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醫生強烈建議你買的保險：醫療險、癌症險、意外險、長照險……買什麼險才真正有保障?突破業務員暗黑話術，靠自己買對保險

為了解決line機器人費用的問題，作者後田亨,永田宏 這樣論述：

　　◎醫療險、癌症險、意外險、長照險……對一個家庭來說，最需要的都不是這些。 　　◎保了住院給付金，一旦住院就可領錢？別傻了，醫院根本不讓你住院。 　　◎罹癌、開刀後，卻發現保險不理賠？癌症險真的必要嗎？醫生用數字告訴你。 　　◎大多數人買的長照險，將來用不到；投資型保單？幾年後都賠錢。   　　醫療險、癌症險、意外險、長照險……保險這麼多種，我到底該買什麼險？ 　　專業醫生告訴你：你最需要也最好的保險，其實只有四個字。 　　教你突破業務員暗黑話術，靠自己買對保險。   　　本書由日本保險界傳奇後田亨、醫學博士永田宏兩位共同執筆， 　　以醫學數據、常見險

種制度，首度揭露保險公司不說的31個真相， 　　更直指：根本沒有保障一輩子的保單， 　　那些讓你有去無回、不理賠、解約變慘虧的無用保險，關鍵就在這裡。   　　◎最好的保險，就是全民健保   　　‧最花錢的不是醫藥費，你卻買了醫療險 　　許多醫生都支持，無論什麼疾病，只需自備50萬日幣左右的醫療費就足夠， 　　其他都在健保給付範圍內，患者甚至可依輕、中、重度，獲得不同程度的補助。 　　萬一醫療費超出怎麼辦？目前臺灣自費上限僅3萬至6.5萬元。   　　‧住越久領越多？別傻了，醫院根本不讓你住 　　醫療進步，疾病住院日數皆大幅減少，平均為11.1天，

　　糖尿病、心肌梗塞等重大疾病，也降到只有9至13天； 　　75歲以上患者的醫療費用更大幅下降，為什麼？因為醫院直接幫你轉安養機構。 　　醫生更自爆：唯有提高病房迴轉率，醫院營收才會增加。 　　所以，住院險已經越來越沒有必要。   　　◎用不斷增加的罹癌人數，嚇你   　　這幾年人人談癌色變，所以癌症險保單賣得嚇嚇叫， 　　但醫生卻用數據打臉：罹癌人數的確增加，但死亡率卻下降； 　　開刀和住院其實花費不大，最花錢的是標靶藥物，但你的癌症保單可能根本不理賠。 　　本書附加臺灣標靶藥物費用表、癌症新舊版對照，告訴你哪些保單是超級地雷。 　　 　　◎

連政府都搞不定的長照險，你我怎麼面對？   　　‧商業長照險，機率數字不告訴你的事 　　市面上的長照險年繳2萬、理賠額度高達百萬元，所以早買最好？小心這些陷阱。 　　因為長照最大病因──失智症多半保險罩不到，為什麼？ 　　本書附臺灣長照2.0與商業長照險的比較。   　　‧拒絕長照的另類選項 　　據統計，臨終病人過世前一個月，有52.9%屬於無效治療， 　　費用更占了加護病房總費用的80%，不僅大幅增加醫療費、長照費， 　　更可能連照顧者自己都倒下。 　　所以你需要的是拒絕延命治療的生前遺囑，不是長照險。   　　◎突破業務員暗黑話術，靠自己買對

保險   　　‧「比定存好、具有強迫儲蓄功能、可當作計畫性支出的準備金……」 　　為什麼儲蓄險反而導致你落入保險貧窮？   　　‧「萬一發生意外」、「需要住院」、「會動用到存款」、「老後沒保障」、      「現在解約，你會損失更多……」買還是不買？看「這些金額」，你就能判斷。 　　 　　哪些保險產品連業務員自己都不買？ 　　保險公司會怎麼幫自己的員工保退休金？年輕人到底該不該繳國民年金？ 　　附加整理臺灣健保、勞保的給付項目，光用健保就能取得最大保障。   　　31個陷阱、4個關鍵字， 　　本書教你秒砍無用保單，用最少金額，換到人生最高保障。

