【Inside】台灣或許的確有Angry Birds的機會
【Inside】台灣或許的確有Angry Birds的機會
2012.04.20 | 創業

早上筆者看到臉書上朋友 Boris的留言

10天全球破200萬下載,好屌的《Burn The Corn 爆爆玉米粒》,果然是台灣之光阿

一時好奇,透過Boris直接聯繫了Burn The Corn App的作者**周庭峰**,瞭解一下這個團隊是怎麼突破重圍的,有沒有什麼厲害的“策略”與“規劃”,怎麼會有這麼漂亮的成績?

看看上圖,這是周先生做的app,於4/7截止的那週的下載量圖表 – 每日大概都在二三十萬下載數字。根據筆者拿到的所有下載歷史資料顯示,這樣的情況維持了十天,到了改回收費後這種瘋狂的情況暫時停歇。

透過臉書,筆者與開發者做了一些討論,得知幾個重點:

1. 沒有資金

> 我三四個月沒有工作在開發這款遊戲
> 我也沒打算要創業..只是一心想要做一款自己的遊戲而已

2. 跟外包美術團隊採取拆帳合作

美術他們是蠻受歡迎的外包團隊….我當初給他們製作費跟 50% 未來的收益, 他們選後者

3. 不到一個月超過三百萬下載

> (十天)應該超過 200 萬
>
我沒有去 count 那些數據..但最高的時候每天都有 20 幾萬 > >
所以應該(十天)有 200 萬 > >
0.91 (版)在亞洲大概 15 萬 > >
> 後來 0.95 (版) 全世界大概有 265 萬的下載
### 4. 根本不知道為什麼下載量會暴衝
> 0.95(版) 3.20(發佈), 然後未來要做限時免費,調高了價錢 1.99
>
然後一週後才改為 free > >
> 之後就爆炸了 > >
本來的計劃是限免只為了在美國可以衝數十則 review ..好去跟 free app a day 談 promo > >
結果就爆量了…. > >
### 5. 還沒開發完,且對這個受歡迎的結果相當意外
> 目前 0.95(版) 已經是改為 0.99(版) 了.. 1.0 版本不會調降價錢,老實說我們一開始上架只是當做 beta 的心態先丟上 app store 讓未來審核可以快一點(通常第一次會比較慢),但成功真的是有點意外
>
包括上一個比較大的 update 0.95 會一開始的到大陸排行榜第二名,跟後來美國排行榜第三都是意料之外的事情 > >
> 對我們來說 1.0 才是這遊戲真正完成的版本,只是沒有想到提早 release 的版本既然莫名其妙的得到一點小成功。

台灣也有Angry Birds的機會?

Burn The Corn App還沒開發完成1.0的產品的莫名其妙大下載,美國排到第三名,破六千好評,筆者看台灣Angry Birds的機會,應該的確是存在的。

不過,這個機會可透過政府也舉辦了各種競賽,獎勵,或策略性投資,就能收成來嗎?

仔細看周先生的團隊組成,運作方式,與成功的點,會發現台面上看到的鼓勵app創新方式並不能促成這個成功,這部分值得大家反覆深思。

對此,筆者一直認為,創新的business 是由創新的環境所造就,而非設定一個創新的目標去引導,去達成。而創新的環境從政府來看,不外乎鬆綁一些過時的法律規定,租稅減免鼓勵創新投入,或是簡化政府流程,建立單一窗口等等。

常見的競賽,或特定目的的引導,應該反而會是創新最大的絆腳石。尤其在app產業還沒找清楚自己方向,確認成功模式的產業初期,有資源的政府官員們不得不察,請小心別揠苗助長了。

小結

最後,筆者要再次恭喜Burn The Corn團隊這個不預期的爆紅結果。台灣人才素質優,或許的確是有Angry Birds的機會,不過,在做法與良性環境的建立上,大家跟政府都要一起加油。

來源:Inside部落格

 

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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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