PChome推跨平台搜尋引擎,3大原因驅動搜尋策略
PChome推跨平台搜尋引擎,3大原因驅動搜尋策略
2015.03.10 |

網購族以後可跨平台購物,網路家庭10日宣布推出台灣第一個跨平台搜尋引擎「PChome搜尋」, 為台灣電子商務提供在地化的商品搜尋服務,由PChome Online技術團隊自行開發。專注在搜尋繁體中文商品資訊內容,搜尋引擎上有1.8億個商品可供搜尋,能跨網購平台追蹤喜歡的商品,建立個人化清單。

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(圖說:網家推出PChome商品搜尋引擎,滿足網購族的跨平台需求。圖片來源:PChome提供。)

PChome網路家庭技術總監陳善達表示,過往搜尋商品大多會搜到商品以外的資訊,也只能搜尋單一平台的商品資訊,並沒有針對繁體中文、跨平台的商品資訊搜尋服務,讓使用者要花很多時間尋找商品。

分析PChome選擇開放競爭策略,推出跨平台商品搜尋引擎的三大原因如下:

原因1、滿足網購族個人化追蹤需求

PChome行銷總監盧靜美指出,PChome很久之前就想做搜尋功能,發現自己做電商,但沒有針對網購族群設計的服務,所以選擇這個時間點推出跨平台的商品搜尋引擎。

搜尋結果以購物網站的商品為優先,得到包括品名、購物網址、購物平台、商品簡介、價格、商品圖等資訊。最主要的特色還是針對各商品搜尋結果加入跨網購平台的商品追蹤清單。

目前PChome搜尋引擎的功能過於簡單,只能打入關鍵字及加入追蹤清單,使用者無法根據自己的需要依價格或其他條件排序。**PChome搜尋引擎到底依什麼條件排序商品?**盧靜美說,判斷的因素有很多,是演算法影響搜尋的結果,但排序的機制是商業機密無法透露。

原因2、成為商品入口網站

搜尋結果很常在第一頁出現PChome集團旗下的PChome 24小時購物、PChome商店街及露天拍賣,**是否獨厚集團下的電商平台?**盧靜美指出,第一頁不一定都是PChome三大平台的商品,也會有其他各大電商平台的商品。只是因為目前PChome集團的商品數最多,以今日的商品數來看,PChome 24小時購物超過百萬件、PChome商店街約有3200萬件商品數、露天拍賣約有8400萬筆商品數。此外,搜尋的結果也隨時在變動。

目前市場上已經有許多比價網站,像是EZprice比價網飛比價格網FindPrice等等,**為什麼不推出比價功能?**盧靜美說,PChome搜尋引尋不是為比價而設計,比價網是用單一品項搜尋價格,而PChome搜尋引擎是以商品為優先去搜,再加上其他比價網商品數只有千萬筆而已。

不過,Livehouse.in執行長程世嘉說,**「比價才是根本需求,不然使用者沒理由用這個搜尋引擎。」**而PChome集團有規模及成本優勢,之後應該也不怕推出比價功能。雖然電商平台普遍會因此受惠,但沒有規模優勢的小型電商會比較慘。

原因3、未來有機會發展廣告業務

**未來是否會推出關鍵字廣告功能?**盧靜美說,未來不排除會推出,搜尋引擎今天才剛上線,未來會依使用者的需求及用狀況再繼續調整。

選擇這個時間點做搜尋引擎,程世嘉分析,很合理也很聰明,目前市場上已經有很多比價網站,可看出PChome集團想成為商品入口,所以第一個要解決的就是「東西在哪裡」的問題,其他電商也會因此受惠,如果搜尋引擎做得好,不但可以照顧到自己的商品,而且之後可以切入廣告盈利模式。

關鍵字: #PChome
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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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