【Meet創業之星】BUYBIKE機車分期網站─找回你的騎士精神|數位時代 BusinessNext

在台灣，機車是最廣受大眾歡迎的現代交通工具之一，而對年輕人而言，擁有一部機車，不只是代表以後不用再跟一堆人擠公車、捷運，更重要的是那「成年禮」般的象徵意義，也因此，第一部機車，當然都希望透過真正值得信賴、專業的賣方來取得，在這一點上，老店新開的 BUYBIKE機車分期網站，可說是許多人心目中的唯一選擇。

位在新店北新路上的全富車業，儘管是賣了40年機車的老字號，可從沒把賣車當做一件一成不變的事。網路起飛的時候，便早早創立取名BUYBIKE的公司網站，不過一開始目標就跟多數機車網站一樣，只當個做形象、放廣告的地方。屬家中第二代的高嘉隆，在加入家族企業時，網路購物正蓬勃發展，公司也開始透過各大線上購物平台賣車，然而，網路的無遠弗屆雖然得已接觸以往沒機會的客源，本就是低毛利的機車產業，卻也因為平台業者的加入，利潤變得更少。

同理可證，幾乎只以價格為依歸的網路平台，為了以更低的成本取得商品，跳過他們這些盤商，直接與製造商接洽，也是未來的隱憂，於是，高嘉隆明白，因為不能跟網購平台一樣，所以只能跟他們不一樣，BUYBIKE便轉型成現在的網路購車平台。

由於機車屬於高單價商品，而且是屬於會想要實地操作的項目，因此消費者使用網路購買的心理門檻頗高，所以高嘉隆主要推廣的商品，都是相對低價者，且目標族群，當然是對網路購網物較為接受的年輕人，也因此，為了方便仍未擁有充分自主經濟權的客戶，除了向銀行爭取到較一般購物網站更多期數的分期付款方式，也提供簡單清楚的試算表，讓消費者能真正了解自己的花費，如果這樣還不夠，線上即時的客服系統，較拍賣平台上的「時差」問答，在解決問題上一定更有效果。

而正如現今許多網路服務的走向，BUYBIKE不只是買車的的地方，也是一個社群，除了有自己的粉絲團、消費者購車心得的分享，還拍攝了自己的形象短片掛在關網首頁，甚至連週邊商品都有生產，正如最近BUYBIKE才加上的標語─by Kighthood，高嘉隆希望，這個社群分享的不只是訊息，更是一種精神。

全富車業創立於1964年，04年推出BUYBIKE網站

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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。

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。」

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。

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。

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。