製播數位化,找回流失的眼球(一)
製播數位化,找回流失的眼球(一)
2013.03.06 |

在亞洲擁有15個據點、在台灣共有27頻道的福斯國際電視網(Fox International Channels,FIC)去年開始在台灣進行全面數位化、無帶化。歷時九個月,今年已全部完成。捨棄過去錄帶、剪帶的作業模式,現在福斯的自製節目採用數位錄影、數位剪接,如此一來所有影像畫面都能以檔案形態存放在資料庫中。

去年FIC和星空傳媒(Star)合併,台灣成為亞洲唯一製作節目基地,為了解決片庫越來越龐大的問題,加上數位化也是FIC三年前就開始進行的全球策略,因此台灣去年花了1億5千萬元投資數位化設備,包括攝影機、攝影棚、剪接電腦、軟體等,另外再花3千萬元打消傳統的剪接設備。

數位化也是FIC****在數位匯流衝擊下,發展多元商業模式的基礎作業。FIC節目及頻道營運總經理陳安祥指出,數位化讓他們能快速針對不同平台、不同需求重組節目內容,甚至能針對手機、電視製作適合不同裝置觀看的節目內容,還能做成App遊戲。

另外,FIC預計2013上半年推出雲端服務FOX Play,讓合作系統業者的用戶可以在45天內透過網路補看電視首播過的電影。陳安祥認為,數位匯流趨勢讓電視收視戶正在流失,必須藉由多樣化商業模式來抓回觀眾眼球。這是數位化的長期效益,因為內容都已檔案化,FIC能做更多樣化的重製運用,打破既有商業模式,創造更多收益。

Q:媒體數位化的投資金額很大,你們為何決定進行全面數位化?能帶來哪些效益?
A:一開始做數位化要更新很多設備,初期成本很高,但到後期效益就會漸漸浮現。傳統的剪接設備最少要500萬到600萬元,好的可能到1000萬元,才能把所有母帶剪接成一支帶子。用這麼昂貴的設備、這麼多帶子,才能剪出一個幾分鐘的畫面。但這幾分鐘的畫面如果是在數位化的環境下剪接,拍攝畫面全部存檔,編導旁邊就不需要有一堆帶子。

另外,數位剪接用的電腦成本只要傳統剪接機的5,便宜太多了。一個傳統剪接台又非常占空間,大概要三坪,但數位化後每一個編導要用的位置非常小,一個辦公桌搞定,不但節省空間也節省時間成本。雖然採購新電腦並不貴,但要丟掉那600萬的設備是很心痛的事。

我們一個月生產1552小時的帶子,假設一支帶子成本是1000元,就有150萬元成本,一年就是1800萬元。現在我們不用影帶,只要給硬碟,成本只剩過去的一半。

現在從總公司到各地分公司的影片傳遞基本上都是收檔案、直接進行後製剪接,輸出也全都是檔案格式,公司內部幾乎已經沒有帶子流傳了。以前你來會看到辦公室裡全都堆滿了帶子,現在偶爾還會有,那是因為合作夥伴還沒有數位化,只能交帶子給你,但我們一樣會將它轉成檔案,在內部繼續作業。

資料來源《數位時代No.223》

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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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