Google台灣董事總經理簡立峰×游直翰沛星互動創辦人:技術型創業,就要做到全球最頂尖(上)
Google台灣董事總經理簡立峰×游直翰沛星互動創辦人:技術型創業,就要做到全球最頂尖(上)
2014.08.04 | 創業

[2014年8月號雜誌精選]

全球知名創投矽谷紅杉資本首度投資台灣新創公司,游直翰與友人所創辦的沛星互動科技(Appier),獲得紅杉資本約1.8億元台幣的A輪資金,在台灣創業史上寫下一筆紀錄。

沛星所提供的解決方案是當使用者瀏覽App時,即釋出廣告曝光機會,透過Appier引擎特有的AI人工智慧演算法和大數據分析,評估、挑選有價值的廣告曝光對象,再讓各個品牌參與競賽,得標者可在使用者的各種裝置如手機、平板、筆電、PC等曝光精準的廣告。從使用者瀏覽App或網頁的當下,到廣告主競價完成,使用者進而看到自己有興趣的廣告,整個過程只要「0.1秒」的時間。目前該公司的客戶包括蘭蔻、萊雅集團、台灣大哥大、海尼根及IKEA等公司。

從社群遊戲開發轉型到廣告競價領域,像游直翰這樣具有技術力的創業家,如何將技術轉化為服務?又如何吸引到國際資本市場的注意?游直翰與創業導師簡立峰針對台灣技術型創業的機會與挑戰,分享他們個人經驗與觀察。

=簡立峰
=游直翰

**簡:**你們公司的英文名字是Appier,所以創業之初應該是想做App相關應用?

**游:**我念書的研究主題一直是跟人工智慧(AI)有關,在實驗室時做的是四腳機器人,我對這條路線一直很有熱情,一開始在想創業題材的時候,也都是從AI這角度。

正好我另外兩個一起創業的夥伴很喜歡玩遊戲,那時行動遊戲App很紅,所以我們決定從遊戲切入。在遊戲中我們想的是,利用AI把遊戲中的虛擬角色變得更像朋友、變成代理人,後來發現這不是玩家在意的重點。

**簡:**為什麼會做到廣告這一端?

**游:**這跟做遊戲還是有關聯,在遊戲開發後面的四分之一,就要開始找發行商,但團隊沒有什麼名氣,就透過參展時認識的一些人,帶著產品去簡介。一般介紹都會說明自己做過什麼什麼,但是我們真的什麼都沒有,所以只好寫我們做過一些AI相關的專案。那些發行商就覺得很納悶,這樣的人怎麼會來做遊戲,就開始聊起懂不懂資料探勘(Data Mining)、AI怎麼用來協助廣告的分析等。

**簡:**所以是技術太強,遊戲沒做好囉!

課題一:把技術用在對的領域

**游:**那時什麼都沒有,但因為都見面了,總是要得到一些什麼吧。他們就問我內部廣告系統可以有哪些演算方法,後來發現原來我們的技術可以這樣應用,有些不錯的結果,然後就開始發展第四個產品。

轉到做廣告,一開始只是做顧問的型態,漸漸地發現某些廣告主的思維,於是決定開始開發平台。

**簡:**你們的經驗很有意思,最近很多產業都在談大數據,但裡面有很大一塊是AI的探勘與學習,AI這些技術都不是新的,但資料選對了,領域選對了,價值就很高。我以前是被AI騙了,大家可能都想成是機器人那種,但其實可以不用那麼難,簡單也可以賺錢,沒那麼偉大卻很管用。

透過使用者來告訴你市場,是個聰明的方法,這個在台灣比較少用,當你要做全球性的事,人的介入要越少越好。傳統做生意是在店裡的店員與顧客的關係,小商店老闆很厲害,察言觀色,從顧客行為知道東西對不對,或是東西該怎麼賣,自己學習。

再來是像7-Eleven,透過每天的報表,知道經營怎麼調整。同樣的道理,如果一個廣告主要市場是在全球,它就需要更自動化的工具來協助判斷。我們在Google裡面一直強調的就是「Data、Data、Data」,我們都不相信人了,因為真的量太大了。

廣告是Connection Business,但是現在連結的方式一直在變,上網的裝置在變、上網行為在變、上網的企業也變多,從這樣的角度來看,一定很多地方沒有被優化到或照顧不到,這是新時代的方法,這也在改造整個商業模式與企業,你們的技術是反映到廣告產業。

**游:**像我們這樣沒經驗的創業者,最難的真的是怎麼跟市場對話。我們一開始也會不好意思,覺得做這個產品不知道好不好啊,沒什麼信心,但市場的回饋的確讓經營者走到對的地方。有時候靈感會比一個房間的腦力激盪多蠻多的。

我們曾經有個B2B市集的App產品,開發商可以在上面找到需要的行銷資源,比如義大利的開發商找到《數位時代》做報導,大家很喜歡,也會創造流量。可是我們很快就會被跳過,顯不出我們存在的價值,而且我們也沒有多餘人力可以維運,所以3個月就砍掉了,這還算是久的,有些一、兩個月就砍了。

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(圖片來源:蔡仁譯攝影)

游直翰(左)
68年次,台大資工畢業後,先於史丹佛取得電腦科學碩士,再赴哈佛大學念電腦科學,主修人工智慧,並取得博士學位。2010年與好友創辦沛星互動,原先開發遊戲App,後轉向廣告領域。他也是AAMA台北搖籃計畫第一期創業家。

簡立峰(右)
台灣Google第一位員工,專研中文資訊檢索,被譽為中文搜尋第一人。加入Google之前,曾任職中央研究院、台灣大學資訊管理系,並曾擔任微軟亞洲研究院技術顧問。

Google台灣董事總經理簡立峰×游直翰沛星互動創辦人:技術型創業,就要做到全球最頂尖(下)

(更多精彩內容請見2014年8月號《數位時代》「開放!科技新倫敦」,全國7-Eleven、誠品等各大書店熱賣中。尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第243期)

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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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