具備強大運算效能及自動學習能力的AI，在棋藝領域陸續超越人類智慧。

除了前述案例，更多的印象，是來自歷年電影裡鮮活有個性的機器人，看似無生命的機器或個體，卻能自己獨立思考、學習，並在功能表現上持續進化。諸如《2001太空漫遊》裡控制飛船的電腦，《魔鬼終結者》的T800，甚或《雲端情人》裡沒有形體的珊曼莎——一個擁有自我人格意識、可以發展感情的AI系統。

無論現實世界或想像中，AI對人類帶來的威脅有增無減，而今年股價曾暴漲4倍的電動車龍頭Tesla，其創辦人馬斯克（Elon Musk）曾言：「未來的AI，會讓很多工作變得沒有意義，或許人類的最後一份工作，會是撰寫AI軟體，但最後AI會直接取而代之，自己寫自己的軟體。」

超越人類，AI能否「真情流露」、增進服務體驗？

當科技持續進步，例行庶務類、勞力投入、欠缺創造性的工作會逐步被機器取代。將來AI技術的最大挑戰，仍在於如何觸動人心的那分溫暖。

說實話，現階段AI的商業應用，要完全做到「真情流露」，並非那麼容易，但若只是模仿人類語氣、在基礎互動中完成交辦業務，倒也沒這麼難。

從AI基礎應用談起，包括語音轉文字、自然語意分析（NLP）、機器學習、光學字元辨識（OCR）、聲紋辨識、數據分析及行銷決策系統等，由演算法構築而成的「智慧」技術比比皆是。更重要的是：如何將這些技術應用帶到商業活動裡，協助流程優化、提升客戶體驗？

關鍵在以商業智慧（Business Intelligence, BI）為核心，從創造商業價值的角度思考，落實到客戶體驗的各個環節裡，包含AI行銷溝通、授信審核、資訊安全管控及客戶服務等。

以FinTech（金融科技）領域為例，國際間，早已有多家銀行採用智慧客服機器人，代替行員回覆客戶詢問，或是運用聲紋辨識、核實客戶身分。

資產管理公司（俗稱催收公司）更運用AI技術，以催收機器人致電債權人，替銀行催收帳款、降低人力成本。機器人更可依據客戶回應，語音辨識後進一步對話，亦可適當調整為更強硬或溫和一些的口吻。

保險業則可運用AI影像識別，辨識車禍發生的真實性，同時搭配衛星定位系統（GPS）移動軌跡，釐清肇事責任，綜合評估理賠與否。

解決商業痛點，擺脫「虛晃一招」

近幾年，金融機構在法令遵循、風險管理等領域，投入的人力成本逐年攀升，RegTech（法遵科技）也成顯學。

如「智慧法遵分析」需求，建立法規整合資料庫，AI自動撈取監管機關或政府機構發布的法令規章，透過語意分析技術，比對金融機構的內部規範，提出調整與更新建議，降低法遵人力負擔。

像是法遵科技新創Corlytics，能做到自動法規分類，找出與客戶業務相關的遵循法規、監管機關的公告，並運用大數據建立客戶當前或未來的監管風險模型，提醒企業合規、提供法遵的計畫建議，大幅降低法遵成本。

未來更進一步應用發展，或許還能由AI系統直接解讀商業活動、提出法遵建議，即時判斷「規畫中的專案業務是否合規？已上線的產品或活動是否需要因應調整？」

若沒有充分考量商業價值及目的，所謂的AI應用，可能只是虛晃一招，不一定能徹底解決商業問題。舉例來說，現今OCR辨識成功率高達97～99％，但這是就字數而言，每100個字，可辨識出97～99個字。實際應用上，更重要的命題在於：身分認證的證件比對時，每100件申請案裡，系統正確辨識成功率有多少？

能解決真正痛點、有效地執行，才是贏家；在將來的世界，AI的發展，勢必要將基礎技術與商業智慧結合，才能創造商業價值。企業追著消費需求跑的時代已經過去，要利用AI從數據當中抓住顧客體驗，最終目標是提供超乎客戶期待的服務——客戶智慧（Customer Intelligence）。

附圖：若沒有充分考量商業價值及目的，所謂的AI應用，可能只是虛晃一招，不一定能徹底解決商業問題。
pixabay
如何讓AI應用在商業活動上發揮實力？關鍵是以商業智慧為核心，從創造商業價值的角度思考，落實到客戶體驗的各個環節裡。
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資料來源：https://www.bnext.com.tw/article/59913/find-the-true-power-of-ai?fbclid=IwAR3Is_v4h5gDPjCahcxZCYGJF6pMpDt2FmXfYyVBPDI3cEhFiUKECrkyWbo

新聞：國道一號北上36公里處，今天（5日）上午11時許發生連環車禍，因1輛機車騎上國道，造成10輛車追撞在一起，包含2名警員在內共造成5人受傷，其中1輛聯結車駕駛還受困車內。新北市消防局獲報派遣大批人車前往救援，國道警方也在現場排除。誇張的是，騎士不知何故騎上國道，國道巡邏警力示意該騎士停靠路肩，未料白目騎士一直在後方不斷蛇行，不聽從指揮才釀成後續的10車連環撞事故。

想法：
嗯看過國道警察的影片，
這個騎士一邊抽菸一邊騎車很瀟灑啊！
不知道後面談賠償時有沒有那麼瀟灑？

問題來了，
連環車禍，10輛車撞在一起，要怎麼賠？

1.一般有一個說法，
就是一台賠一台（後面一輛賠前面一輛），
像毛毛蟲一樣，
保險理賠是這樣沒錯，
前車損害由「前車車體險」+「後車責任險」負責，
（前車車頭用前車車體險，前車車尾用後車責任險）
但車禍肇事責任，通常是會找出車禍主因，
遊戲規則是不一樣的。

2.如果前面1-2輛車禍
導致後面車輛（比如：3-7輛）「追撞」，
那前面1-2輛就要對後面3-7輛負責，
如果1-2輛這個車禍是2車100%責任，
那2車就要對1、3-7車負責，
當然3-7車有沒有未保持安全距離（與有過失）
也是要檢討的，

3.如果8車看到車禍停住了，被9-10車「推撞」，
導致8車撞到7車，
那8車不需要對7車負責，因為不是他的問題，
那8-10車就是另一個集團，
9-10車要對8車甚至7車負責，
因為如果他們有保持安全距離，8車是不會撞到7車尾的。
至於9、10車內部責任怎麼分攤，
要看具體情況而定⋯⋯

名詞解釋：
「追撞」，指的是各別車輛皆為行進中，處於行駛（運動）狀態，因前車遇狀況煞車而本車煞車不及撞擊到前車。
「推撞」則是指本車已煞住車，處於停止狀態，而被尾隨的車輛撞擊，進而推擠本車再撞及到前車。