【新加坡直擊】 Google~公平競爭,網路讓小企業也能做大行銷
【新加坡直擊】 Google~公平競爭,網路讓小企業也能做大行銷
2013.04.18 | 創業

Google今天(4/7)在新加坡所舉行的亞太區媒體與客戶活動,從搜尋引擎角色出發,解析中小企業在網路發展的現況與前景,Google亞太區總裁Karim Temsamani表示:亞太市場主要由中小企業組成,在網路使用盛行的情況下,現在是中小企業最好的發展機會,「科技讓新的商業模式成為可能,過去企業必須達到一定規模,才有能力編列行銷預算購買廣告,但現在Google提供簡便的網路行銷工具,讓中小企業能夠取得運用,與大企業公平競爭,讓行銷不受限於企業規模。」

Temsamani分析Google內部的廣告服務數據,發現亞太區成長最快的10個市場之中,中小企業所投放的廣告費用成長情況甚至遠高於美國,各個地區之中,印度在中小企業使用Google廣告服務的排名位居第一,新加坡中小企業使用Google廣告服務的比率高於英國與美國。可見亞太地區中小企業對網路廣告態度開放,也間接應證市場對網路廣告的接受度,將有利於Google拓展亞太區業務。

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對於推動亞太區中小企業網路銷售,Temsamani發現除了需要與中小企業溝通網路的重要性之外,亞太地區線上內容不足是一大挑戰,Temsamani觀察到三種已經嶄露頭角的潛力內容,一是YouTube影音教育內容,他表示他曾在公車上看到亞洲女孩在看教學影片,坐了40分鐘的車,就看了40分鐘的影片,二是Google地圖所標示出來的在地資訊,三是Google藝術計畫所刊載的在地文化性商品,都是帶動亞太地區網路內容的潛力類型。

與典型的電子商務平台網站相比較,典型服務商談論的多半是產品如何曝光、如何勝出,從搜尋起家的Google對電子商務觀念頗為特別,談論的是公平的機會、公平的競爭。

2006年當Google在台灣設立辦公室時,台灣網友習慣於花俏內容的入口網站,對於只有一個搜尋框的網頁有些使用障礙,當時我們的疑問是,「內容分類能夠提示網友,幫助找尋資料,Google為何不做」,台灣第一位Google員工、現任Google台灣董事總經理簡立峰回應:「雖然編輯之後有些內容能夠被看見,但也就等於有些內容『不被』看見,這對資訊本身不公平,也對使用者不公平。」 

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圖說:Google亞太區總裁Karim Temsamani(左)在2013年上任之後,首次與台灣媒體會面,與中小企業營運總監Kevin O’Kane(中)一同說明亞太區業務狀況。

現在「公不公平」的議題貫穿到電子商務市場,Google強調網路工具的近用性所帶來的平等,亞太區中小企業營運總監Kevin O’Kane解釋Google廣告競價制度,讓中小企業擁有與大企業相同的機會。O’Kane表示,Google開發出競價制度以前,不論線上或是實體廣告皆採「以量制價」的方式銷售,有就是廣告主投入越多預算、能夠獲得更高折扣,預算有限的中小企業從起跑點就已居於劣勢,「競價機制改變了這個現象,每個關鍵字不論被點擊一次或是一千次,不論是哪位廣告主所需付出的廣告價格都是一樣的。」

Google擅長用大視野的廣角境看世界,專注於平台服務,營造各種兩端之間的連結,例如消費者與品牌商、品牌商與供應鍊、資訊與找資訊的人…,從搜尋引擎角度提供網路銷售的途徑。

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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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