《Shopping Design》第3期4/10全省上市
《Shopping Design》第3期4/10全省上市
2007.04.10 | 行銷

如果你曾經裝潢過一個家,你可能會有以下的經驗:在書店的雜誌區大量翻閱數量多得嚇人的國內外雜誌,然後一本也買不下手,因為你覺得國內的雜誌內容實用到你覺得毫無風格可言,而國外雜誌的案例介紹夢幻到你認為根本不可能拿來當參考。
又或者你只是一個喜愛閱讀建築設計書籍的城市人,不管是翻閱國外出版社編排講究的眾多大師作品集,乃至純文字的書籍——負責紐約世貿大樓重建案的建築師李伯斯金的回憶錄《光影交舞石頭記》、收錄安藤忠雄5場講座精彩內容的《安藤忠雄論建築》和日本建築師中村好文尋訪20世紀知名建築師住宅作品的《住宅巡禮》,閱讀過程中產生的無比感動,卻無法對應到我們的現實生活。
在西方的建築設計傳統中,「家」一直是一個非常重要的的設計對象,許多知名的建築師的都曾經為特定的客戶或自己設計「家」,關於這些具體的故事,上面提及的3本書都有一大堆好看至極的案例讓你看個過癮。
如果可能,我們希望說5個好看的故事,關於家的種種,從遇見它的那段緣份開始談起,和每一個家的主人一起經歷從頭開始的困頓、無奈、之後的喜悅和滿足。只有從每個家的歷史和生活型態切入,我們才能夠深刻理解一棟私人住宅,揣想居住者的思想,和他們無可複製的生命經驗。
當然,家這個主題充滿太多太多可以shopping的主題,我們特地製作了「30 Objects of Sweet Home」,下分風格椅子/機能桌款/設計燈具/時髦家電/新潮設備,並紙上導覽晴山家具和無印良品。
特別要跟大家推薦的,是安郁茜老師和詹偉雄先生針對現代城市人住宅美學和生活型態的精彩對談。那一個晴朗微涼的初春夜晚,製作團隊幾乎全部到齊,一邊吃著安老師家中豐盛的各式零食搭配普洱茶,一邊聆聽兩位旗鼓相當的對談者時而閒聊、時而正經、忽然引經據典、再轉成生活瑣事心得的無所不談,那是這整個專題製作過程中最美好的幾個小時。
如果你已厭倦在城市遊盪,你無法再忍受一成不變的制式住宅,你不想按照俗氣雜誌介紹的案例進行空間規劃,以下的內容,希望你會喜歡……

本期目錄
Cover Story 家的設計
◎10坪.18坪.30坪.55坪.77坪的美好生活
◎小坪數規劃的好建議
◎30 Objects of Sweet Home
◎Interior Shop Tour-Armani Casa & MUJI
◎Dialogue on Modern Living 安郁茜×詹偉雄

Special Report Music In My Life
柯裕棻.林三豐.許毓仁.齊立文.馬世芳……在城市遊盪的你

Regular
Lifestyle才是一切
好看好用的機器,一台就夠
去中環逛H&M香港店
拜訪Agns b. 概念店
東京中城有看頭
New Mondeo新科技很時尚
追求極致的Audi和B&O
F1車上的Logo都有故事……

Column
冰雪中的芬蘭廳,很溫暖
法國最棒的茶館

Feature
台灣設計師.混亂中有美感

進一步看雜誌內容http://www.bnext.com.tw/edm/shoppingdesign03/

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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