當今網路霸主策略-Google持續創新
當今網路霸主策略-Google持續創新
2006.07.15 |

提姆.奧萊禮(Tim O'Reilly)在他著名的〈什麼是Web 2.0〉專文中指出,把網路世界股票上市時最轟動的兩家公司=Netscape和Google相互比較,就知道Web 1.0和Web 2.0最大的不同。 的確,Netscape的旗艦產品,是瀏覽器,是一個需要網友下載、安裝和升級的套裝軟體;而Google提供給網友的卻是服務,是永遠不斷改良的網路程式服務。 二○○六年六月,Google推出Google Spreadsheets(網路試算表),除了被視為是對抗微軟Office套裝軟體Excel之外,更因為可讓網友在線上同時編輯同一份試算表,而被認定是Web 2.0最典型的應用。 雖然媒體和網路世界總是替Google和Web 2.0畫上等號,然而綜觀Google自家的新聞訊息,卻從來沒有看到Google宣稱自己與Web 2.0有什麼關聯。台灣Google工程研究所所長簡立峰說:「Web 2.0只是個廣泛的概念,代表著不一樣的網路世代,但都在說一件事,那就是社群精神。」 Web 2.0是集體網路行為 簡立峰表示,Google最受矚目的網路搜尋服務,就是社群精神,一種網路集體行為的體現。「Google的搜尋結果是以網頁排行(PageRank)為主,而網頁排行背後的運算邏輯來自網友的使用行為,像網友點選次數、網頁連結的多寡,都會影響到排行,搜尋的結果就會不一樣。」 集體網路行為的具體呈現,其實就是社群的經營,簡立峰進一步說明:「Web 2.0哪裡有新意,社群的經營不是從BBS時代就開始了?」如果以奧萊禮所提出的Web 2.0定義對照來看BBS:以網路為平台、群體智慧、不斷改進的資料、沒有軟體升級顧慮、簡易的程式設計等,元老級的BBS真的挺符合Web 2.0的。 然而簡立峰也強調,人,也就是網友的參與,才是Web 2.0的基本精神,但是機器和工具較過往進步,助長了Web 2.0。Google本身的網路應用,如Gmail、Google Finance等大量運用Ajax和搜尋運算結果,靠的就是機器和工具幫忙。而維基線上百科(Wikipedia)和雅虎的知識+,也都在人(群體智慧)的因素外,有了新工具,才得以更豐富。 「Web 2.0是一種evolution(演化),而非revolution(革命),」簡立峰說。網網相連是網路的原生現象,但是如何能「尋找」到對的資料?該怎麼「分享」資料?現在的技術和呈現出來的效果,比起過去網路剛開始的時代的確有不同。 「這當然不是去年或今年才有的改變,而是一種使用量擴大,」簡立峰說。網友使用的經驗比以前更成熟,在部落格上人們更敢於發言;在特定社群裡,發展出制裁力量,「像Wikipedia裡,如何解決不同意見的爭端,內部的社群組織力量就很有趣。」 社群、分享力量與分眾現象是網路的特色,也是Web 2.0一直強調的,「但是社群變化很快,此時能夠掌握大量社群的網站,不見得就是最後的勝利者。在BBS上,有些版會分出去,也有些會頓時消失,」簡立峰回應雅虎擁有眾多社群的優勢時表示。 網路自然發展的結果 「Google從來不喊Web 2.0,是因為這是網路上自然發展的結果,Google所推出的服務,基本上都是Web 2.0,都和社群及網友使用行為相關,」簡立峰說即使是Gmail,都是一種社群關係;而Gmail和Google Talk相結合後,更具有社群功能。 從Google Calendar(線上行事曆)這一個小小的工具,也可看出Google的Web 2.0特性。Google Calendar具Ajax,並可和Gmail相互整合等先進功能。然而和雅虎行事曆最大不同是,Google可以讓網友將其他人的行事曆整合到自己的行事曆。比方說,台灣網友可以將台灣國定假日的行事曆置入自己的Google行事曆中。雅虎線上行事曆只是方便個人資訊管理,而Google的行事曆還可運用社群集體智慧,讓自己更有效地運用資訊和時間。 有用的內容、社群的參與造就了網路的存在,而網路上數以兆計網頁則是Google賴以維生的命脈、獲利的來源。社群就是流量,也就是過往的眼球數(eyeballs),都等於是隱身在網頁頁面之後的現金。 社群的興或落,或許和Google無關,聰明的Google工程師會寫出不斷改進的網路服務,把最有人氣的社群帶到網友眼前。正如奧萊禮所言, Google是Web 2.0世代裡,最引人矚目的重要領導者,不是嗎?

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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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