歐洲的日子不好過,Google將歐洲業務合二為一
歐洲的日子不好過,Google將歐洲業務合二為一
2015.02.27 | Google

WSJ消息,Google正在全面整改其歐洲業務:之前按地區劃分的兩大業務將被合併,新的歐洲總部將位於英國首都倫敦。此前主管Google北歐和西歐業務的Matt Brittin將擔任合併後新機構的負責人,主管業務運營,各國主管直接向他報告。而負責南歐和東歐業務的Carlo d'Asaro Biondo今後將負責Google在歐洲的商業合作夥伴關係。從此,歐洲只有一個Google。

新主管Brittin 表示,單一的結構可以讓Google更好地因地制宜,對各地的形勢和機遇做出反應。

近日來,Google 在歐洲遇到的挑戰恐怕比機遇要多的多。

一方面是監管壓力。去年底,歐洲議會以384票贊成、174票反對的結果通過了要求Google在歐洲將其搜索引擎與其他產品分拆的提案。雖然從法律的角度上,歐洲議會的這一決議只有像徵意義。但這一行為足以向歐盟施壓,而後者正在對Google發起反壟斷調查。據悉,如果Google被認定存在壟斷行為,將面臨最高60億美元罰款。

目前歐洲市場上Google 搜索的份額為90%,遠超美國本土的68%。不過俄羅斯是一個例外。根據研究公司LiveInternet數據,俄羅斯搜索引擎Yandex NV 佔據了該市場的60%。去年12月,受俄羅斯出台的關於互聯網公司用戶數據處理新法的影響,Google宣布關閉其在俄羅斯的工程辦公室。

而關於用戶數據的隱私問題,Google目前還因「被遺忘權」忙得滿頭大汗。去年6月,Google開始執行歐盟最高法院的裁定,允許用戶行使」被遺忘權」,即要求不恰當、不相關或者不再相關”的信息從搜索結果裡移除。據悉,自裁定以來,Google已經收到了來自歐洲的20多萬份請求,影響了70萬個網址。

在英國,Google遭遇最大的麻煩則是避稅之嫌。去年底,英國宣布了新「轉移利潤稅」的徵稅計劃,將企業稅率從21%上調至25%,以此來填補跨國公司將利潤轉移到低稅率地區的納稅漏洞。該政策被戲稱為Google Tax,將於2015年4月生效。

另一方面的挑戰則來自於google的競爭者,尤其是跟Google一樣從矽谷遠道而來的小伙伴們。歐盟就是在接到微軟等10幾家公司的投訴後,對Google發起的反壟斷調查。而對於Google與歐盟委員會簽訂的和解協議,微軟、Yelp、Expedia和TripAdvisor等美國科技公司更是聯合反對,出示調查證據、花錢遊說什麼的都不在話下。

Google 已經感受到了對手們的強大。Brittin表示,歐洲出版商許多都是從Facebook 或Twitter 獲得大部分信息,而非Google。

在歐洲,Google的新聞業務因為版權問題在各國遭到起訴。新聞集團CEO Robert Thomson更是發佈公開信,嚴厲指責Google的壟斷行為。包括德國、比利時、法國、西班牙等的媒體認為,Google未經允許顯示了標題和部分摘要,侵犯了媒體網站的利益。歐洲國家紛紛出台新版權法律,要求Google向報紙等傳統媒體付費。Google目前已關閉在西班牙的新聞搜索服務。

Google目前在全球有5.36萬名全職員工,其中9000人在歐洲工作。Google在歐洲的25個國家設有48個辦公場所。Google稱,過去的4年,其在歐洲的資本投入已達到40 億歐元。而這次整改業務後,Google承諾將在未來兩年培訓100萬俱有「數字技能」的歐洲人。

本文出自36氪/弓長穎

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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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