2014年4月份熱門粉絲團觀測|數位時代 BusinessNext

最近這一個月中，最重要的事件莫過於太陽花學運了。從3/18晚間進入立法院到4/10號出關為止，太陽花學運不只佔領了近一個月的新聞頭條，也在這24天中創下了許多紀錄，更廣泛的引起全民的關心與討論。此次事件中，最不可或缺的要素非「網路」莫屬了：網路不僅為學生與民眾討論、交流訊息的管道，更是線上線下活動連結，進行現場串連與號召的橋梁。而媒體發布在網站或粉絲頁上的新聞，自然也成為轉貼、討論的熱門議題。這些討論與互動大幅帶動了傳播媒體，尤其是新聞類粉絲頁排名的成長。

在本次資料中，可發現百名以內排名大幅進步的，多是新聞類、或是談論到學運的粉絲頁。這些粉絲頁的互動與討論一直都很熱絡，因此不會有爆衝百名的狀況發生，但它們與上期的排名差異多在兩位數以上(如下表)，與其他類型粉絲頁成長幾乎都是個位數相比，就可明顯看出成長幅度驚人。在媒體發表表之眾多相關文章中，藝人、學者、大老、外媒等個人或單位對學運的正/反表態尤獲熱烈回應，其次為網友的惡搞創作。

先前因折扣、新品上市、活動舉辦等帶動指標的大多為參與度或傳播度其中一項。這次事件裡，許多粉絲頁的參與度與傳播度皆同時上升，表示不僅粉絲頁內互動頻繁，文章的影響範圍更擴展到粉絲團之外，由此可見太陽花學運議題討論的熱門及廣泛程度。

早在20年前全球資訊網開始普及時，人們就意識到網路帶來的便利性與威力；在此次學運中，各方更以網路為媒介，創造出各種創新的資訊傳播、組織串連、資源募集，以及藝術展現等應用方式，將網路力量以台灣前所未見的方式充分發揮與展現。

Box1****熱門傳播粉絲團

粉絲團	綜合排名差異	關注度排名差異	參與度排名差異	傳播度
壹電視	68	6	53	73
三立新聞	33	9	28	17
Nownews.com	22		4	28

** Box2**：**綜合排名進步幅度****Top10**

綜合排名差異	類別	粉絲團名稱	綜合排名
143	服飾配件	Nike Running Taiwan	100
76	服飾配件	【Major made.】Mavis*瑪菲斯	90
76	傳播媒體	緯來體育台官方粉絲團	94
68	傳播媒體	壹電視 Next TV	26
41	交通運輸	Nissan	63
34	資訊科技	HTC Taiwan	48
33	傳播媒體	三立新聞	35
33	通路平台	康是美	75
31	傳播媒體	Smart 智富月刊	89
29	傳播媒體	ETtoday星光雲	80

**Box3：粉絲關注度進步****Top10**

關注度排名差異	類別	粉絲團名稱	綜合分數排名
28	傳播媒體	媽媽寶寶-懷孕、生產、育兒	76
26	傳播媒體	Smart 智富月刊	89
26	通路平台	Y!購物中心每日好康	40
22	傳播媒體	ETtoday分享雲	9
20	傳播媒體	udn.com 聯合新聞網	81
20	傳播媒體	men's uno 男人誌	54
16	傳播媒體	ETtoday運動雲	71
15	傳播媒體	遠見雜誌	20
15	傳播媒體	設計家 Searchome	27
15	通路平台	森森購物網	87

完整榜單：2014年4月份榜單

本期最後收集資料時間:2014/4/15

本期統計區間:2014/3/11~2014/4/10(一個月)

本期粉絲團數量:512個

資料來源：資策會FIND整理 / S.E.R技術支援

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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。