OVUM~2011年亞太軟體市場突飛猛進,成長超過8%
OVUM~2011年亞太軟體市場突飛猛進,成長超過8%

根據OVUM歐文的研究,亞太商業軟體市場會在今年突飛猛進,伴隨8.4%的成長,達到460億美金的規模。

獨立科技分析師在最新的預測報告中提出,此領域今年開始迎來全球經濟衰退後的真正復甦,原本此領域2010年完全沒有成長。

前景看好意味著商業軟體領域未來四年將以年複合增長率8.9% 的速度增長,在2015年達到650億美金的規模。強勁增長的理由包括爆炸般的大量數據,企業行動性的提升,轉換到雲端運算和新興市場,例如中國和印度的巨大需求,日本、南韓和澳大利亞預計也會展現個位數的強勁增長。

資訊管理軟體領域會遇上所有商業軟體領域中最高的收入成長。此領域在2010年到2015年之間將以CAGR 將近11% 的速度成長, 因為企業努力解決不斷劇烈增加的大量數據,並且試著從中提取商業價值。

OVUM歐文首席分析師 Tim Jennings 分析說:「隨著全球經濟持續復甦,IT投資的重點正從後端辦公室自動化和事務處理的傳統領域,轉向開發資訊以增加商業價值。

「企業持有的資訊數量持續以驚人的速度增長,需要投資IT以管理這些資訊,並且透過商業智能和分析學之類的技術,將資訊轉換成可操作的情報。」

OVUM也發表了一個新的供應商排名分析,報告中描繪了哪些公司正在主導軟體市場。微軟仍然是亞太區第一大的軟體公司,擁有超過20%的市場占有率。排在後面的分別是第二名的IBM,第三名的Oracle和第四名的SAP。OVUM首席分析師 Richard Edwards 表示:「微軟依然是主要業者暨市場開拓者,亞太區2010年的收入是660億美金。此公司過去20年多年獲得巨大的質量和速度,看起來這將維持此公司在短期和中期之內不墜。

「然而它的創新程度卻沒有跟上市場上其他人的腳步,它的所作所為剛好足夠讓它不被淘汰,但它不是市場裡的明星。」

雖然資訊管理軟體會有很強勁的成長,OVUM的圖表顯示所有領域都有健全成長的願景。資訊安全軟體市場在2010年到2015年之間的CAGR是10%,同時期應用軟體的CAGR也高達9.7%。

Jennings 接著說到:「公司組織正在掙脫桌面IT的桎梏,讓行動工作者使用任何設備在任何地方接取系統。行動革命會產生強勁的行動應用程式的需求,以及支援此轉型的發展和管理平台需求。

「雖然雲端運算全面來臨的日子還早,但是未來五年會加速成長,隨著公司組織進一步轉移到軟體作為一種服務(SaaS)模式,並且將他們的數據中心轉變為混合公共和私有雲端運算基礎設施的組合。這將會帶來基礎建設和應用程式服務的新需求。」

新興市場也對軟體市場的預計會有的強勁成長有著重大貢獻。Jennings 補充說:「世界各地的新興市場對於科技帶動的擴張永遠不滿足,通常不受成熟市場據點的拖累。」

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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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