[蘇麗媚] 體重機終究是乏了
[蘇麗媚] 體重機終究是乏了
2013.05.10 | 人物

人人都喜歡看「數字」,因為大家都說「數字會說話」。一個體重50公斤的女生,變成45公斤,開心嗎?哇,好開心,但別開心得太早,也許體重機根本沒歸零(當然,可能是當事人故意不歸零),也可能是彈性疲乏……。

本來是胖胖可愛的人,站在鏡子前,變瘦了,哇,好高興,但請別自欺欺人,因為那是一面哈哈鏡(凹鏡)。當然,如果你從小照的就是這面鏡子,就會覺得自己就是這樣的身段,但別人都知道,這並不是真正的你。

乏了的體重機、變體的哈哈鏡,某個程度上,等同是目前傳統的收視率調查困境,可以參考,但並不精準,甚至是失真的。但電視台、廣告業代理商目前只能仰賴這個讓人無奈但勉強接受的結果。

其實在數位匯流的衝擊下,群眾使用網路普級,收視管道多元,透過電腦、行動裝置觀看影片的人越來越多,甚至可以預期的是,未來更多傳播行為都將在網路上串聯並記錄完成。

根據資策會的調查,國人已習慣跨平台多螢觀看影視節目內容,很多人邊看電視邊滑手機,而且隨時透過社群網站發表個人看法。有意思的是,有些影音內容「默默」走紅,隨著直接且熱烈的討論,甚至主導社群走向、社會議題。但這些強大且宰制媒體發展的新媒體使用者的收視行為,根本不會反應在傳統收視率數字中。

這樣的失真,或者該說是「暫時無法跟上時代腳步」的收視率調查方法及數字,的確是不少創作者頭上的緊箍咒,收視率主導內容走向,不少創作者為了不讓自己陷於泥沼、滅頂,無奈修正方向。但其實有更多創作者堅定自己要走的路,堅持製作優質的內容。

幸好,總有曙光。2013年,美國電視收視率普查機制導入「網路口碑監測」,以Twitter為「電視第二屏」的樣本,做為收視率加權基礎。今年3月此機制已被證實有連動性,也就是說,藉著新媒體的特性,分析出使用者的年紀、喜好、興趣等,並得知在網路上的行為模式。這種「有效監測」的方式,方便節目製作者與廣告主找出更精準的行銷服務,進而做更優質的服務應用。「節目收視率數字在說話,而且說的並非完全實話」的時代會過去。

2013年3月號《數位時代》專欄中 ,我提到美國最熱門影集《紙牌屋》(House of Cards)的成型過程。該劇為翻拍1990年BBC同名劇集,故事描述一名玩弄權術、自大狂妄的國會議員故事。

《紙牌屋》是擁有美國2千9百萬會員線上影音服務Netflix的自製影集,這部影集直接在網路上「首播」。過去的「慣例」多半由強勢媒體製播,之後才授權線上網站串流。有意思是,《紙牌屋》一次上線13集,「世界各地」的會員可按照自己的時間和收視習慣觀賞影片,這種開放式的收視方式也大大顛覆傳統作法。同樣的,會員資料都會進入Netflix龐大的數據分析系統裡,所有觀影會員的各項數據、互動內容都會進入分析系統,精準的分析結果將更提升內容品質與服務細膩度。

回過頭來看目前台灣的傳統收視率調查。2、30年,失真的收視率監測「黑盒子」決定了創作內容走向,但精準、互動、開放的「新媒體」幫助許多人丟開頭上的緊箍咒,提升創作內容質量,企圖在「不精準且單向的台灣收視樣本戶代表觀影水平」的垢病中,找到與使用者新的傳播、互動與應用的可能性。幸運的是,目前一切都正在改變中。

出自 數位時代雜誌2013年5月號

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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