Gartner~2010年全世界的行動付款用戶數將達1.09億人
Gartner~2010年全世界的行動付款用戶數將達1.09億人

國際研究暨顧問機構Gatner表示,2009年全球行動付款用戶規模約為7千萬人,2010年的用戶數可望超過1.09億人,成長幅度達54.5%。並預期,今年全球行動付款用戶將占整體手機用戶的2.1%。

Gartner研究主任沈哲怡表示,「我們看好行動付款在亞洲、東歐、中東和非洲等開發中市場將續呈強勁成長,然而,在北美和西歐市場,因消費者付費管道多元,行動付款的發展較為落後。開發中市場已研發出行動錢包服務的方案,亦即結合用戶所需的功能和能夠維持服務的生態系統(ecosystem)。」

沈哲怡進一步表示,「對於已開發的市場,目前尚無解決方式,必須採取不同的運作模式。與其限定用戶行動付款的方式,倒不如將服務需求建立在既有的付費行為和基礎建設上,以便讓用戶選擇適合自己的付費管道,像是零售、電話、網路或手機。

亞太地區已然成為全球使用行動付款用戶數最多的地區。數據顯示,2010年使用手機付款的用戶將占該區手機用戶的2.6%,超過6,282萬人(見表一)。在歐洲、中東和非洲地區(EMEA)行動付款用戶數將增至2,710萬人,佔該區手機用戶的2.1%。北美地區行動付款用戶數僅約350萬人,佔該區手機用戶的1.1%。

各地區使用者行動支出(單位:千人

**地區** **2009** **2010**
西歐 4,519 7,127
北美 1,905 3,502
亞洲/太平洋 41,865 62,828
東歐、中東、非洲 16,823 27,091
拉丁美洲 5,131 8,010
**總計** **70,242** **108,558**
資料來源: Gartner (2010年6月)

沈哲怡表示,開發中市場行動付款的強勁需求,主要係由那些缺乏電腦或銀行服務資源,無銀行帳戶或使用非主流金融服務的人口所帶動,他們很自然地將手機視為一種付費平台。同時,較早採用行動付款市場的主管機關緊縮政策以提供更好的用戶保護,並對抗洗錢等非法金融活動。

簡訊服務(SMS)目前仍然主導行動付款的技術,無論是在開發中或是已開發市場的消費者,皆因它的普遍性和易用性而選擇這項技術。無線應用協議 /網絡可以支援客戶端下載或手機瀏覽器,較常被已開發市場的消費使用,主要係因數據機功能手機和主動數據傳輸模式的手機方案的市場滲透率較高。

多數金融機構仍未發現距離無線通訊(NFC)付款的成功案例,特別是它提供類似非接觸式卡的功能,但卻添加手機系統業者和其他生態系統合作夥伴往來的複雜性。

沈哲怡建議,開發中市場的行動付款服務業者宜進一步研究服務互通性的可能,以加速提高市場接受度,並促進良性競爭。她表示,解決方案供應商應確保平台的靈活,讓銀行和電信業者的系統能在平台上同時運作,以備在當地進行客製化部署。

另個群組如金融機構,可透過行動付款以接觸傳統基礎建設中難以接觸的無銀行帳戶或使用非主流金融服務的消費者。他們需與開發中市場的手機系統業者合作,以利用其品牌知名度和服務優勢。然而在已開發市場中,金融機構應與大型零售商和網路商家合作,將行動付款機制建立在現有的購買和付款行為上。

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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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