Viscovery獲中華開發領投1千萬美元,發展影音人工智慧
Viscovery獲中華開發領投1千萬美元,發展影音人工智慧

創意引晴(Viscovery)17日宣佈獲得1千萬美元A+輪融資,中華開發工業銀行(CDIB)領投,其他投資者包括GD1 Fund II、漢鼎亞太、起點創業營(軟銀中國早期基金)等。這筆資金除了想招募全球人工智慧的頂尖人才,繼上海、北京之後,接下來也預計擴張到東南亞和北美市場。

Viscovery創辦人暨執行長黃俊傑指出,未來全球雲端的資料,有85%以上都是非結構化資料,包括照片及影音內容,分類、管理、標籤及搜索都會是很大的問題。

不過,以往個人或企業必須事先將照片或影音內容進行標籤化工作,才能把影片分類或搜尋,影片搜尋多還停留在搜尋影片的關鍵字、標題或簡介的階段,不能算是真正的「影片搜尋」。

創意引晴Viscovery發展影音人工智慧。創意引晴-1.png
Viscovery運用辨識技術,要做影音人工智慧。
圖/ 創意引晴Viscovery

所以,Viscovery花了兩年時間研發出影音大數據分析技術(Video Discovery Service,VDS),運用七種不同的辨識技術,包含人臉、圖片/商標、文字、聲音、動作、物件、場景,簡稱為FITAMOS,透過人工智慧深度學習技術計算影片情境及廣告投放效益。目前也有一個10-20人團隊專門做深度學習。

把影音人工智慧用在數位廣告

2013年創立的Viscovery,員工80人,70-80%為研發人員。過去做靜態圖片的圖像識別,運算能力和技術只用到物件、圖像。但由於拍照識別的消費行為還沒形成一個壁環,要花非常多力氣試錯及教育市場,待市場成熟才能規模化回收。

2014、2015年思考切入影音,黃俊傑除了看好全球影音及直播平台百家爭鳴的機會之外,也看到每個人平均有30%時間都花在看影片、連續劇。於是,便決定切入影音人工智慧,因為影音辨識帶來的流量和價值更巨大,技術要求也更高。

Viscovery在今年7、8月推出影音人工智慧的產品,要解決影音廣告點擊率不到1%、效率很差的問題。

由於Viscovery這幾年累積了大量品牌辨識資料,已可辦識上千萬產品品項。目前已經分析全亞洲近三年的熱門影集及電影,能在1秒內搜索出每一個明星、商品或品牌出現的場景畫面、露出時間長短、畫面占比等。

黃俊傑說,「如果要搜尋所有出現宋仲基穿著西裝的畫面,或是所有有黑色外形高檔房車的場景,甚至是宋慧喬的口紅牌子,都沒問題!」

黃俊傑指出,影音關聯性廣告CTR的效果比傳統的貼片廣告平均增加了32%以上,在行動裝置上更成長86%。

Viscovery也已經跟亞洲最大的內容交換平台服務商8sian Media合作,為台灣、韓國、中國、馬來西亞等一線的影音平台,提供影音大數據分析、搜索優化及廣告增值的服務。

把辨識技術商業化、規模化

既然發展了影音辨識技術,為什麼選擇切入數位廣告領域,而非物聯網或自駕車呢? 黃俊傑說,很多人找我們去做物聯網,但是市場要成熟,可能還要5-10年,市場成熟才有可能獲利。

黃俊傑指出,網路產業通常不是先發者優勢,因為成本比較低,很容易變天。像蘋果和騰訊都是後來居上,經過前人的慘痛教訓,再去思考怎麼把事情做得最有效。

Viscovery創辦人黃俊傑
網路產業通常不是先發者優勢,因為成本比較低,很容易變天。

網路獲利方式就是電商和數位廣告,所以Viscovery先選擇把影音人工智慧技術投入成熟的數位廣告產業。把對的商品資訊和互動資訊帶給消費者,提升廣告點擊率,切入效率提升的商業模式。未來,Viscovery的確會往物聯網、自駕車邁進,但也會跟別人合作,用打群架的方式打亞洲盃。

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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