Meebo 即時通隨時聊八卦|數位時代 BusinessNext

這是典型矽谷創業的例子。Meebo創業的辦公室，就在史丹佛大學校園外圍的街道上，一層樓高的小平房，裝潢簡單卻不失特色。進門處，擺著一架帶有復古風味的棕色鋼琴，琴譜架上未收攏的琴譜，今年不到三十歲，本來在史丹佛大學就讀ＭＢＡ碩士課程的史汀伯格（Seth Sternberg）決定休學，把他與好友伊蓮（Elaine Wherry）及珊蒂（Sandy Jen）共同開發出來的跨平台即時通訊網路平台「Meebo」，當作他創業的出發點。
「我們常透過網路即時軟體跟朋友聯絡，但目前的即時軟體彼此不能互通，而且一定安裝軟體在電腦中，如果不在自己電腦旁邊，使用起來真的很不方便，」史汀伯格說，正因為如此，他與另外兩位創業夥伴任珊蒂及伊蓮威瑞，決定利用每個人的專長，由他負責產品策略方向，史丹佛大學畢業、曾在矽谷知名ＩＣ設計公司智霖（Xlinx）工作的珊蔕負責後端伺服器系統規劃，也是史丹佛電腦科學系畢業的伊蓮，專攻整個網站架構及介面設計。
進入Meebo的網站，只要輸入既有即時通訊的帳號密碼，經過認證後，即可以開始與朋友進行對話，不受電腦限制，甚至可以避掉企業內部防火牆，目前已有四十六種語言版本。截至今年五月，Meebo目前一天的登入人次超過六十萬人，傳送訊息量高達三百三十萬則，在上線尖峰期間，甚至一秒鐘就要傳送一千多則訊息，「能夠穩定且即時地處理訊息的交換，是我們最大的競爭優勢。」
二○○四年八月，他們開發出目前版本的雛形「Meebo3」，二○○五年九月公用正式版本上線。不像許多創業家，常常先募到了款，才開始發展產品，耶魯大學政治系畢業後，曾在ＩＢＭ工作過兩年的史汀伯格，採取先將產品開發出來，再向創投公司募集資金的策略，「假如我們先去找錢的話，我們就必須花較多的時間，處理非線上的（Offline）的行政工作，那會嚴重拖慢我們發展的速度。」三個月後，他們才對外進行第一波的募資（Series A）行動，從矽谷水杉創頭（Sequoia Backing）及瀏覽器發明人、也是網景創辦人馬克安卓森（Marc Andreesen）那邊，一共獲得了三百五十萬美元。
在募資的過程中，還發生一段小插曲。史汀伯格在朋友的介紹下，得到安卓森碰面的機會，「他覺得Meebo不只是一個網路平台工具，而是媒體，過去網站經營講的是抓住使用者眼球（eyeball）的網頁瀏覽，現在要抓住使用者的時間（user time capture），」史汀笑說，雖然他與安卓森的談話氣氛良好，但見面之後，近一個月都沒有消息，「我們還想說可能Meebo還不夠酷吧。」沒想到之後安卓森寫信給他，表明要投資Meebo成為股東的意願。
「有趣的事情現在都發生在網路上，」史汀伯格說，目前Meebo全職工作人員只有七位，但發展至今尚稱順利，使用者的回饋對他們幫助很多，「不論是在我們個人的部落格或是網站的論壇，網友都會熱心地告訴我們系統哪裡有蟲（bug）、或是提出一些關於新功能的想法，」他說，暫時放棄學業是有一點遺憾，創業的未來也可能還有很多艱苦的挑戰，但有機會走過這麼一遭，「真的是人生一段相當美好的經驗。」

Meebo／www.meebo.com
成立時間：2004年8月
執行長：Seth Sternberg
總部：美國加州帕羅奧圖（Palo Alto）
Web 2.0特點：Ajax、網路平台工具

為守護保戶資產，南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量，自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」，自 2024 年底完成開發後，截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元，並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產？

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋：「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型，不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰，還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案，讓客服人員可以主動提醒與關懷，有效降低詐騙風險，守護客戶資產安全與信任。」

從詐保到詐財，壽險業面臨的風險加劇

過往，壽險業者面對的主要風險是保險詐欺，例如，透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金，然而，隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化，這類手法已快速進化，從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式，轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性，也直接影響保戶資產安全。例如，詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資，再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款，最後要求將資金匯到不明帳戶等，壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出，南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件，很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件，南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件，更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型，用前瞻科技主動攔截風險，強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時，南山人壽面臨兩個挑戰：首先是壽險的交易頻率低，導致資料稀缺；其次，是詐欺樣本比例高度失衡，導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰，南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練，爾後，透過集成學習（Ensemble Learning）整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀，提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示：「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後，我們除了將模型串連至臨櫃客服系統，以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級，協助客服人員快速識別高風險個案，主動介入並阻斷詐騙，更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制，持續優化模型辨識精準度。」

「自適應演進」指的是，客服人員會依據模型亮起的燈號，結合系統提供的關懷提問表，向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問，如資金用途、是否接獲可疑來電等，藉此釐清是否存在異常情況，並將相關結果回貼標籤，作為後續調校模型的關鍵訓練素材，讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄（MOU），在合規架構下共享情資，協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充，南山人壽目前正與電信業者合作，將其超過 1,400 項特徵因子導入模型，有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度，使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示，詐騙的手法日新月異，AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外，更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制；如同維持客戶服務的品質一樣，刻不容緩。

李淑娟表示：「隨著模型的持續優化，黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制，以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說，當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時，系統就會開始運作、提前識別風險，針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群，系統也會即時偵測，當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手，南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是，南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程，而是從 SAFE–Skilled（防詐訓練）、Awareness（全民防詐）、Fintech（科技運用）、Engagement（聯防合作）–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面，南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式，也持續透過內部教育訓練，以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式，全面提升員工識詐、阻詐的能力，達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面，南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片，並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣，協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢；更主動走入偏鄉、校園與新住民社群，並針對聽語障人士製作友善素材，以多元形式推廣防詐知識，降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面，李淑娟表示，南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」，在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆，例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入，並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司，作為模型判斷的補強資訊，以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群，南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制，鼓勵保戶指定第二聯絡人，在其申請保單借款或終止契約時，可以主動通知聯絡人介入確認，降低詐騙風險；此外，亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」，以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力，將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面，樹立產業新標竿。