【創業小聚NO.39】從媒合需求中發現商機
【創業小聚NO.39】從媒合需求中發現商機
2014.03.21 | 創業

第39場創業小聚,請來你知我知好學網營運長林才越、獎金獵人創辦人洛克仔、CWMoney共同創辦人謝明宏、Muzik Online副營運長徐有鍵、xBeacon創辦人陳洪典等五組新創團隊,介紹他們的服務。主題分享則邀請「數位之牆」創辦人,曾任51.com總裁助理暨發言人、支付寶營運總監的黃紹麟,以他過去在中國的多年經驗,分享對中國市場的觀察。 

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你知我知好學網/營運長林才越

13歲就出國當起小留學生的林才越,原先在金融領域打滾,因為想把自己的專業知識分享出去,卻遇到許多瑣碎難題,像是不知如何找學生、找場地,就連怎麼開發票也一知半解。於是他在34歲決定創業,瞄準教育市場,推出媒合老師與學生的「你知我知好學網」。秉持「人人是老師,處處是教室」的概念,每個有專業技能的達人,經過團隊審核後都能擁有老師資格,網站提供招生平台、課程規畫建議、行銷工具及意見回饋等功能,解決老師在開課過程中會遇到的所有難題,而學生則能在網站上找到各式各樣的主題參與。除了達人報名外,網站也主動和和各大單位攜手合辦課程,目前同時在線的課程約有80至100堂。 

洛克仔-獎金獵人-031914創業小聚_蔡仁譯攝-1

獎金獵人/創辦人洛克仔

本身即為連續創業家的洛克仔,因為觀察到「75%的知名創作者,都是參加比賽出身」的現象,因而決定創辦獎金獵人,蒐集全世界的比賽資訊,媒合主辦方和參賽者。比起參加比賽賺取獎金,他認為網站更大意義在於,幫助參賽者抓住一戰成名的「機會」,他直言:「比賽是通往夢想的直達車」,未來也會積極與各大品牌合作,藉由比賽挖掘出好的作品。洛克仔也以500 Startups育成團隊的身分,分享走入國際市場的心得。他認為許多人常爭論的「台灣市場大小」不是關鍵,重點是創業者希不希望讓產品被更多人看見。他也認為,英文的語言障礙雖然容易克服,但文化差異才是最難解決的地方,雇用當地員工正是解決辦法之一。 

謝明宏-CWMoney-031914創業小聚_蔡仁譯攝-1

CWMoney/共同創辦人謝明宏

擁有近20年程式開發經驗的謝明宏,因為過去長駐在中國的經歷,常面臨幣值換算和紀錄消費支出的難題,當時他用了幾個記帳軟體,但介面全是簡體中文又缺少台幣單位,因此決定自己開發一套好用的記帳App。CWMoney能記錄使用者每筆支出和收入,也提供消費報表分析,去年開始推出Web版,未來也會整合銀行帳戶,及跨平台的資料同步。簡單易用的介面和功能,讓App一推出後就大受歡迎,不僅在第一個月就創下獲利紀錄,去年營業額達到500萬元,目前已累積300萬的下載量。謝明宏認為,不同平台的App要有不同的推廣和定價策略,同時密切觀察使用者的評分及回饋意見,了解產品是否滿足需求。  

徐有鍵-Muzik Online-031914創業小聚_蔡仁譯攝-1

Muzik Online/副營運長徐有鍵

在許多人心中,古典樂似乎有著高欣賞門檻的刻板印象,但線上音樂平台Muzik Online卻打算扭轉這個現象,透過線上串流音樂、網路電台、分享社群歌單和電子雜誌等方式,為古典樂打造全新的生態系統。徐有鍵表示,Muzik Online在Android和iOS兩大行動平台各有1萬的下載量,目前會員數有4萬人,付費會員每月收取59元,轉換率達10%,今年更預計和日本第二大入口網站合作經營古典音樂頻道。除了付費會員外,網站未來的營收管道也相當多元,包括銷售商用資料庫、演奏會門票、音樂教學媒合,以及販售樂器等方式。 

陳洪典-xBeacon-031914創業小聚_蔡仁譯攝-1

xBeacon/創辦人陳洪典

去年夏天,蘋果宣布推出iBeacon技術,透過低功耗的藍芽4.0,偵測使用者手機和iBeacon發射器的距離,藉以判別使用者所在的地點,讓品牌主或商家能得知消費者所處的精確位置,自動推播特定廣告到消費者眼前。xBeacon的通訊協定和iBeacon技術完全相同,因此適用於所有藍芽4.0的裝置。陳洪典也在現場示範xBeacon的功能,只要將手機靠近設在不同地點的xBeacon發設器,螢幕就會自動出現事先設定好的畫面,或是跳出不同的優惠訊息。xBeacon也能和蘋果的電子票券服務Passbook結合,當使用者走入店家,就會自動跳出特定的電子票券,省下一張張尋找的時間。

關鍵字: #創業小聚
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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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