【記者部落格】學運雖然落幕,新媒體才正要開始
【記者部落格】學運雖然落幕,新媒體才正要開始
2014.04.14 | 創業

隨著學生宣布退場,正式邁出立院大門,318學運也暫時畫下逗點。從3月18日開始整整24天,學運新聞鋪天蓋地而來,立院現場網路直播傳遞零時差的即時資訊、傳統媒體大陣仗跟進報導、臉書被學運消息瘋狂洗版……,這場學運打的不僅是科技戰更是媒體戰,各自比拼誰最能吸引大眾的目光。 

先來看傳統電視媒體的消長。根據凱絡媒體的調查報告指出,學運新聞從3月19日於開始新聞頻道發酵,其中「攻佔行政院」及「330凱道大遊行」兩次事件,成為學運期間的收視最高峰。若以4歲以上全體的收視來看,更是近一年半以來的收視最高點(2012年8月2日蘇拉颱風新聞收視率高達5.12)。從收視率分析中發現,無論是國際新聞的馬航事件,或台灣大事的學運事件,台灣民衆對重大新聞的關注度約維持5至7天的時間,超過便漸漸疲乏及失去耐性。 

學運一

若將學運事件分成三個階段細看收視率改變,共分為學運前(3/13/17)、學運話題高峰期(3/183/25)、與學運話題延續期(3/26~4/10)。在學運帶動下,整體頻道成長5%,其中與學運最直接相關的新聞頻道,收視成長幅度最大,高達35.5%。其他頻道則因學運影響稍有起伏,比較學運前與學運話題高峰期的收視率,影響最大的頻道是日本頻道(-17.16%)、體育頻道(-17.09%)與洋片頻道(-15.54%)。 

學運2

進一步看各新聞頻道的收視消長,比較學運前與學運話題延續期的收視率,年代新聞台成長96.32%最高,其次為壹新聞成長86.83%、三立39.22%。收視下滑的則有TVBSN新聞台18.84%、東森新聞7.75%與非凡新聞7.67%。若以新聞頻道的收視群衆來看,學運期間15-34的年輕族群及年長男性的漲幅明顯,在學運話題高峰期,吸引超過50%的年輕族群觀看電視新聞。  

學運3 學運4

只是就當所有新聞台還在緊盯著收視率,計算著因為學運又上揚了幾個百分點時,「媒體」的角色也正同時發生質變。收視率或許會因為學運這類的重大議題,每天有所消長,但長遠來看,這場學運對媒體的真正意義,一方面是傳統媒體的再進化,另一方面是網路新媒體抬頭的契機。 

傳統媒體要面對的,不僅是新科技的出現,更是讀者面貌的改變。對於早就與網路密不可分,習慣切換於多個螢幕的數位原住民,到底什麼才是他們要的?

以平面媒體來說,除了報紙這樣的實體媒介外,網路上的即時新聞早已成必備,學運期間,有些媒體善用長期累積新聞內容的優勢,在網站上以時間軸的方式,匯整事件經過,同時透過新聞專題聚合文字、圖像、影音和資訊圖表,打造整個事件的資訊入口。更加快速、完整、以及使用網路多媒體的特性,這,是平面媒體的再進化。 

另一方面,這場學運也讓我們第一次看到,未來媒體的可能樣貌。過去媒體擁有高進入門檻、高製作成本和高派送成本的特性,網路的易用性卻讓這一切的權力下放,最經典的例子,就是用拖鞋當腳架,直接用平板電腦即時轉播立院現場,直播速度比出動SNG車還快。接著透過許多網路的協作平台,開始後續的文字轉播與事件紀錄,籌組翻譯團隊,即時發送多國語言的新聞稿,提昇國際能見度,再搭配社群工具的傳播,人人都可以成為內容提供者,展現集體創作的力量。 

網路新媒體讓這場學運,能主動掌握發言權,不再仰賴媒體的曝光,或是受限於版面篇幅,自己就是發布新聞的第一手來源,還反向讓主流媒體跟進報導。同時不再擔憂媒體曲解原意,直播機制還原現場,無限制的網路空間可放上完整宣言。這些在網路上發言的聲量,不僅讓議題熱度持續加溫,進一步引發正反意見的辯論,讓多元觀點在其中流竄,所以大眾不再滿足於傳統媒體的單一觀點與選擇性報導。 

但在歌頌網路科技的同時,也不能輕忽它先天上的弱點:內容趨於零碎、片段,雖然易於傳播,但也洗版快速難於追溯,不易累積長期且完整的論述。資訊量豐富但也過度發散,不易讓觀者掌握重點。但318學運只是新媒體的開端,不是終點,檢討、改進、再出發,未來新媒體的樣貌絕對遠超乎你我的想像。 

這場學運為所有人上了寶貴的一課,如果你是有特定議題想發聲的公民,318學運值得剖析學習;如果你是媒體人,面對這群網路世代的閱聽眾,未來將如何與他們溝通、互動?

過去傳統媒體扮演著守門人與資訊詮釋者的角色,現在網路讓這個角色開始鬆動,如果中間的詮釋過程不能少,那怎樣的詮釋手法才是大眾真正要的內容?學運期間,許多人感嘆電視新聞和網路世界就像兩個平行世界,如果大眾不再透過這個小小的電視畫面獲得滿足,媒體最終也只能失去他們的目光。 

網路出現後,很多人說媒體是夕陽產業,大家再也不開電視、不看報紙了,但事實是,人們對新聞和資訊的需求不會消失,反而更加需要,在資訊爆炸的年代,媒體的角色更加重要。就像這次學運的太陽花,媒體不是夕陽,而是會以嶄新的姿態,重新在數位時代中升起。

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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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