日版「林志玲現象」 「Ebi Chan」熱潮解讀
日版「林志玲現象」 「Ebi Chan」熱潮解讀
2006.09.15 | 科技

近來名模成了一種商品,和代言產品、媒體構成一個堅不可破的三角關係,帶動了一個又一個好話題、好生意。名模經濟已行之有年的日本,從早期的松菜菜子、藤原紀香、中期的米倉涼子到近期的伊東美,無一不是模特兒出身,培養一定支持度後,轉而進入演藝圈,多方位發展。
而日本最近跟台灣林志玲一樣爆紅到成為社會現象的,是日本媒體和廣大粉絲暱稱為「Ebi Chan」的原友里。Chan這個字是日文裡對可愛女性的暱稱,Ebi則是原友里名字第一個字的日語發音。如果你問日本現在二十到三十歲的女生,她們最想要當的人是誰,可能十個有八個會說她們想要成為Ebi Chan。日本媒體所公布的當紅話題人物排名中,Ebi Chan的名次甚至和小泉首相相當。
從支持者的回應看來,Ebi Chan已經與「幸福的形狀」劃上等號,只要是她穿過的衣服、拿過的包包、代言的產品,無一不在全日本造成搶購。原友里代表的是可愛、有氣質的大小姐風範,蕾絲、淺褐色用電棒燙過的頭髮、大而神秘的眼睛、洋溢幸福的笑容,都讓你想要和她談一場戀愛。
原友里和林志玲相似之處,不只在於兩人都是身材好的美女,還有更深的社會心理層次意涵。在「傳統女性意識」逐漸稀薄的台灣和日本社會,她們帶我們回到純真年代,找回溫和善良、可愛有禮的完美女性典範,所以在台灣林志玲熱不衰;而日本過度競爭而疲憊的時尚產業,則有甜美無害的Ebi Chan,靠著販賣「女人的幸福感」開啟潮流。
原友里今年二十六歲,出身於宮崎縣一個小康家庭。儘管二○○二年底才開始平面模特兒生涯,卻在二○○五年底靠著她所專屬的雜誌《Can Cam》,建立廣泛的知名度,如今她不但是《Can Cam》的當家名模,她的身影更每每出現在資生堂的廣告和多部日劇中。就連台北捷運車站,都可以看到她穿著比基尼的防曬乳廣告。
而一手打造原友里的雜誌《Can Cam》,對許多關注日本女性時尚的讀者可能不陌生,日本女大學生和年輕OL(辦公室女郎)都視《Can Cam》為時尚寶典。《Can Cam》創刊於一九八二年,取名為「I can campus」(在校園熱門的女生),目標讀者為十八到二十五歲的年輕女性。
日本女性時尚雜誌市場向來由《JJ》獨占鰲頭,《JJ》的風格是比較性感的、一○九辣妹風的(一○九是澀谷一家服飾百貨公司的名字,為日本新新人類流行服飾的大本營),而《Can Cam》則訴求有氣質小姐的可愛風。兩本雜誌都擅長以經營專屬模特兒建立雜誌風格,也都和時尚品牌建立夥伴關係,如《JJ》雜誌和Cecil Macbee(一○九風當紅女子品牌),以及日本當紅OL品牌如Indivi等新產品企劃,據說都有《Can Cam》記者著力的身影。
《Can Cam》發行量本來一直居於《JJ》之後,但在二○○一年總編輯大西就任後,《Can Cam》從三十二萬本一路成長到六十萬本,而《JJ》發行量卻從四十七萬本掉到今年的二十六萬本。加上即將新發刊的《姊姊Can Cam》(目標二十五到三十歲,已從大學畢業的舊《Can Cam》讀者),合併發行量已經成長到八十萬本,這個龐大出版量背後所隱含的,不只是近年甜美女孩風戰勝一○九辣妹風的流行趨勢,更為《Can Cam》主導商業市場的影響力,做了最好的「民意背書」。
很多日本女生是依照自己心愛的模特兒為範本購物,只要模特兒一穿,產品等於有了票房保證。「儘管我們事前做的市場調查告訴我們藍色洋裝會大賣,但如果Ebi Chan穿在身上的是白色,那藍色一定乏人問津,」長期和《Can Cam》雜誌合作的品牌「Pride glide」商品課長谷口,曾向日本媒體這樣表示。
《Can Cam》的秘密武器除了原友里,更有其他十位專屬模特兒,《Can Cam》把每個模特兒當成各別品牌經營,和不同的廠商建立合縱連橫的關係,綜合起來,「Can Cam」這個名詞就是一個超級品牌。
《Can Cam》開始主導新品牌的創立,結合設計師和記者所長,再把產品和模特兒結合,消費者透過認同模特兒,也認同新品牌。《Can Cam》更跨足出版界,經營商品郵購和網路電視台,利用綿密的商業網路和成功的粉絲俱樂部經營手法,全面進攻最敢消費的OL荷包。
日本經營名模經濟的手法實在令人佩服,不論Ebi Chan是否超越偶像的符號意義,也不論《Can Cam》是否達成大西總編輯「做個像巨人般的雜誌」經營目標,我卻已經開始研究原友里的流行秘密。嗯,如果把頭髮捲成這樣,也許我也可以像她一樣可愛……

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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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