Evernote台灣駭客松第一名Slidenote，要站在巨人的肩膀上拼流量|數位時代 BusinessNext

在前不久獲得Evernote 2012 台灣駭客松第一名優異成績的團隊「Slidenote」，經由這次採訪和我們分享團隊創作的過程。Slidenote是出自一群熱愛Evernote服務的開發團隊之手，也因為如此，當提起創作動機，團隊臉上笑容滿面、展現自信神采肯定的說：「我們的理念和Evernote一樣，我們只做我們自己想用的產品。」

團隊左至右戴克任Andy、連軒甫Randy、許文昌Tim、陳暉鈞Rex。(攝影/侯俊偉)

團隊成員共4人，他們都是一群相當喜愛Evernote的重度使用者。也因為本身有著大量需求，產生開發Slidenote的動機。團隊成員之一、同時也是粉多交友網站的工程師陳暉鈞，舉例說明，「當我們代表公司出去參加活動、研討會，就需要做簡報跟主管報告，但用2個小時做成的筆記，卻要花上4個小時做成簡報！」當時便想著：如果能有個程式可以直接把我們打好的筆記立即轉為簡報該有多好！

想法不斷在腦中迴盪，直到報名Evernote 2012台灣駭客松，才決心化作行動，將想法做作實際產品。在比賽之前，一干人開始利用零碎的時間討論，畢竟4人都各自有不同的正職(分別來自趨勢科技、粉多交友及好客民宿)，能湊起來的時間並不多，只能利用在競賽中密集的30個小時內，做出第一個雛型。

透過Slidenote，使用者在Evernote所做的筆記內容就會同步轉成簡報，幫你自動排版、加上特效，產生連結後即能分享出去，接收者透過瀏覽器可跨平台觀看。他們難忘的回憶著：「去參加比賽時，別人一開始都是狂寫程式，到最後一天才在做簡報，而我們是第一天就在做簡報了。」

最令團隊感到驚訝的是，在後來飛到舊金山參加的Evernote Trunk Conference發表會上，有一位來自韓國的參賽者在他們不知情的狀況下使用他們的服務。成員之一的開發者戴克任說，「當他站在台上簡報的時候，即便內容滿滿是我們看不懂的韓文，還是很開心有人肯定我們的服務！」因為對於開發團隊來說，沒有什麼事比得上有人願意使用他們的服務來得有成就感。

在發展過程中，還有個鮮為人知的小插曲，陳暉鈞等人向我們透露，「EverKeynote」是他們產品做出來的第一個命名，團隊顯然非常滿意，因為在服務尚未做出時就已經搶先將網域註冊好了。但因為命名和商標與Evernote過於接近，因而被禁止使用，才改為現在大家看到的Slidenote。

即便如此，團隊仍不受影響，依舊對於產品信心滿滿。不只針對個人用戶，對於商務應用的規劃他們也已開始著手構想。由於可同步的特性，只要在筆記上修改內容，簡報也會同步更新，許文昌表示，「無論到底改了幾次，保證資料都是在最新版本。」下一步會隨著使用者的需求開發客製化版型、企業CIS標準版型。

隨著使用Evernote的人數大幅增加，市場上早已佔有一席之地，Slidenote在推廣上明顯省力許多，也難怪團隊成員之一的連軒甫會笑著說：「搭上Evernote的使用流量，我們的服務是站在巨人的肩膀上。」

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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。