蘋果在行動支付市場的慢郎中策略|數位時代 BusinessNext

蘋果在投身開發高科技市場前，經常會先仔細觀察再伺機而動，這也解釋了為何它還未積極加入行動支付之戰。

據市調公司Gartner研究，行動支付市場預計於2016年達到全球6千億美元交易量。Google已於2011年推出其Google Wallet服務，Microsoft也於上月表示將推出全新電子錢包服務進軍行動支付市場。但比起這些公司，蘋果的動作似乎是秀氣了些。蘋果於上月公佈名為「Passbook」的服務，主打整合忠實顧客集點卡、各式票卡及折價券。但比此服務更引人注目的是，「Passbook」竟然並未直接連結至用戶的信用卡或簽帳卡，因此消費者並不能以它取代錢包。

Passbook

蘋果全球行銷總監Phil Schiller上月在一次訪談中很明確地表示，「電子錢包行動支付服務商個個搶破頭要爭一席之地，我們卻不這麼做」。蘋果對於新市場的一向採取觀望的做法。雖然蘋果是許多產業的革命者，通常它卻不是先行者，反而會等待其他公司先在一特定市場中殺出穩健好走的大道。

儘管目前按兵不動，由於蘋果已售出超過2億支iPhone，iTunes Store系統中更有4億筆信用卡註冊帳號，它在行動支付領域實際上很可能享有優勢。當Google於2011年推出Android支付系統的同一時期，蘋果的工程師及高階主管其實也正著手探索建立整合多種支付方式並內建於iPhone之新服務的可行性。但由於實行層面過於複雜，此構想並未獲得進一步開發。

蘋果團隊於是轉而思考開發行動App，讓用戶可透過使用各類支付卡片及折價券的可行性。與此同時，iPhone硬體部門也開始研究NFC（進距離通訊）等無線支付技術。NFC技術讓用戶可將手機靠近收銀終端機感應以近行付款，Google Wallet便使用此技術，而Microsoft的新服務也計畫跟進。

蘋果已取得一些NFC相關專利，但員工仍擔憂此技術之安全是否完全無虞，也有人憂心無法在不大幅影響iPhone電池壽命之下將NFC必需之晶片植入裝置內。蘋果高階主管對於零售業者採用NFC技術的進度也抱持懷疑態度，而產業分析師更預測此進度之緩慢，很可能在3～4年內業界採行率都不會見到顯著、有意義的增加。在種種疑慮之下，蘋果要真正跨出在行動支付市場的第一步，似乎還要熬上一段時間。

來源：WSJ

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。