【蘇麗媚專欄】讓「需要」到「想要」的好故事
【蘇麗媚專欄】讓「需要」到「想要」的好故事
2013.03.01 | 創業

一個普通的杯子,可能只賣100元。但若從這杯子說出一段讓消費者感到共鳴的故事,那麼售價就可能由消費者「需要」的功能取向,變成精神或心靈層次上「想要」的價值。

全球下載次數超過10億、已有超過200個夥伴開發相關周邊商品,這是來自芬蘭的「憤怒鳥」;推出一年,用戶總數就突破5000萬,這是來日本與韓國聯手的「Line」。這兩個例子,不只是說明了一個行動匯流時代的商機,成功背後的共同關鍵在於:它們都說了一個好故事。

當紅色小鳥用力擊倒豬頭時,它讓上班族找到解悶的出口;Line裡面的四個角色,很多人都可以畫出比這更好的,但因為有著金髮男的自戀故事,它們就有了生命力跟溫度,不然它跟微信又有什麼不一樣,跟那個WhatsApp又有什麼不一樣?

以前在我的產業背景裡面,「說故事」是最重要的一件事,但說故事不應該只是放在單一產業或戲劇這件事上面。特別是當我們面對這樣多元匯流的環境,每天訊息量這麼多,觀眾或消費者為什麼要記得你?消費者會對一件事物有興趣,往往都是因為這個事物傳達了人們心中遺失的美好,也可能是彌補了心裡某一角落缺憾。

做為一個從台灣出發的經營者,必須先愛上自己的原鄉文化,因為那才是屬於我們的,當這些東西存在,才有國際化的資格。比如穿梭台北巷弄間的消防栓,或是馬路上密度幾乎世界第一的氣孔蓋,這些我們日常生活中的小東西,其實就是一種獨特的生活風景,透過故事的包裝轉換,就會很有味道。

現在我們在推動一個用各類敘事方式演繹故事的實驗室Story Lab9,故事創作的養分,其實就來自我們腳踩的這塊土地。在Story Lab9用不可被取代的原鄉符號及媒介說故事,不只發現漸成獨特氛圍巷弄文化的動人,也投入原鄉特色題材的研發。比方說我們開始研究台灣的蝴蝶,台灣蝴蝶有四十到五十種是只有台灣有的特有種,每一種翅膀的形狀、顏色、還有斑紋,就是一個最棒的美學設計題目。

掌握了符號,就能夠進一步發展故事,然後原鄉符號故事再連結到產業。一個普通的杯子,可能只賣100元。但若從這杯子說出一段讓消費者感到共鳴的故事,那麼售價就可能由消費者「需要」的功能取向,變成精神或心靈層次上「想要」的價值。

我們跟全球獲得最多國際設計大獎的華人設計師謝榮雅合作。他以設計結合科技應用推出解凍板、奶油刀一系列的產品,設計或功能都很不錯,但真正打動我們的是產品設計中的「溫度」概念。當概念出來後,故事就可以發展出很多有趣的切入點。

文化創意產業不應該被窄化成一個好像手作品或者是一個藝術,它必須要承載著可被體驗的生活,透過故事呈現有態度的共同性創造力。 

推動平台串聯、異業結合,我們都希望去發現更多「能說自己土地故事」的產業人才,幫所有的品牌說故事。我們做的並不是必然對,但至少要探索新邏輯。先把產業感跟狀態做出來,大家就能夠互相學習,文創產業才有往下走的可能。

[蘇麗媚]前三立電視執行副總,目前以個人身分創辦夢田文創,探索在數位匯流的無序結構「流經濟」大趨勢下,實驗跨產業、跨平台、跨市場的文創產業「流經濟」的各種可能性。

出自數位時代雜誌2012年9月號

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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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