【Meet創業之星】EzMoBo─遊戲+交友，掌握行動社群大未來|數位時代 BusinessNext

智慧手機的普及，讓眾人皆高呼「行動世紀」已經來臨，也因此，世界各地的開發者皆絡繹不絕的湧向App應用，然而在iPhone出現之前，手機早已是現代人生活中不可或缺的工具，今天介紹的創易通科技EzMoBo 團隊，其獨特之處，在於2001年時就看好行動領域的發展而成立，而到了今天，他們對「行動」的信心，當然更是有增無減。

與目前許多看到行動商機才投入的開發者不同，對創易通來說，今天的行動格局，有不少其實是他們期待已久的「未來」，不過，執行長黃凱偉相當謙虛，把功勞都歸給了開啟後PC時代的蘋果創辦人賈伯斯。然而，綜觀創易通過去的發展歷史，儘管當時的技術(平台、頻寬)受限於時空背景，必須得要一個地區一個地區的與電信商、代理商洽談，但其產品除了以行動為平台外，社群則是另一個明顯的特色，在現在人人都用Facebook的時代，社群的概念自然理所當然，但創易通在當時便積極開發具備社交元素的產品，足以證明黃凱偉的眼光確實獨到。

這家台灣行動時代的先驅，在App熱潮來臨時當然也不落人後，除了是台灣首波投入iOS平台的開發者，也是目前台灣iPhone遊戲數量開發最多的廠商，其最新的遊戲─ Wonder Fish ，更可說是集其過去經驗大成的作品。以雲端為開發基礎，讓Wonder Fish為將來的跨平台發佈做好準備，而鑒於單機遊戲生命週期的「早逝」，Wonder Fish的社交線上遊戲性質，加上養成(養魚賣魚)、收集(魚種卡片、釣竿等道具)，以及未來將登場的LBS特性(不同地點的特殊魚種)，都是延續使用者「黏度」的有效機制，而就算是本來對釣魚一點興趣都沒有的人，看到模擬甩竿的釣魚動作(前後擺動你的iPhone！)，大概也會手癢想試試。

不過，目前只有在歐美上架的Wonder Fish，台灣的朋友若不使用iTunes的美國帳號，就得等到3月才有機會嚐鮮，而黃凱偉也表示，Wonder Fish是他們對行動社群未來想像的第一步，之後會有更多的產品，以這裡為起點，做更多的串連。這家早早耕耘於行動領域的「老兵」，面臨時代的交替，不僅沒有凋零，跑得還比許多新人更快更積極，而且，似乎有許多力氣，仍未完全使出呢。

創辦人Founder

執行長黃凱偉(上圖,右)與大學同窗共同創立

團隊Team

總人數約30人，含行銷企劃、技術、美術等，Wonder Fish開發人員約8-9位。

公司服務Project

創立以來致力於整合手機行動加值服務，跟各大電信業者和手機製造商有密切的合作關係,08年iPhone發表後，開始進軍智慧手機市場，是台灣第一批投入各類智慧型手機平台(Android、iPhone)遊戲及應用程式開發的廠商，開發的軟體在各平台皆有良好的評價及下載量。

成立時間Founded Time

2000年12月

商業模式Business Model

使用者下載軟體收入，APP內廣告，APP專案， App內消費(IAP)

網址Website ：

網址： http://www.ezmobo.com/ezmobo/

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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。