蘋果正在重新思考「扁平化」，開發者應該注意什麼？|數位時代 BusinessNext

2014年1月8日，蘋果發布了iOS7.1 beta3。開發者已經可以通過OTA升級下載這一新版本的iOS系統。除了修補一些bug並進一步加強語音輔助功能之外，新版的用戶界面（UI）體系發生的變化更引人注目。經歷了iOS 7發布之初人們對其風格迥異的「扁平化」設計毀譽參半的爭論，這半年來，iOS7的每次升級，都體現了蘋果的UI設計團隊對「扁平化」的理解持續深入。

新版iOS7.1 beta 3首先對鍵盤作出了調整：字體增粗，「刪除」和「大小寫」等按鍵進一步增灰，FaceTime和下欄應用也有了不同程度的變深：

ios71keyboard

為什麼調整成這樣？因為所謂扁平化的設計風格，並非直接把UI一刀切去肌理。它的設計理念，源於設計者希望人們的注意力從過分聚焦在界面元素的狀態，回歸為重視內容本身，而複雜的肌理只會干擾內容的條理。

但扁平化的設計的前提是：對內容的訊息架構有所要求。確保扁平界面的可用性，首先需要梳理清楚內容的層級結構，讓用戶找對交互對象，這一點基本功做好的前提下，所謂「擬真化」與「扁平化」的爭論反而不重要了。

從上圖的鍵盤變化我們可以看出，蘋果正把過於「扁平」以至影響視線掃描的部分加強。iOS 7.1 beta3由「純扁平」改良至略有肌理，便是一個印證，也是一次對徹底「扁平化」的反動。

反面的例子，可參考中國某家科技部落格最近改版得接近「純扁平」的主頁設計，你可以發現，層級結構沒有做好便「追求極致」的後果——訊息分散，模塊之間互相產生了排斥。

再來一張iOS 7 Beta 3的圖。同樣的道理，在確保了訊息結構後，蘋果進一步嘗試透過提升對比度來增強交互元素的表現力：配色、字號、位置佈局等等都是可以改變的元素，為交互提供必要的視覺線索及反饋效果，幫助用戶建立認知。 iOS 7的三大設計宗旨：依從、清晰、縱深都得到了很好的詮釋：

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iOS 7.1 beta3對「扁平化」的調整和改動，並不僅僅是UI的問題。它可以延伸至另一個思考：如何讓內容更直接呈現，功能以更低成本完成。

我想到了之前PingWest剛報導的一款圖片社交產品Civo，Civo在iOS 7發布之前便是採用扁平設計，理念上已十分貼合，但這並不是重點。在新版裡，我們可以發現這款產品在同一個feed流界面上作了大幅度的改良，把內容（圖片）從頭像中「提取」出來。簡而言之，它採取更直接的內容呈現方式，減少操作層級，這又是一例。（下圖左側為原版）

「突出內容」，同樣可體現在功能模塊位置的設置上。以下是三款金融訊息類應用，我們可以發現，同樣是行情交易軟體，騰訊的「自選股」(iOS/Android)進入主頁首先顯示的是股票報價，而專業從事證券訊息服務多年的「同花順」(iOS/Android)，卻把用戶帶進設有16個選項的個人主頁面，對於一款需要用戶爭分奪秒，以行情交易的瞬息變化為操作需求的產品而言，效率高下立斷。

同樣地，金融訊息工具「雪球財經」(iOS/Android)的客戶端也反映了上述問題：在沒有做好訊息架構（提供了過多且不重要的選項）分類的基礎上，跟風使用扁平化設計，在選項上也沒有做視覺的優化，底下的毛玻璃肌理還對內容產生進一步干擾，這些，無疑都提升了用戶的交互和認知成本。

相對於視覺風格，iOS 7的本質更關注交互層面的內容，「擬真化」與「扁平化」的衝突與中和，背後是一整套完整的設計邏輯。如何用這套設計邏輯為用戶帶來最恰當的體驗才是最關鍵的。當對設計理念有足夠認知時，它留下的是一套嚴謹的生產標準，而不僅是對潮流的跟隨。

出自：Pingwest

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。