  各界推薦   　　財經專家／邱正弘博士 　　「淺談保險觀念」粉專版主／大仁 　　說書YouTuber／NeKo嗚喵

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評估自動化上下料機開發效率

為了解決line機器人費用的問題，作者林義舜 這樣論述：

工業發展快速，半導體產業與軟板產業生產需求大增，自動化上下料機相對需求增加。自動化設備開發將因應各種產業的生產需求，開發製造出的設備能取代人工生產、提升產能、減少人工失誤，產線設備串聯搭配AGV (Automated Guided Vehicle的縮寫)達到無人化工廠。最主要是如何讓自動化上下料設備能導入客戶的產線，讓設備在產線發揮效益，成為穩定的設備，提升客戶對設備的依賴度。2022年原物料漲幅約近15%，雖半導體設備需求量增加，相對同業競爭激烈，故如何降低成本(人力、物料與設備開發失誤率)也是企業經營的重點，市購馬達供應不足、工業電腦交期都須6個月以上，嚴重影響設備交期，是一個需要特別注

意與解決的事項。中國內地設備需求量大，如何讓設備穩定生產，避免人員出差，相對如何讓設備作業穩定也是一種點事項。研發自動化設備有三特點:(1) 開發設備常會面臨許多不確定因素(2) 開發自 動化設備需要付出較高的費用與人力投入(3) 開發設備會遇到客戶驗收時的設計變更。研發決策問題相當複雜，只要做出不當的決策，就會造成許多物料費用與人力的損失。因此，須收集更多的設備規格需求來輔助做決策。本研究運用資料包絡分析法，針對T公司所執行案件，選取不可切割的3個投入項：廠內鋁件投入、委外鐵件投入、市購部品；可切割的3個投入項：機械設計、程控設計、組裝人工投入(天)。不可切割壞的產出：報廢零件金額；不可切割

好的產出：銷售金額為產出項，共計八個投入產出變項。本研究的重點在如何減少投入(機械設計、程控設計與設備組立)，提升機械效率，降低失誤率，增加設備作業穩定性與提高好的產出。

深度學習的商戰必修課：人工智慧實用案例解析，看35家走在時代尖端的日本企業如何翻轉思考活用AI

為了解決line機器人費用的問題，作者日經xTREND,日本深度學習協會（監修） 這樣論述：

正前] ――――從研究邁向實用，見證35家日本先進企業如何成功應用「深度學習」――――   日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授解說深度學習的發展預測 LINE、可口可樂、本田、樂天、NHK、So-net、佳能醫療系統…… 第一手訪談先驅者的前瞻思考，掌握智慧化新技術的無限商機   ★深入導讀深度學習的發展：影像辨識、多模式辨識、機器人學、互動、符號接地、知識擷取！ ★為運用AI技術的企業經常遇到的疑問提出解答，次世代新興事業、企業創造價值必讀教本！ ★直擊AI計畫推動者的挑戰與艱辛，收錄大量照片和圖表，身歷其境感受快速擴展的深度學習應用的今日與未來！   【各界讚譽推薦】 何英圻

∣ 91APP董事長 呂曜志 ∣ 台北海洋科技大學副校長 陳良基 ∣ 科技部部長 郭奕伶 ∣ 商周集團執行長 張嘉惠 ∣ 中華民國人工智慧學會理事長 陶韻智 ∣ 德豐管顧公司合夥人、LINE台灣區前總經理 程世嘉 ∣ iKala共同創辦人暨執行長 詹宏志 ∣ PChome Online網路家庭董事長 楊立偉 ∣ 國立臺灣大學工商管理學系教授 盧希鵬 ∣ 國立臺灣科技大學資訊管理系專任特聘教授 謝宗震 ∣ 智庫驅動公司知識長 魏澤人 ∣ 國立交通大學AI學院副教授 蘇書平 ∣ 為你而讀執行長   █ 以AI為眼、為腦，實現五感預測，邁向高階思考溝通！   扮演第三次人工智慧熱潮領頭羊角色的深度學

習，正以銳不可擋之姿進化。做為人工智慧時代的通用技術，「深度學習」蘊藏著能夠改變一切產業中所有業務、創造新事業的潛力。本書不是探討深度學習技術的深奧知識，而是希望藉由多樣化的實際案例，找出靈活運用的「模式」。   豬排丼盛裝方式的判定、計算游動中的鮪魚數量、辨別送洗的衣類、文章的校閱、判斷河川護岸的損壞、輸電線的異常檢測、探測路面下的空洞、預測計程車的乘客人數、預估電視廣告的效果、便當的裝飾、黑白影像的上色技術、繪製虛擬偶像的圖像、跟專業人士一樣的主播、模仿卡通人物語音的智慧音箱……分門別類介紹深度學習的驚人運用法。   本書由專精市場行銷和創新的日本數位媒體「日經xTREND」編纂，長期關注

