[蘇麗媚] 體重機終究是乏了|數位時代 BusinessNext

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

為守護保戶資產，南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量，自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」，自 2024 年底完成開發後，截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元，並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產？

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋：「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型，不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰，還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案，讓客服人員可以主動提醒與關懷，有效降低詐騙風險，守護客戶資產安全與信任。」

從詐保到詐財，壽險業面臨的風險加劇

過往，壽險業者面對的主要風險是保險詐欺，例如，透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金，然而，隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化，這類手法已快速進化，從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式，轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性，也直接影響保戶資產安全。例如，詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資，再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款，最後要求將資金匯到不明帳戶等，壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出，南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件，很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件，南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件，更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型，用前瞻科技主動攔截風險，強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時，南山人壽面臨兩個挑戰：首先是壽險的交易頻率低，導致資料稀缺；其次，是詐欺樣本比例高度失衡，導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰，南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練，爾後，透過集成學習（Ensemble Learning）整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀，提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示：「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後，我們除了將模型串連至臨櫃客服系統，以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級，協助客服人員快速識別高風險個案，主動介入並阻斷詐騙，更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制，持續優化模型辨識精準度。」

「自適應演進」指的是，客服人員會依據模型亮起的燈號，結合系統提供的關懷提問表，向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問，如資金用途、是否接獲可疑來電等，藉此釐清是否存在異常情況，並將相關結果回貼標籤，作為後續調校模型的關鍵訓練素材，讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄（MOU），在合規架構下共享情資，協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充，南山人壽目前正與電信業者合作，將其超過 1,400 項特徵因子導入模型，有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度，使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示，詐騙的手法日新月異，AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外，更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制；如同維持客戶服務的品質一樣，刻不容緩。

李淑娟表示：「隨著模型的持續優化，黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制，以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說，當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時，系統就會開始運作、提前識別風險，針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群，系統也會即時偵測，當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手，南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是，南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程，而是從 SAFE–Skilled（防詐訓練）、Awareness（全民防詐）、Fintech（科技運用）、Engagement（聯防合作）–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面，南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式，也持續透過內部教育訓練，以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式，全面提升員工識詐、阻詐的能力，達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面，南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片，並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣，協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢；更主動走入偏鄉、校園與新住民社群，並針對聽語障人士製作友善素材，以多元形式推廣防詐知識，降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面，李淑娟表示，南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」，在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆，例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入，並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司，作為模型判斷的補強資訊，以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群，南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制，鼓勵保戶指定第二聯絡人，在其申請保單借款或終止契約時，可以主動通知聯絡人介入確認，降低詐騙風險；此外，亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」，以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力，將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面，樹立產業新標竿。