編輯部說明~本刊一月號「台灣企業網站五十強」排名 中時電子報位列第二
編輯部說明~本刊一月號「台灣企業網站五十強」排名 中時電子報位列第二
2009.01.10 |
**編輯部說明:**
**本刊一月號「****台****灣企業網站五十強」排名 中時電子報位列第二**
 
《數位時代》編輯部在一月號雜誌中,發表「台灣企業網站五十強」專題排行榜,因對中時電子報網站引用不同網址,而導致排名未能反映真實狀況。在更正的排名裡,中時電子報位列第二。原排名對中時電子報所造成的困擾,《數位時代》深感歉意。而造成新舊排名差距的原因,編輯部說明如下:
 
本次專題排名,是引用網路測量研究公司ARO(2008年9月到達率)及美國網站Alexa(觀測全世界網站流量排名,我們採用的是2008年9月-11月的資料)雙邊的流量資料,由此產生台灣實體企業網站在網路世界的排名榜單。
 
Alexa資料庫撈取台灣網站資料時,編輯部碰到若干本土企業與外商同時擁有.com及.com.tw兩種網址,為了強調是「台灣企業網站為主」的流量觀察,編輯部因此以.com.tw網址為優先處理排名。但經研究,此一原則並未能適切反應中時電子報在市場上的真實狀況,也間接使得《數位時代》一月號中的排名結果出現部分偏差。
 
在一月號《數位時代》中的報告中,中時電子報的排名是以[www.chinatimes.com.twAlexa上的統計資料作為基礎。但若以中時電子報正式註冊網址](http://www.chinatimes.com.tw%E5%9C%A8alexa/) [www.chinatimes.com](http://www.chinatimes.com/)來進行排名時,中時電子報在「台灣企業網站五十強」的排名中將名列第二。
 
中時電子報開站時間為1995年,是企業網站五十強榜單中最早開始經營網站的先行者,長期經營網路社群,以各領域名人部落格創造網路閱讀黏性,另外也致力推廣影音整合,屢屢創造線上話題,是企業網站排行榜單中,勇敢挑戰各種創意的網路贏家。
 
**表一:四大報網站比一比**
企業名稱/網址
分類排名*
ARO到達率排名
(ARO到達率)
Alexa排名
(Alexa原始排名)
網站特色
聯合新聞網
udn.com
1
1
(39.16%)
1
(1284)
以聯合新聞網、聯合知識庫為中心,用網路帶出70%看不見的營收。
中時電子報
www.chinatimes.com
2
2
(20.12%)
2
(3367)
時報媒體集團的內容整合平臺,加入中視、中天影音新聞。
壹蘋果網絡
1-apple.com.tw
3
3
(16.74%)
3
(4019)
運用大量照片,將新聞圖像化;討論區熱烈,黏著度高。
自由電子報
libertytimes.com.tw
4
4
(13.84%)
4
(6898)
以提供《自由時報》新聞內容為主,設有讀者園地。
**表二:報紙與電視網站綜合排名**
企業名稱/網址
分類排名
ARO到達率排名
(ARO到達率)
Alexa排名
(Alexa原始排名)
網站特色
聯合新聞網
udn.com
1
1
(39.16%)
1
(1284)
以聯合新聞網、聯合知識庫為中心,用網路帶出70%看不見的營收。
中時電子報
www.chinatimes.com
2
2
(20.12%)
2
(3367)
時報媒體集團的內容整合平臺,加入中視、中天影音新聞。
壹蘋果網絡
1-apple.com.tw
3
3
(16.74%)
3
(4019)
運用大量照片,將新聞圖像化;討論區熱烈,黏著度高。
自由電子報
libertytimes.com.tw
4
4
(13.84%)
4
(6898)
以提供《自由時報》新聞內容為主,設有讀者園地。
TVBS電視
www.tvbs.com.tw
5
6
(5.95%)
5
(17154)
TVBS電視頻道家族的網站,提供節目時間、討論區、網路直播等服務。
台視全球資訊網
www.ttv.com.tw
6
5
(9.14%)
6
(17321)
台視節目討論區、熱門節目演員部落格,另外會員可在站內玩電腦小遊戲。
緯來電視網www.videoland.com.tw
7
7
(5.27%)
7
(20476)
緯來旗下八個網站的節目簡介與節目部落格等電視頻道資訊。
八大電視台
www.gtv.com.tw
8
8
(5.24%)
8
(28313)
八大電視台節目時刻以及頻道討論區,還有主播部落格。
資料來源:創市際『ARO網路測量研究』報告、Alexa網站
 
* 本次排名過程中,撈取網路流量測量單位──ARO創市際市場研究顧問公司2008年10月份資料,再加上監測全球網站使用情形的美國Alexa網站中,找出報紙與電視企業在2008年10~12月的平均全球排名(數據抓取時間為2009年1月9日)。兩項指標依原始排名高低重新排列出從1開始的連續排名,該網站的連續排名即為單項指標的得分,兩個單項指標相加,得分越低者排名越前面,若有相同得分者,以觀測時間較長的Alexa排名做比較,得出最後名單。
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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。」

國泰人壽-3.jpg
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。

國泰人壽-5.jpg
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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