企業最先進數位策略和新事業規畫的專業記者撰文。此外，人工智慧專家將解答企業在商業應用上經常面臨的問題，包括值得挑戰的領域、需要的人才、費用估算、成功活用的關鍵要素等。   或許不是每個人都會開發AI、都需要思考AI運用，但人人都是AI消費者、獲益者、享受者，也是受AI影響者。透過本書，見證人工智慧如何深入我們的生活，改變世界！   █ 從大企業到中小企業，從金融保險、零售流通、醫療保健、機械交通到文創媒體     系統化歸納深度學習活用案例，找出高效運用的最佳模式！   01   以影像辨識實現自動結帳的無人櫃臺，與人的合作比辨識準確率更重要 02   用約七百台自行研發的人工智慧攝影機「實際

A/B測試」 03   日版「Amazon Go」的實驗，以人工智慧實現預防竊盜技術 04   分析社群網站的圖像貼文，掌握消費情境 05   大幅縮短製作估價單的時間，增加保險提案的「打數」 06   以人工智慧將租賃物件照片自動分類，每個月減少三千小時的作業 07   翻譯手語的小型機器人，設置於銀行櫃臺等窗口協助對話 08   藉由智慧型手機圖像分析，計算食物熱量和判定體態 09   使用亞馬遜的影像辨識API，將環境改善人工智慧服務事業化 10   運用人工智慧掌握鮪魚養殖數量，每年減少超過兩百五十小時的作業 11   福岡的乾洗店以五十萬日圓打造「人工智慧無人櫃臺」的原因 12  

校對人工智慧效果驚人，檢測率超過人類，只需幾秒即完成 13   以人工智慧檢測河川護岸受損狀況，驗證公共基礎工程更有效的檢驗法 14   運用於檢測輸電線異常，希望提升五倍生產力 15   本田旗下汽車零件製造商，試作不良品自動偵測系統 16   藉由一般人工智慧與優秀人工智慧結合，實現自動化檢查半導體晶圓外觀 17   追蹤路面下空洞的變化，偵測塌陷危險性高的地點 18   使用滿載保全警備專業技能的人工智慧來防止竊盜 19   研發車用保護駕駛感測器，判定認知、判斷和操作狀況 20   使用智慧型手機拍照，就能自動輸入上架商品類別和名稱 21   菜鳥駕駛勝過經驗豐富的中堅員工！人工智慧計

程車的威力 22   以人工智慧預測人的移動並加以視覺化，布局近未來的交通系統 23   學習約一萬支電視廣告影片，在播放前精準預測效果 24   橫幅廣告點擊率高低的預測準確率，專家百分之五十三對人工智慧百分之七十 25   日本國內醫療第一線首次實際使用運用深度學習的儀器 26   以深度學習來讓機器人取出散裝零件 27   老字號企業與新創公司合作，挑戰解開「夾取義大利麵」的難題 28   實現油壓挖土機自動挖掘作業，輸入資料和人員作業一樣只靠影像 29   從屬性識別到軌道生成的六項功能都適用人工智慧，朝自動駕駛邁進 30   以人工智慧提升黑白影像彩色化的效率，五天的作業一日完成 3

1   實現自動生成「偶像臉」，目標是創意人工智慧實用化 32   超越亞馬遜Alexa的「人工智慧播報員」能流暢說話的原因 33   Clova的「個性化」策略，以約四小時的語音資料來模擬說話方式 34   實現電視劇字幕自動翻譯作業超越專業人員的品質 35   讓機器人能理解情感，實現高階溝通   █ 對本書的讚譽   何英圻 ∣ 91APP董事長 對零售對品牌來說，沒有「對的資料」，就沒有AI。唯有正確的資料，機器才能理解、學習。但是零售數據龐雜，線上線下數據異質性高，我看到許多品牌，光要打通線上線下資料，再進而資料可以正確一致，就面臨非常巨大挑戰。縱使有再強的AI算力、演算法，沒有對的

資料，是做不到虛實融合（OMO），遑論AI帶來的龐大效益。如本書所提，AI並非萬能，要站在實際應用場景來設計，才會做出讓企業致勝的武器。現在距離不需要人的時代還很遙遠，要使用AI驅動企業競爭力，就要回到如何理解AI善用AI，這才是未來十年的重點，也是本書精髓。   呂曜志 ∣ 台北海洋科技大學副校長 人工智慧應用科技的目的，事實上不是要取代人，而是要取代人的某些耗費心力的勞動與時間投入，使得人類從繁雜的勞動中被解放出來，從而投入更有創造性與決策性的心智活動。因此人工智慧在企業上的應用，其實是一種分層負責與決行的概念，讓所有能夠被清楚定義（Well Defined）與數量化，且不牽涉到動態競爭賽

