Yahoo!奇摩情感品牌大獎
Yahoo!奇摩情感品牌大獎

在台灣網友心目中,哪些品牌「揪感心」?Yahoo!奇摩11日公佈首屆「情感品牌大獎」結果,在獲獎的54個品牌中,超過半數(54%)為台灣品牌,不 讓國際品牌專美於前,顯見「本土味」更受網友青睞。

不分類別的年度品牌大獎:

  1. 7-11統一超商
  2. 索尼SONY
  3. 養樂多

**通訊/資訊/電腦類:
**1. Sony Ericsson(19%,32010)
2. Nokia(16%,25843)
3. 蘋果iPhone(15%,24341)

電器/數位/影音產品類:

  1. SONY(37%,61356)
  2. 大同家電(15%,24739)
  3. 蘋果iPod(14%,23148)

復古品牌類:

  1. 乖乖(17%,27731)
  2. 森永牛奶糖(15%,25276)
  3. 明星花露水(14%,23039)

縣市政府類:

  1. 臺北市(18%,29959)
  2. 高雄市(12%,19927)
  3. 臺北縣(10%,15983)

汽機車類:
1.TOYOTA(15%,24958)
2. BMW(13%,21783)
3. MAZDA(10%,16064)

房地產類:

  1. 信義房屋(20%,32489)
  2. 遠雄集團(14%,22819)
  3. 永慶房屋(13%,21024)

服飾類:

  1. NIKE(19%,31724)
  2. Adidas(18%,29957)
  3. Levi’s(15%,24568)   

金融服務類:

  1. 中華郵政(26%,42711)
  2. 中國信託(14%,22596)
  3. 臺灣銀行(13%,21480)

保險類:

  1. 國泰人壽(20%,32798)  
  2. 南山人壽(16%,25676)
  3. 中華郵政壽險(8%,13131)

美妝類:

  1. 資生堂(21%,35402)  
  2. 香奈兒(16%,25933)
  3. SKII(10%,15812)

連鎖店類:

  1. 7-11統一超商(40%,65873)
  2. 麥當勞(12%,19687)
  3. 星巴克(11%,18469)

食品類:

  1. 金莎(20%,33550)  
  2. 科學麵(20%,32545)
  3. 統一麵(14%,23842)

個人護理類:

  1. 曼秀雷敦(24%,39373)  
  2. 黑人(14%,22579)
  3. 舒潔(11%,18976)

旅遊類:

  1. 台灣高鐵(16%,25622)  
  2. 劍湖山世界(13%,21905)
  3. 六福村(13%,21223)

酒類:

  1. 台灣啤酒(27%,44545)
  2. 海尼根(15%,24707)
  3. 冰火(14%,22746)

飲品類:

  1. 養樂多(30%,50076)  
  2. 可口可樂(18%,29108)
  3. 林鳳營(11%,17395)

遊戲類:

  1. 神來也麻將(23%,38090)  
  2. 明星3缺1 Online(17%,27547)
  3. 天堂Online(7%,11523)

醫療保健類:

  1. 京都念慈菴(27%,44705)
  2. 普拿疼(19%,30937)
  3. 善存(9%,14217)
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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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