Criteo大數據運算速度比Twitter快,推出跨裝置重新定向廣告
Criteo大數據運算速度比Twitter快,推出跨裝置重新定向廣告
2014.09.30 | 行銷

瞄準台灣電子商務的爆炸性成長,以及智慧型手機的成熟市場,橫跨全球130個城市的網路營銷廣告公司Criteo,鎖定台灣市場的行動購物潛力,Criteo東南亞地區董事總經理齊藤裕子特地從新加坡來到台灣跟媒體見面,表達她對台灣市場的重視。

Criteo早在2005年成立,一開始是在電商網站上可使用的推薦引擎,但並沒有很好的收益,2009年轉型為用推薦引擎做重新定向(Re-targeting)。去年9月IPO,從重新定向來的收益約為6億2千萬美元,連續16季留客率高達90%。

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(圖說:台灣電商成熟、智慧型手機使用率高、行動購物轉換率高,Criteo東南亞地區董事總經理齊藤裕子看好台灣行動商務市場。圖片來源:郭芝榕攝影。)

齊藤裕子說,97.5%使用者沒有做任何購買就離開電商網站,電商網站往往砸下重金想吸引消費者,但卻效果不好。她進一步指出,只看瀏覽量是不夠的,使用者能否真的購買才重要,因此要看轉換率。

Criteo推出重新定向,只針對在電商網站瀏覽、購物的使用者,利用績效性展示廣告,成功地再次把使用者帶回網站消費。齊藤裕子舉例,「績效性展示廣告對電商的重要性,就像渦輪引擎之於車子。」利用即時資料分析和預測技術,可在網頁上的橫幅廣告推播個人化的廣告,把廣告在對的時間、對的地點,投放給對的使用者。使用者點選個人化動態廣告的次數高於相較靜態展示廣告6倍,例如:跟以前相比,法國休閒服飾網站Aigle的客戶量成長了25%。

三大引擎處理大數據,重新定向

技術導向的Criteo,有40%員工皆為研發人員。Criteo很倚重大數據,一共有2千台伺服器、6個資料中心,處理速度快,可同時做17萬筆資料的RTB即時競價,每秒可處理高達1萬3千張的圖片,比Twitter每秒處理的資訊還要多。

使用三種引擎處理從客戶網站所得來的大數據,並做精準推播。第一、預測競價,會蒐集發佈商的績效,包括使用者看了什麼產品、哪些發佈商的績效好…等等,進而預測要在什麼空間發佈對使用者有效的廣告。第二、推薦引擎,呈現出相關性的產品,齊藤裕子說,有看過Criteo投放廣告的使用者,其中有60%最終買的東西是被推薦的產品,而非使用者一開始想買的。第三、動態文案,用A/B測試(註1)測出可以吸引使用者目光的色彩、編排及文案。

行動商務帶動跨裝置重新定向

隨著行動商務日益崛起,Criteo從PC購物網站的重新定向,由於PC和行動辨別不出是否為同一個使用者,所以這一年半來轉到行動裝置的重新定向,又進一步推出跨裝置重新定向的解決方案。

與PC端記錄電商購物網站的使用者cookie不同,Criteo電商客戶在網站上放像素和標籤,蒐集網站使用者的資訊,並要求使用者使用E-mail。Criteo只會收到加密過的E-mail資訊,並不會蒐集名字、E-mail等可辨識個人身份的資訊,進而做到重新定向。

由於Criteo跟很多廣告主合作,匯集大量加密的使用者資訊,同一個E-mail只要蒐集一次資訊,形成Criteo特有的生態體系,由每個客戶都提供一點點資訊,拼湊出更完整的使用者圖像。這對跨裝置的數位廣告來說是很大的突破。

除了Android和iOS之外,先前Criteo併購可以做到App內廣告(in-App)的AD-X Tracking,也支援App內的廣告。雖然不使用cookie,但強調App與PC會有相似的使用者經驗,使用者只要看過某個產品,即使已跳去瀏覽別的網站或App,使用者也會在別的網站看到相同的產品廣告。

看好台灣市場,Criteo鎖定台灣行動商務

Criteo在東南亞的9個市場提供服務,齊藤裕子是區域負責人,她說,「亞太地區的營收占全球的20%,每季度成長率超過40%。我們對台灣市場非常看好,台灣的成長率是東南亞9個國家中的前三名。」一年前剛設立新加坡辦事處時,只有齊藤裕子一位員工,後來增加到10名員工。目前在台灣最大的客戶是Yahoo!奇摩購物中心Agoda。由於太看好台灣市場,Criteo特別在台灣雇用一名員工,開發中文市場。

齊藤裕子指出,台灣是非常有吸引力的市場,除了電商發達,廣告主和使用者對電商很熟悉。此外,她與台灣廣告主互動的經驗發現,目前已有30-40%流量從行動裝置來,顯示台灣對行動商務的需求愈來愈高。雖然台灣是成熟市場,但不代表不再成長,尤其在行動商務上,還有很多公司要加入電商戰場。

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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