網路天后的十大網路關鍵趨勢提點(二)
網路天后的十大網路關鍵趨勢提點(二)
2011.10.23 | 科技

有網路天后之稱的Mary Meeker,18日在Web 2.0高峰會上,再度精闢分析當今行動運算、電子商務、廣告等網路產業的十大趨勢與關鍵

4. 電子商務:

首先審視2003年第一季到2011年第二季,美國電子商務市場保持超過整體零售業整成長速度;目前美國消費者仍持續從實體世界移往網路世界,統計至今年第二季的美國電子商務網站營收已占零售業總營收8%,代表著電子商務市場未來還有很大的成長空間。行動電子商務也在快速發展中,過去三年間,eBay、PayPal、Target、Amazon和Square所接受的行動購物支付總額皆大幅上揚,eBay行動購物營收更是已經突破40億美元。

在現今高度行動化且透明化的環境當中,「比價」顯然成為最重要的商務元素之一,今年七月comScore調查,美國智慧型手機用戶放棄到店頭購物的主要原因之一,是在網路上找到更便宜的商品(占比52%),以及在別家商店找到更便宜的商品(占比51%),其它原因尚包括看到商品負評(占比34%)、買到類似的替代品(占比21%)等。

此外,結合行動技術之後,本土商業服務(Local Commerce)也開始大放異彩,大致上可分為四大類,分別是(1)從折價券創造需求:以Groupon和LivingSocial團購網站為代表,在美國用戶數超過2千萬人;(2)行動支付結合商品管理:以Square和OpenTable為代表,在美國用戶數超過2百萬人;(3)以平價結合商業資訊:以Yelp點評網、Google Places為代表,在美國用戶數超過4千萬人;(4)以簽到打卡結合實際到客量:以Foursquare、Gowalla為代表,在美國用戶數超過1千5百萬人。

5. 廣告(Advertising):

觀察各類媒體(包括印刷、廣播、電視、網路、和行動網路),用戶花在網路和行動設備的時間較多,已占據所有媒體時間25%和8%,但是廣告主在這部分得投入卻相對較少,只有19%和0.5%,在美國大約代表200億美元市場。

再仔細研究相關網路廣告表現,今年全球網路廣告營收約為730億美元,每人平均廣告營收49美元。網路廣告龍頭Google的廣告點擊成本持續成長,今年第三季Google廣告利潤93.35億美元(成長33%),付費廣告點擊總次數為168億7,600萬次(成長28%),平均每次點擊成本為0.55美元(成長4%)。

此外,comScore統計至今年六月,美國用戶花在社群網站的時間已經正式超越入口網站,代表社群網站將掌握越來越多的廣告預算;八月份美國顯示廣告市場當中,社群網站占比已達30%,更是已經超過入口網站的21%,其次是娛樂網站(14%)和新聞資訊網站(11%);社群網站顯示廣告的CPM(每千次顯示成本)為3.80美元,高於入口網站的2.45美元,不過略低於新聞資訊網站的5.30美元,和娛樂網站的4.25美元。

6. 內容創造(Content Creation)****:

目前內容創造正走向越來越廉價的趨勢,內容產業的價值正從過往的內容創造的角色偏重至資訊聚合的角色。

曾是大宗內容來源的美國各大報社們,營收已經連續五年下跌,每季營收更從2006年約140億美元,跌至今年約60億美元,相比之下,網路內容生成者Google的營收卻是年年穩定上升。從經濟學角度來看,數位內容的邊際成本為零,如何在現今狀況下,該如何產出具差異性的內容呢?Mary Meeker向大家推薦另一位演講者-Joanne Bradford(社群媒體網路公司Demand Media營收長),她認為「專家」將是扮演內容匯集的重要角色,得仰賴專家的內化功力,整合網路上的爆炸式資訊。

網路天后的十大網路關鍵趨勢提點(一):全球化、行動網路仍在起步、使用者介面

網路天后的十大網路關鍵趨勢提點(三):技術與行動優勢、二十一世紀的大潮流、網路身分識別、經濟面有太多不確定因素

出自KPCB

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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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