Napster創辦人捲土重來 創立Snocap成為合法P2P
Napster創辦人捲土重來 創立Snocap成為合法P2P
2006.08.15 |

美國麻省理工學院經濟學教授梭羅(Lester Thurow)曾說:「網路帶來的經營危機,最早發生在音樂工業上,全球唱片公司如果沒有更新經營模式,數年內都會被淘汰。」MP3免費下載帶動線上音樂蓬勃發展,近年市場也反應出全球唱片業者正透過合作來積極投入數位音樂市場。賈伯斯(Steve Jobs)的蘋果電腦(Apple)以每首九十九美分價格,在iTunes線上音樂商店提供音樂下載,帶動線上音樂付費下載風潮,讓數位音樂變成一種消費商品。
網路音樂已經走入消費者生活中,各國合法音樂網站也正積極擴張,線上音樂市場所帶來的龐大商機儼然成為兵家必爭之地。研究機構Parks Associates指出,目前約有六○%以上的網路家庭使用數位音樂服務;市研機構Jupiter Research的預測也指出,線上音樂市場五年內將會從八億美元躍升至三十三億美元,足足吃掉二六%的音樂市場

吸引知名唱片公司合作

一九九九年由范寧(Shawn Fanning)設立的Napster網站,掀起一股熱潮,運用Peer-to-Peer(P2P)軟體,讓使用者得以直接交換彼此的MP3音樂檔案。當時每天約有七千五百萬名網友透過Napster下載音樂檔案,隔年范寧還登上《時代》(Time)雜誌的封面人物。
就在Napster處於最巔峰時期,南加州地方法院在二○○○年判決,Napster因為輔助及代理侵害原告之著作權,下令Napster網站關閉。
CNet網站的法律專欄曾以「P2P」為題,並提出網路著作權的根本解決之道,在於合法取得授權,指出P2P網路業者應先與著作權利人協商,建立商業授權模式。
「從哪裡跌倒就從哪裡爬起」,當時只是個大學生的范寧,又再度創辦Snocap,選擇他的故鄉加州,於二○○二年成立了一個一樣以P2P技術為主的新公司。但是他這次的捲土重來有很大的不同,「這次我們想要透過與唱片業的合作,將不合法的P2P服務變成合法的,Snocap的主要業務就是提供數位授權與著作權管理等服務。」僅以一千萬美元資本創業,創立之初只有一家唱片公司願意合作,但是范寧依然對公司的未來充滿信心。
在商界,昨日的敵人可能變成今日的朋友,當初大學生范寧創造出產值超過一百一十億美元的數位音樂分享革命性技術,成為唱片公司們的「全民公敵」。如今的Snocap,雖然才創立三年,目前卻已經吸引了大型唱片公司,如環球音樂(Universal Music)、EMI、新力博德曼(Sony BMG)、華納音樂(Warner Music)等。甚至還吸引了遊戲界巨人藝電公司(Electronic Arts)的前人資部門執行副總裁瑞夫(Rusty Rueff)跳槽到Snocap,甘願當起這個小公司的執行長。

音樂業者與樂迷間橋樑

因為Snocap合法化的P2P,讓音樂分享能夠真正攤在太陽底下。「這個合作關係就是貫徹了我們立志要將數位音樂合法化的承諾,並讓樂迷能以更多元的方式來享受音樂,」EMI唱片董事長兼執行長曼斯(David Munns)表示。
可不要小看這家新成立的線上音樂販售公司,Snocap裡面人才濟濟,除了電腦神童范寧、從藝電跳槽的瑞夫之外,還有曾擔任過雅虎(Yahoo! Inc.)總裁兼首席營運長的毛列特(Jeffrey Mallett),「Snocap等於是唱片公司、音樂零售商和樂迷三者之間的一座橋樑,」毛列特表示。
唱片公司或音樂獨立創作者可以將它所有的音樂放在Snocap的資料庫裡,買賣雙方經過註冊授權之後,就可以在Snocap網站上做合法的交易,消費者只要付小額費用,就不用擔心會牽扯到法律訴訟。「我們也會提供給唱片公司、獨立創作者和零售商當月的銷售報告,讓他們可以知道在這段期間賺了多少錢,而這些錢會自動地存到他們的帳戶裡,」毛列特在二○○五年十月Web 2.0會議時,介紹著Snocap的商業模式。
雖然范寧對廣大商機的數位音樂市場充滿希望,但是Snocap所面對的最大挑戰,在於數位音樂市場眾多的競爭對手,包括蘋果電腦的iTunes,以及其他線上音樂商店如eDonkey、Kazaa、甚至是那些能夠免費提供音樂下載的網站等。根據國際唱片業協會的統計,全球線上音樂商店已經超過一百家,一年內也以約四倍的速度在增加中。目前美洲約有二十四家網站提供音樂下載服務,歐洲有六十二家,亞太區也有十九家。市場的餅很大沒有錯,但是卻有許多人搶著吃,想要賺錢,似乎真的沒有那麼容易!

*Snocap

網址:www.snocap.com
上線時間:2002年
創辦人:范寧(Shawn Fanning)、毛列特(Jeffrey Mallett)
總部:美國加州舊金山

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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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