和泰集團AI First戰略，如何從被動回應轉為主動預測？

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和泰集團以「AI First 全域布局」把服務運作邏輯改成主動預測，關鍵在於用黑客松把跨品牌資料與雲端運算轉成可落地的預測型原型

和泰集團的「AI First 全域布局」核心目標是讓服務從「被動回應」走向「主動預測」，而不是只把生成式內容用在客服回覆上。此一轉向在落地機制上，透過 2026 年 AI 黑客松把 TOYOTA、Lexus、HINO 以及 iRent、yoxi、去趣 等品牌的七大命題納入同一競賽場域，等於把「誰提供服務、用什麼資料、要預測什麼結果」先一起定義，再讓團隊用雲端資源實作 Prototype。當目標是「主動預測」，就必須先把服務觸發條件從人接到需求，改成系統在需求發生前先做判斷與排序。
七大命題把「預測」變成可驗證的任務，而非口號

「主動預測」的本質是提早判斷用戶或車輛狀態的變化，進而在事件發生前完成提醒、配置或服務銜接。和泰今年黑客松的命題包含 TOYOTA、Lexus 的智慧顧客體驗、HINO 的商用車聯網升級，以及 iRent、yoxi 的移動服務創新、去趣 eSIM 的全旅程智慧銷售與服務挑戰，這些題目共同指向同一件事：服務要能在「顧客何時需要、商用車何時可能異常、移動服務何時該被推薦或安排」上做出預測。當賽制要求最終以實作成果與 Prototype 展示創新實力，團隊就必須把預測目標具體化成可量化的輸出，否則難以在決賽現場呈現成品。
與 Google Cloud 的合作，等同於把預測型模型訓練與原型迭代放進同一條路徑

和泰與 Google Cloud 合作，提供線上學習資源與雲端運算環境，並讓團隊可運用 Google Cloud AI 與雲端服務把想法落地實踐；這對「主動預測」的意義在於，預測型系統通常需要大量資料處理與模型迭代，而不是單次展示概念。黑客松把徵件期設為即日起至 2026 年 10 月 14 日，並採兩階段推進：初賽聚焦策略思維與提案邏輯、決賽入圍 15 強團隊透過工作坊深化技術應用與落地可行性，實際上是在用時間與流程逼近「能跑、能測、能展示」的預測原型。當總獎金規模突破新台幣 100 萬元、最高獎金 30 萬元，且累計前兩屆「和泰 MaaS 黑客松」吸引超過 400 組隊伍、近 1400 位參賽者，這種競賽規模也更容易形成可重複的資料分析與模型開發節奏，讓主動預測從概念走向工程化。
從「被動回應」到「主動預測」的轉折點，是把決策權從人移到模型輸出

在傳統服務流程裡，回應通常發生在接到事件之後；要改成主動預測，就必須讓模型先估計未來狀態，再把結果轉成可執行的服務動作。和泰今年黑客松以「策略思維與提案邏輯」作為初賽核心，接著在決賽工作坊強化技術應用與落地可行性，等於要求團隊把預測結果如何驅動 TOYOTA、Lexus、HINO 或各 MaaS 服務的流程串接講清楚，並在 Prototype 中呈現。當七大命題橫跨顧客體驗、商用車聯網、移動服務與去趣 eSIM 的全旅程銷售與服務挑戰，主動預測就不會只停留在單一場景，而是要能形成跨服務的預測式決策框架。

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