品牌商的危機處理,金牌得主的品牌管理
品牌商的危機處理,金牌得主的品牌管理
2008.08.25 |

北京奧運賽事最讓人震驚的選手有兩位,一位是美國游泳選手邁克.菲爾普斯( Michael Phelps ),連續八屆拿下奧運金牌,破紀錄的表現為他換來數不清的品牌代言機會;另一位則是被視為金牌篤定到手的中國體育明星劉翔,他在 8 月 18 日宣布退賽,引起全球一片嘩然,風波延續了好幾天。

兩件新聞一喜一哀,卻都各自延伸出實際的行銷課題:一個是考驗品牌商的危機處理能力,另一個則是考驗名星運動員的品牌管理意識。

包括聯想、可口可樂、伊利(中國乳業龍頭)、 Visa 、 Nike 等品牌大廠在內,都因為劉翔宣布退賽而砸了算盤,因為他們早已在這位 2004 年雅典奧運金牌得主身上投入了大筆贊助費用。在中國的運動員中,劉翔是僅次於姚明最受期待的選手,在他身上投注行銷資源絕對是合理的打算,只是沒有人料到這些行銷投資會在比賽前就提前歸零。

有人說,這代表品牌商不該將所有的行銷資源傾注在單一運動員上,但更正面的啟示是,這更代表品牌應該審慎做好危機處理。聰明的廣告商不會就此終止對劉翔的贊助,落井下石是危機處理的大忌,另外則是設法將傷害降到最低,甚至是運用訊息策略,將危機轉為行銷助力。

在所有贊助劉翔的品牌商中, Nike 最早做出回應,也最為成功。 Nike 在《中國日報》刊出了大篇幅的形象廣告,以劉翔誠懇而複雜的表情,配上「愛運動,即使它傷了你的心」的訊息訴求,建立起所有中國民眾對劉翔 的同理心,而這樣的訊息正好構連到 Nike 品牌精神中對熱愛運動、忠於自我的訴求,等於是借力使力。如同 Nike 發言人迪恩.史托耶( Dean Stoyer )對外所說的,「勝利並不是體育的全部,表現更為重要,」Nike 為所有的品牌商上了寶貴的一課。

風光摘下第八面金牌的菲爾普斯,則是因為接下了大量的廣告代言,面臨了個人品牌管理的問題。除了原本為 Visa 代言之外,菲爾普斯也將為家樂氏的早餐脆片與玉米脆片代言,並且與麥當勞也有贊助協議,但這卻引來了一些營養學家的非議,他們認為,家樂氏早餐脆片所含的糖份過高,麥當勞的食物也始終不利健康,菲爾普斯為這些品牌代言,可能會進一步惡化美國兒童過胖的社會問題。「像菲爾普斯這樣有影響力的公眾大物,在選擇代言的產品之間,應該慎重思考所應揹負的社會責任,」國際兒童肥胖基金會資深顧問道格拉斯.卡斯特( Douglas Castle )表示。

事實上,菲爾普斯不只自己拼命代言,也為自己的親人接下代言的機會,北京奧運官方贊助商嬌生( Johnson & Johnson )就找來菲爾普斯的母親為旗下的嬰兒用品代言,拍了一段30秒的代言廣告,在閉幕式上播出。

往下滑看下一篇文章
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。

國泰人壽-2.jpg
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。」

國泰人壽-3.jpg
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。

國泰人壽-4.jpg
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。

國泰人壽-5.jpg
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