[蘇麗媚] 無時差共享知識
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最近整個社會最紅的兩個人,除了柯文哲,應該就是江蕙了。一場封麥演唱會,擾動整個社會的情緒。江蕙個人故事勵志之外,她也證明娛樂文化是如何影響整個時代的人。但我們的娛樂產業能不能回應時代的需求?實體演唱會的型式,這種讓參與者在場內共享情感的獨特體驗,創造的價值至今仍是主流。但我們也不能忽略,一個新的影音互動新媒體經濟模式正蓬勃發展中。這兩者之間的應用,如何透過相互加乘得分,相當值得討論。

在舊有的電視生態中,其實也有類似的例子,比如我們的Call-in政論節目、比如通常出現在80頻道地方有線台的卡拉OK,或是在全球都很風行的實境節目,都顯示出「即時取得」與「情感參與」是觀眾娛樂需求能否被滿足的重要項目。

然而在過去技術的限制下,這些參與都很片面,規模也小。但隨著網路應用的普及,以及行動裝置持有率的增加,線上影音早已成為收視主流,但不是現在各電視台做的線上網路電視台,而是一個整合內容、社群、平台、載具、購物的未來娛樂面向。

其中具代表性的,像是2011年的美國直播網站Twitch、音樂平台Stageit、音樂網站Turntable.fm等。而中國的YY除了起家的遊戲群聊直播功能外,也提供娛樂、音樂、教育等不同頻道主題,最受歡迎的當然是音樂,開啟直播視訊,就能透過勁歌、熱舞或是才藝秀和網友互動,網友則透過購買虛擬商品,活絡了服務的生態圈。YY能從單純的遊戲網站,發展到赴美國IPO上市,無非就是抓住一般人的情感需求,實現了粉絲體驗經濟。

這股直播的浪潮正在襲來。在全球占據領先地位的遊戲直播老大Twitch已經被亞馬遜以9.7億美元收購,台灣的新創團隊LIVEhouse.in也被大膽預測估值已逾4億元台幣,遊戲橘子也成立網路影音平台酷瞧,新興網路娛樂媒體所帶來的大規模破壞才要開始,因為關注就是價值,粉絲為王。

那麼在這樣一個時代的轉折處,我們應該做什麼?或是該有什麼準備?從類型上看,具備高感性、即時性、競賽性與群體性的類別,是最有機會的。音樂是其一,另外像是體育賽事、議題辯論等都有切入的角度。

比如鎚子科技創始人羅永浩與電子產品測評網站ZEALER創始人王自如,在優酷網站上展開一個針對鎚子手機品質問題的辯論,就創造了250萬的觀看量,除了滿足人們的精神需求以及造就偶像,更有助於社群之間思想的傳播與討論。

只是以目前的發展來看,優酷的議題討論還是少數,多數仍不脫正妹、鬼怪、Kuso式的內容。這也許是每次新科技普及時的必要,卻不該變成唯一標準,它裡面有很多的可能。比如夢田文創將因戲而生的「閱樂書店」,打造成「實境攝影棚」,去年12月的文學閱讀活動「每月一書,以書策展」,就運用Switcher這款iOS App和網路攝影機、手機、平板電腦等,讓閱樂書店和板橋書店在多畫面操作下可以同時參與讀書會,透過網路的技術落實知識平權。未來偏鄉孩子就可以透過直播和互動,取得更多學習的資源。所以想像力有多大,決定我們可以走得多遠,而好玩的事正在進行,不要缺席了!

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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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