【電子商務實戰講堂之三十】Teeology.com─珍妮佛羅培茲也加入電子商務時尚T-shirt銷售
【電子商務實戰講堂之三十】Teeology.com─珍妮佛羅培茲也加入電子商務時尚T-shirt銷售
2012.08.01 | 科技

今天我們要歡迎一個新的好萊塢明星來加入我們的電子商務領域,繼 潔西卡艾芭的無毒家用品 Honest.com 之後的Brian Lee 又一力作,找了全美最有名的女人之一珍妮佛羅培茲(Jennifer Lopez),大家可能都聽過他的大名甚至與保險公司保了他最有名的翹臀兩億美金的事蹟,這次他們合作的項目是做時尚的T-shirt銷售網站,除了 J.Lo 以外因為有「Brian Lee」這個名字,所以大家都相信這又是一個會成功的項目。

其實我追這家公司有點久了,之前他們網站還在準備Landing page的時候我就註冊登記在等通知了,本週剛開張,之前在 Techcrunch 上的報導 ,標榜著:「Crowdsourcing 群眾外包」「Competition 競爭與投票」「Socialnetworking 社交網路」的因子綜合而成。

Teeology.com 的方式是:

1.收集各地網民投稿來的設計款式,並由 Teeology.com 的 Curators (J.Lo + 名設計師們)決定好款式後上來給大家投票7天。

2.你可以直接預定也可以只投票,但是預定的投票權重最高(當然!因為有人要買阿!)。

3.輸了的款式不會出現,贏了的款式可以永遠在 Teeology.com 裡買的到,並且預購的人可以免運費只付商品價格收到商品。

又來了,名人挑選過的商務應用

上次我們聊到Curator「策展人」的效應,意思其實就是「個人品牌」,以往我們只在乎明星代言款,但是因為網路的發達,讓素人也有機會成明星,Curator的效應越來越大,所以現在開始從新聞應用「名人轉貼新聞,名人發言」轉到商務應用了。

全面投票,社交電子商務

美國因為「American Idol」還有「America's Got Talent」(類似星光大道)的關係,票選與互動在生活應用中不停出現,死板的結帳式電子商務也漸漸的開始發生觸媒轉換,Facebook影響了我們的生活與習慣,另外 Teeology.com 也應用了「邀請你的朋友」可得$20的購物金,這類型的內容,我想以往很靜態的網路服務,在Facebook與Twitter還有行動網路的普及之下,將會全面的改變並都「從現實中搬上網路來」。

我每天看很多國外的網路服務,每週介紹給大家新的酷的國外電子商務模式,不僅是希望能讓有興趣的朋友可以經過我這個Curator給你更有趣的知識,也希望大家能夠知道其實世界上的商務方式還有很多,我們應該要更時時刻刻的去想新的模式,為自己的商務模式進步,帶來新的價值,不停的往前進步才是創業與產業革新的重要態度。

呂元鐘 Max Lu現為Buyble 國際代購2.0 、Buytheway 買物誌

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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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