P2P軟體創造新獲利模式
P2P軟體創造新獲利模式
2005.11.01 | 科技

想要看最新的哈利波特電影,或是聽聽孫燕姿的新歌,你會怎麼做?答案恐怕是「去網路抓抓看吧」! 現在想要取得影音娛樂內容,愈來愈多人寧可求助於書桌上的電腦,而不是巷口轉角的那家百事達或是唱片行,隨著網路頻寬的擴充和「點對點」(Peer to Peer,簡稱P2P)傳輸軟體的使用,從網路下載免費的音樂或電影,已經從一種趨勢轉變成理所當然的行為。 國內P2P軟體業者如EzPeer和Kuro飛行網幾年前搭上這班順風車,以收取低廉費用提供超過數十萬會員交換檔案的P2P平台來獲利。根據市場調查機構CacheLogic估計,全世界超過三分之一的網路資料傳輸量來自P2P軟體,在任何一個時間點都有超過數以千萬計的人在使用各種P2P軟體分享或下載檔案。P2P軟體與生俱來的無私特質雖然照顧消費大眾,卻苦了傳統的影音內容產業,被視為後現代的盜版。

P2P是非法的代名詞?

翻開歷史,P2P軟體和影音內容產業之間的鬥爭從來沒有停過,近幾年更是上演了好幾場重要的戰役。今年九月,台北地方法院宣判飛行網Kuro侵害著作權法,利用P2P軟體的優勢,提供會員下載和傳輸未經授權的數位影音檔案。此結果判罰的對象不只飛行網負責人,連其中一名大量使用飛行網服務的會員也遭殃。
今年六月,以美國米高梅電影公司(MGM)為首的美國電影業者和唱片業者控告擁有Morpheus和Grokster等P2P軟體的StreamCast公司侵權一案,經過長達將近四年的訴訟,美國最高法院宣判侵權情事成立,並表示P2P軟體業者必須對會員非法交換數位影音檔案負責。
從最早的Napster,中期改良的Grokster、KaZaA,到現在的eDonkey、BitTorrent,P2P軟體業者在法律上可說是節節敗退。除了美國米高梅電影公司控告Grokster一案、台灣飛行網的敗訴,連澳洲聯邦法庭也於九月裁定KaZaA軟體的侵權罪行。就在種種的跡象顯示P2P軟體幾乎要被趕盡殺絕的時刻,出現了一道曙光。

擁抱科技搏翻身

日前,美國唱片工業協會RIAA(Recording Industry Association of America,簡稱 RIAA)對包含eDonkey在內的七家美國P2P業者提出聲明,表示根據最高法院的裁決,任何傳遞違反著作權法內容的P2P服務都應立即被停止。
值得一提的是,理直氣壯的同時,此次聲明中卻史無前例地表達了和P2P業者共商解決辦法的意願。「P2P軟體的發展潛力是有目共睹的,我們也很希望和P2P業者一起合作,」美國唱片工業協會董事長Mitch Bainwol在媒體上表示,「但關鍵在於必須提供使用者合法的數位內容。」
的確,有別於以往視MP3和P2P為毒藥的傳統態度,影音內容產業現在正積極擁抱科技,像是iTunes、Yahoo、MSN等大型線上音樂商店業績蒸蒸日上,昔日和盜版一詞密不可分的Napster也在二○○三年轉變為合法的網路音樂商店,為P2P軟體找到了翻身的機會。

找出雙贏的獲利模式

過去P2P業者獲利模式大概分成兩種。以目前全球使用者數量最多的eDonkey為例,第一種是廣告收入,讓使用者免費下載軟體,但是在使用軟體的時候會跑出許多廣告;第二種是使用者付一定費用下載另一個版本的軟體,使用時不會看到任何的廣告。有鑑於在現行P2P軟體上流通的,都是非法的檔案,未來的P2P軟體將具備能夠偵測所有檔案是否經過合法授權的機制。
為了創造影音內容業者和P2P軟體業者的雙贏,以後會有一些新的營運模式產生。第一個可能是P2P軟體還是免費,但是使用者會先被強迫要求觀賞特定的廣告內容之後,才可以下載音樂或是電影,這種方式讓使用者變成金流機制裡的「啟動者」(Initiator),P2P公司和唱片業者則共同分享廣告收入;第二個可能的方式是「獎勵制度」,使用者若將音樂推薦給其他朋友,並且造成他人購買行為的話,就可以得到點數,累積足夠的點數,就可以購買自己想要的音樂。
目前所有的合法線上影音,都是採用中央管理(centered)的概念,也就是只能透過特定的網路商店取得數位內容,使用者無法彼此交換(iTunes除外,買一首音樂最多可以分享給十台電腦使用)。這樣的管理方式,本質上就和以去中心化(de-centered)為技術根基的P2P軟體背道而馳,因此P2P業者要邁向合法的道路的確不會太好走。但可以確定的是,這個分享的架構和概念,正在努力地蛻變中,未來將會有合法且「便宜又大碗」的P2P服務產生。

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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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