讓Gmail功力大增的7大插件
讓Gmail功力大增的7大插件

每當談起電子郵件的現況,無論有多少新創公司試圖改善,但總括一句話「爛」。Gmail多年來也算是其中要角,所使用的線程訊息(threaded messages)及過濾器等特性,始終都在電子郵件領域,維持著領頭羊的姿態,但仍然難稱盡善盡美。

所幸,仍有不少人幫Gmail開發了不少強化「週邊」,讓使用者在電子郵件服務的體驗上稍稍加分。以下就是Gmail的七項插件(add-on)服務:

Rapportive

Rapportive服務或多或少已成為顯示使用者最近電子郵件收件者側欄的標準。然而,許多使用者卻非常惋惜此項服務最近被LinkedIn公司併購,並宣稱此項廣受歡迎的插件將不再更新。將Rapportive服務轉至Gmail專屬的Smartr收件匣,或另一種極少數的替代服務,都是可行之道。不論選擇何種模式,讓自己的通訊錄保持最新資料,是數位時代建立深遠關係的極佳之途。

AwayFind

為了跳脫電子郵件的嚴重紛擾,可以使用AwayFind的一些「眼不見,心不煩(out of sight, out of mind)」的技術。這些技術可以對電子郵件設定一些參數,如:如果此人下週內再度寄來電子郵件,就推至iPhone處。在這些情況下,AwayFind將在行動通訊裝置上利用簡訊服務,語音留言或iPhone及Android系統的應用程式通知用戶。如此一來,就可遠離電子郵件收件匣。

MailPilot

MailPilot最令人心動的就是把電子郵件收件匣用作待辦事項表。儘管收件匣本就常被做為待辦事項表使用,但從Gmail在右下角設有「工作事項專用介面工具集(Tasks widget)」來看,官方顯然認為,要直接把收件匣當待辦事項來用,還是有不足之處。現今的電子郵件應用程式只要郵件一經開啟,就被標註為已讀,完全無視其他可以採行的動作,如:刪除、回覆、或其他行為,而MailPilot就是靠這點「彈性」產生價值。

Find Big Mail

FindBigMail是一項非常實用的插件,不需多加說明,只要登入就可針對大型郵件進行檢視,查出誰是霸佔Gmail帳戶大部分容量的元凶。FindBigMail的介面靈活好用,但副作用是,FindBigMail會在帳戶中產生置放結果的新資料夾,所以,千萬不要一直點擊刷新按鈕,讓它一直進行郵件掃描。

SaneBox

SaneBox運用特定的演算法,決定電子郵件的重要性,並將其移至個別的資料夾中。SaneBox已和社群網路整合;可以持續提醒某人仍未回函;並具備一項頗令人喜愛的SaneBlackHole Unsubscribe功能,只要將電子郵件丟入SaneBlackHole資料夾中,就再也不會看到發送者的訊息,取消訂閱(Unsubscribe)亦復如此,輕點一下,就可將隨意亂發的電子郵件送入數位黑洞中。

Boomerang For Gmail

簡單又有效的Gmail專屬Boomerang,讓你在發送電子郵件之後,設定後續跟進的提醒功能,一旦未獲回音立即提醒。誠如AwayFind,Boomerang亦可歸屬於「眼不見,心不煩(out of sight, out of mind)」同一陣營。如果你之後仍需跟進後續事宜時,也能利用項下的日曆選擇器(calendar picker)挑選一個日期,用易懂的語言,告訴Boomerang何時發送訊息,如:下週(next week)。

CloudMagic

與Greplin個人搜尋引擎相媲美的CloudMagic,係漫遊於Gmail、Google應用程式、通訊錄、日曆、文件、及Twitter更新的一項搜尋服務。安裝了這項延伸服務,CloudMagic將在Gmail及Twitter中置入一項搜尋功能,而這項功能亦可用於行動通訊的應用程式上。進階操作員(Advanced Operators )如同內容項目,可經由搜尋Google文件中的資料,協助記錄交易內容。

當然,Gmail官方內建的Gmail Labs(研究室)本身就有許多不錯的額外功能,在嘗試上述外部的應用前,絕對是想增強Gmail使用效率的你,應該優先看看的地方。

來源:TechCrunch

 

關鍵字: #Google #數位工具
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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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