局的決策，賦權給人工智慧來處理過程中的決策資訊，而最後由人類來審核與拍板。 除了解釋決策者給予的問題之外，人工智慧的下一步，將是從大量結構性與非結構性的資料當中，看到決策者所看不到的問題。因此人工智慧對企業管理的未來，有如數位的斷層掃描儀，一層一層診斷與凸顯企業的問題。既然是診斷企業，就要有大量的臨床成功病例，這本書提供了三十五家日本各領域先進企業應用人工智慧、精進企業經營的實際案例，值得任何有志於探討企業管理議題的讀者參考。   程世嘉 ∣ iKala共同創辦人暨執行長 數位轉型從以往的數位化、IT升級階段，正式進入以AI為核心驅動的商業轉型階段。AI技術經過多年發展，已經快速商品化，變成人

人可用。現在，一位不會寫程式的行銷人員，都能輕易上手AI工具，來改善工作流程和成效。iKala 提供以AI為核心的商業轉型解決方案，在六個國家，服務超過三百五十間、橫跨超過十二種產業的企業客戶，親身參與AI在不同商業場景的落地和實踐。本書以場景分類出發，有條有理歸類不同企業使用深度學習技術改善商業流程的方式，諸多案例令人大開眼界，值得一讀。   謝宗震 ∣ 智庫驅動公司知識長 本書彙整了大量人工智慧應用案例，透過訪談先驅者的第一手材料，理解人工智慧應用是如何在既有工作流程中進行顛覆式創新。譬如怎麼樣讓豬排丼看起來更美味、如何系統性偵測路面坑洞、如何實現挖土機自動挖掘作業。 在終章更整理了實務專

家在商務運用的關鍵議題，包含場景、資料、人才、外援、預算。精讀本書有助於讀者建立有效的決策，創造有價值的應用，本人誠摯推薦。   魏澤人 ∣ 國立交通大學AI學院副教授 在產業中應用深度學習技術，需要資料科學家、資料工程師、軟體工程師、使用者經驗、行銷等等不同領域的人才。要讓這麼多不同領域的專家合作和溝通，相當有挑戰。也許需要更多像書中所提的「左右開弓型」人才。本書中舉出許多AI在日本產業上的案例，很值得參考。

台灣隱形冠軍專利訴訟風險管理之研究

為了解決line機器人費用的問題，作者范勝傑 這樣論述：

台灣在全球供應鏈具有關鍵的地位，台積電與鴻海等大型企業都是成功的案例，惟中小企業的就業人數約占八成，亦是穩定經濟的重要基石，其中市佔率達前三大的隱形冠軍企業，具有國際競爭力，毛利率也不輸大型企業，在台灣的整體產業中亦扮演不可或缺的角色。惟專利訴訟已成為強而有力的商業競爭利器，台灣隱形冠軍對國外大廠威脅日增，遭遇跨國專利訴訟的機會也大增。尤其，美國的專利訴訟程序複雜、費用高、賠償額也高，對於資源較不足的隱形冠軍影響甚鉅，因此，如何預防專利訴訟風險，乃是台灣隱形冠軍面對市場競爭的重要關鍵策略。本文先透過介紹美國的專利法制，以期對美國專利訴訟的遊戲規則有梗概的認識。接著，藉由分析川湖、喬山、億豐與

松騰等四個台灣隱形冠軍的案例背景、美國專利訴訟案件以及專利申請概況，以歸納並探討台灣隱形冠軍的專利訴訟風險管理策略。透過前述的研究可觀察到，台灣隱形冠軍要做好專利訴訟風險管理，第一步就是要具備專利風險意識並落實專利調查；第二、找出具有潛在侵權風險的目標專利之後，即要針對此目標專利做風險評估，盤點潛在侵權產品，若風險高，即進行專利訴訟風險控制；第三、進行專利訴訟風險控制，包含：迴避設計、專利無效、取得專利授權、強化專利組合以及策略聯盟。雖然已採取上述的專利訴訟風險預防措施，但仍然無法完全避免風險的發生，所以還要做最壞的打算，萬一還是被告怎麼辦？故應事先規劃專利訴訟因應機制，預先擬定因應措施，明確

定義公司各部門的角色與功能，並針對假想敵研擬訴訟方針、對策方案並設立停損點。此外，要做到上述的工作，要有足夠的資源，最主要的是「人」和「錢」，前者，需要有專職的人員或部門擔當，也需要專業的外部專利或法律團隊支援；後者，有賴管理階層的支持，同時也需對費用做有效控管。最後，為了公司的永續經營，應將專利訴訟風險管理提升至公司治理的高度，並配合公司的經營策略才能走的長遠。