用說的更方便!語音輸入帶來行動新商機
用說的更方便!語音輸入帶來行動新商機
2014.07.25 | 科技

現今的智慧型手機幾乎皆有語音輸入功能(iPhone的Siri、HTC的Hidi、Yahoo!的語音數位助理等)。根據美國的調查 ,2012年擁有iPhone 4S的使用者當中有87%的人至少一個月使用Siri一次,30%以上的人幾乎每天透過Siri打電話、發信或蒐集資訊。Gartner在「Hype Cycle for Emerging Technologies, 2012」中提到:「語音辨識技術目前正處在啟蒙期,在未來的2~5年之間將成為主流並進入生產穩定期」。智慧型手機使用Google Now的語音輸入系統,Apple與 NUANCE技術合作開發語音廣告等,皆顯示語音輸入將是未來重要開發趨勢。本文從過去觀察使用者使用語音輸入的行為,說明使用者對於語音輸入功能的需求。

使用語音輸入功能的人群特徵和需求

「追求效率」與「追求簡單」為使用語音輸入功能的兩大主要目標,擁有不同目標的使用者在使用需求與偏好上有很大的差異(表一)。

【表一】語音輸入功能使用者人群與使用特性
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資料來源:beBit

「追求效率者」的需求是透過自然地對話有效率的完成操作。在實際調查中發現,智慧型手機使用頻率高的使用者往往屬於此類,他們希望透過語音輸入簡短問答,直接獲得結果。因此偏好可以一次完整輸入的Siri型操作模式。

「追求簡單者」的智慧型手機使用頻率不高,平常不習慣手機文字輸入介面,操作畫面也不容易,所以想要透過語音輸入更簡單的完成指令,特別是高年齡層的使用者屬於這類。這類使用者無法適應Siri等操作性高的語音輸入,反而偏好一問一答的輸入形式。例如是銀行匯款,他們期待從選擇「匯款」的大分類漸漸進入細節的內容,因為在操作前對於完整的操作內容沒有概念也不想思考,對於一問一答的輸入形式感到方便性。

圖一以透過語音輸入功能完成「銀行匯款500美金到老婆戶頭」的任務為例,顯示兩種人群的使用情境:

【圖一】語音操作「銀行匯款」使用情境
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資料來源:beBit

語音輸入功能所帶來的新商機

以往,高年齡層的使用者由於手機螢幕與文字鍵盤的限制導致部分使用者被排除在目標客群之外。透過調查,我們發現對於語音輸入功能的需求比較大的反而是「追求簡單」的高齡人群,根據beBit的使用者觀察,一旦開始使用語音輸入的使用者會漸漸遠離文字輸入,「是」、「否」等簡單的選項也開始偏好語音回答,剛開始對語音密碼有顧慮的使用者,漸漸毫不猶豫的朗誦自己的密碼,使用者似乎無法再從語音輸入回到文字輸入的模式。可見語音輸入功能可以降低這類高年齡層人群使用手機的障礙,增加使用手機服務或APP的動機。

2013年美國金融集團USAA將語音輸入系統導入手機網路銀行APP(如圖二)。該系統可以設定聲紋密碼,只要本人下令指示任務,APP便會連到銀行系統進行處理,完成後還會告訴你「已完成任務」。即便如網路銀行此等安全性要求如此高的APP,美國的金融機構皆已開始導入語音輸入功能,可見語音輸入在國外已經被相當重視,且增加語音輸入功能也是拓展網銀使用族群從較年輕化族群往更多高齡者邁進的做法,這樣的趨勢無論是手機開發商、APP開發者皆不可忽視的一股力量。

【圖二】USAA Voice Command Mobile App
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(圖片來源:American Banker

為提供提升滿意度或開發差異化的新服務,語音輸入功能是個充滿前景的方向,然而語音輸入功能和文字輸入功能的使用者有很大的差異,對於資訊的輸入結構與服務呈現結構的需求也不同。一般來說,網路使用行為目的性高、自主性強,但是使用語音功能的行為傾向是被動的;例如語音輸入者在輸入後等待機器的審核及下一個指示,相較下,文字輸入者會主動地點擊按鍵。如果這些服務的結構設計或畫面不符合使用者需求,最終就只是白白浪費了投入的開發成本,或許有可能目前的技術限制根本就無法滿足使用者的需求,因此,在進行開發時,首先須從了解使用者的需求開始。

本文出自beBit

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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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