永慶房仲網
永慶房仲網
2008.11.03 |

永慶懂得站在「客戶需求」角度,並以「人」的基本點做最終的考量,才能精準設計出優質的買賣屋「媒合平台」,且不斷透過「創新服務」,成為打造人們心中理想家的圓滿推手。

永慶房屋成立至今已屆20年,最讓外界印象深刻的便是開啟房仲業走向「科技化」的時代;在永慶e化過程中,最為人稱道的,當屬2003年推出的「影音宅速配」,完全顛覆傳統購屋習慣,帶領國內的「上網看屋」風氣。而去年,為消弭買方對交易價格「黑箱作業」的質疑現,更率先在網路上全面提供「成交行情查詢」,在房仲產業投下震撼彈。

除了總是站在客戶的角度,「永慶房仲網」也為永慶成功經驗分享的平台,除整合永慶房仲集團各事業體外,並網羅全台近五百家房仲品牌加入,提高區域物件的行銷能見度,網站中提供全台各區域近13萬件物件搜尋,除加速消費者找屋售屋的速度,也成為永慶高成長的關鍵,並共創永慶、消費者與房地產仲介同業三贏的局面。現在永慶房仲網更是擁有25萬會員,單日流量最高超過53萬人次的全台最大影音房仲買賣屋網路平台。

e化腳步從不停歇,把客戶需求放在最前面

永慶房仲集團總經理廖本勝認為,永慶房仲網的成功有八大關鍵因素,包括持續推出創新服務、用大量行銷廣告,建立品牌形象、網站功能領先競爭對手、率先與Yahoo!房地產合作,掌握先機、鉅資打造的網站提供會員店與加盟店上傳物件,創造群聚效果、免費租屋網建置與網路行銷活動推陳出新、物件及影音檔案等網站內容管理機制完整、要求經紀人於客戶留言後二小時回覆,對互動機制嚴格管控,這八大因素便是讓永慶房仲網不斷領先的致勝關鍵。

今年,永慶房屋20歲了!長期與房仲網的合作的夥伴,包括AGENDA安捷達顧問股份有限公司、Yahoo!與中華電信企業客戶分公司紛紛表示祝福。同時也對於永慶房仲集團董事長孫慶餘的遠見,發展e化服務,提升產業價值,只把客戶的需求放在企業獲利前頭的精神,表示敬佩。

AGENDA:以客戶為出發點,網站功能服務更有意義

負責永慶房仲網網站建置、設計與網路行銷的安捷達顧問股份有限公司,總經理吳毅弘印象最深刻的就是永慶房仲網對於使用者的關心與重視。只要是對客戶好的,絕不妥協,而且還要做得好又快。諸如拖曳式搜尋地圖、成交行情等等功能,不只領先業界,其細節與使用效能,至今仍是業界之冠。

更讓吳毅弘讚許的是,「永慶在2000年成立專責的網路部門,專門管理與經營永慶房仲網,可見永慶的用心與認真!」

Yahoo!:跨媒體行銷與良好網站設計,打造品牌亮度。

客戶群也是一般大眾的Yahoo!,媒體服務事業部資深總監邱瀅憓對永慶房仲網的細心印象尤其深刻。從使用者角度來看,邱瀅憓舉出影音看屋與成交行情為例,網頁上資訊呈現與界面動線規劃,及適時使用圖像思考的技巧,讓網路瀏覽更無負擔,尤其應用在房仲產業,更讓客戶不會因為媒體載具不同而影響資訊的接收與搜尋。

中華電信:結合科技與房仲產業,創造三贏

** **從2000年到現在,永慶房屋結合中華電信優質網路及專業資通信規劃的優勢,從寬頻到光世代建構整合性的企業網路。中華電信企業客戶分公司專案處處長吳麗秀談起永慶房屋,就是「掌握趨勢、不斷創新」8個字。

「只要新電信產品能應用到客戶服務,永慶房屋絕對是第一個採用的企業」吳麗秀很肯定地說。她還認為,能與這樣優質的企業合作,也讓中華電信備感榮耀,不只兩個企業的雙贏,最大受益者,更是使用永慶房仲網的消費者。

除了對永慶為客戶用心設想的精神而感動,這些合作夥伴們更堅信,將社會責任融入企業經營與不斷創新的永慶房屋,可以有更多的二十年。

**永慶房仲網小檔案
**成立時間:2002年(轉型為跨品牌房地產B2B2C平台)
房仲經紀業會員店數:近1500家店
品牌總數:近500個品牌
消費者會員數:25萬人
單日最高流量:53萬人次
待售租房屋數:13萬筆以上
首創服務:影音看屋、個人化網頁、拖曳式地圖房價行情查詢

更正啟示:
1.原數位時代9月號(172期)之「走在業界最前端,成就全台最大房仲網路平台」之標題,應為「走在業界最前端,成就全台最大房仲”影音”網路平台」。
2.第1段文中的『更率先在網路上提供「成交行情」,在房仲產業投下震撼彈。』,應為『更率先在網路上”全面”提供「成交行情」,在房仲產業投下震撼彈。』
3.第2段文中的「每日流量超過53萬人次的全台最大房仲買賣屋網路平台。」,應為”單”日流量”最高”超過53萬人次的全台最大”影音”房仲買賣屋網路平台。
4.永慶房仲網小檔案中的「每日流量:53萬人」次,應為「”單日最高”流量:53萬人次」。
5.永慶房仲網小檔案中的「首創服務:影音看屋、個人化網頁、公開成交行情、拖曳式地圖搜尋」,應為「首創服務:影音看屋、個人化網頁、拖曳式地圖”房價行情查詢”」。

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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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