「音樂」才是終極核心價值
「音樂」才是終極核心價值
2006.02.15 |

雷光夏(音樂創作者) 音樂的創作價值,正被網路重新檢驗

我有iPod,但都是用來儲存我喜歡的CD,並沒有上音樂網站購買音樂的習慣,主要是因為台灣的線上音樂環境還沒有成熟,我也沒有那種迫切性需要讓數位的型式和我的音樂創作發生關聯。 我記得自己印象最深刻的一個故事,是有一次媒體報導福旺合唱團主唱去吃魯肉飯,結果老闆很興奮地告訴他下載了好多他的歌曲,他臉上雖然陪著微笑,但是再也吃不下去眼前的美食,因為他心裡在吶喊:「為什麼魯肉飯不能免費下載?」 但是線上音樂這兩年來快速發展,卻值得音樂創作者重新思考自己創作的意義。首先,如果按照過去的邏輯,我們創作,聽眾付費,這是天經地義的事,主要是透過一個通路的機制,把受歡迎的作品轉換成「價值」 ,再讓創作者繼續創作。現在網路把這個通路顛覆掉了,什麼樣的「價值」 可以支持創作持續? 其次,如果我們本來就希望一些創作不要被資本市場機制所扼殺,能夠多所流傳,那麼網路免費下載不正是天大的好機會嗎?作品只要能被越多人所喜愛接納,我相信對所有創作者來說,就是最大的肯定,但創作者要如何定義這比以往更大的「價值」 ? 再者,如果每一個人都有散布音樂的管道,其實任何人都可以創作,講白一點,過去之所以成為「創作者」 ,很大一個原因是發行管道的機制被壟斷,現在全球的愛樂者都可以把音樂放在網路上,接觸到過去根本想都想不到的聽眾,像羅馬尼亞的(嘜阿喜)就風行全世界,連一般人也可以發表甚至參與創作,到底誰還可以自稱「創作者」 ? 值得慶幸的是,我仍舊可以透過網路,和許多朋友分享音樂的感覺,像是小奧斯陸、陳玠安等都是我會去看的音樂人網站。我想,多一點同好與熱情,網路和音樂的關係,最終還是會沉澱下來。

錢大慧(前廣告雜誌主編) 音樂網站主導權終究重回音樂本身

我逛遍了所有音樂網站,但是沒有在台灣下載過音樂,主要原因有二:第一,我自己真正喜歡的音樂,最後還是會去買CD;第二,我付錢給台灣的音樂網站,只是再一次傷害台灣創作者,其實他們還是拿不到錢。 我認為MP3的快速成長,正好是台灣音樂界應該徹底反省的時侯了。主要的關鍵是,MP3真的是過去CD的終結者嗎?我覺得這是錯誤的觀念。雖然一部小小的MP3播放器可以放進一千首歌,但是其實有的人就只會灌進兩、三張CD來聽,對於音樂受好者來說,MP3播放器是他們使用的工具之一,就像音響和樂評一樣。 我想舉一個搭配MP3播放器的音響做例子,就是著名美國音響大廠BOSE曾推出一個售價二百九十九美元的喇叭來專門搭配數位音樂,相當於一萬新台幣的價格,對許多年輕人來說不是一筆小數目,但是依然造成熱賣供不應求。消費者口味不但多元化,而且還蠻極端的,MP3播放器的出現正是證明了這一點。 這種「多元性」 其實也是行銷的大好機會,所以唱片公司應該把MP3重新「定位」 ,當做一種行銷的工具,而不是始終覺得做任何事情、發行各種音樂,最後都會被MP3侵飾掉利潤。另一方面,唱片公司對歌曲的授權若更為開放,亦將有助於線上音樂商店發展。 簡單的說,台灣的音樂公司如果不善用數位潮流,而是採取逃避態度,不但營運走下坡,台灣好的音樂也會愈來愈少。其實要看未來線上音樂的發展,不妨直接來看過去十年的音樂演變,主導產業走向的從來就不是「科技」 本身。儘管科技變化快速,最後決勝的還是內容,只有內容才能讓聽眾流連忘返,這不是原本音樂公司的強項嗎?像SONY BMG、維京音樂等公司積極跨入音樂網站也是這個原因,所以即使現在各大科技公司都在搶進線上音樂,音樂公司更不應該缺席,因為音樂公司才最懂消費者口味,而消費者的口味才是未來線上音樂最後勝出的關鍵。

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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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