優化O2O，7-Eleven持續深耕宅經濟|數位時代 BusinessNext

EPS近五年持續成長至7.73元的統一超商，新一年將重心放在擴點與大店格比例的增加上，至於過去擅長的O2O虛實整合，則會秉持調整體質的策略，優化相關服務。在25日舉行的媒體茶會上，總經理陳瑞堂與通路各大主管一同出席，說明今年的發展策略。統一超商2013年財報表現亮眼，獨立營收年增1.79％，達到1269.99億元，合併營收年增4.16％，達到2006.11億元，稅後淨利則成長35.87％至80.37億元。

圖說：統一超商各大主管出席媒體茶會談發展策略，後排左起為中國事業群協理洪金谷、營運群協理謝蓮塘、營運長吳國軒、總經理陳瑞堂、副總經理鍾茂甲、行銷群協理謝家華。

力推7Net成網路超市，博客來則朝亞馬遜看齊

由於實體店面的坪數有限，為因應消費者更多的需求，7Net被定位為7-Eleven的延伸，以門市既有的商品結構再作豐富化，目前會員人數近200萬人，已有1200個品牌進駐。「像是生鮮蔬果，在實體店的陳列有限，如果你需要更多的生鮮蔬果，我們擺在2樓，它是虛擬的，我們也可以幫你代訂，」陳瑞堂強調7Net是一個網路超市的經營，目前商品品項已有10幾萬種。至於原以書籍為主的博客來，則會繼續朝影音、百貨等商品多樣化的結構發展，向亞馬遜的經營型態看齊。

行動商務雷聲大雨點小

因應行動化的發展，旗下的ibon服務推出了行動App，該平台服務具備年近1.5億人次使用、合作廠商超過1500家、擁有5成以上獨家票券銷售等優勢，串起了7-Eleven所提供的e化服務，可作為接觸行動族群的切入點，而7Net也同樣推出App來搶攻行動商機。對於行動商務的發展，陳瑞堂較持保守態度，「有些東西好像聲音很大，其實現在下來的雨滴都還很小。」他認為這是趨勢，但自家目前的經營規模還不大。

iCash走出7-Eleven，從內部跨業合作開始

近日將業務完全移交至100％持股子公司愛金卡的iCash，也是大家關注的焦點，未來將推動跨業支付與共同點數的累積兌換，也會發展記名制會員服務，來強化集團會員的整合。陳瑞堂表示，iCash的轉移從4月開始正式營運，至於跨業的使用會等到2代卡的推出，預計第三季左右推出，目前已同步在接觸內部與外部的跨業合作，但會從較容易談成的內部整合開始。

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。

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。」

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。

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。

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。