回顧318學運，看數位科技的三大應用|數位時代 BusinessNext

你還記得去年的318學運嗎？從事前計畫，到攻佔立法院、行政院，到最後的撤場離開，短短的二十三天，中間的過程我們都藉由網路直播，參與整個過程。從1990年之後，受到野草莓學運的啟蒙事件，創下有史以來的大型學運運動。你也許會記得，在去年的這個時候，我們擔心的不只是自己，還有整個台灣的未來。

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(圖說：在318學運學生攻占立法院。圖片:林祖儀拍攝，經本人同意授權使用。)

這次，我們要談的是當時的相關科技。

#1.網路直播

網路直播是利用網路傳送現場的影音資訊給沒有到場的民眾在網路上觀看，避免錯過的遺憾。與一般傳統的電視節目，網路直播可以帶給人更多現場參與感。其實只需要一支手機、一個平板，配合網路，隨時都可以直播現場所有的現場。隨時隨地都可以變成直播現場，網路直播的崛起速度更衝擊了現有的傳統電視節目市場。

近年來，更有許多平台製作「網路直播」，如LIVEhouse.in、MimiCam也開始提供大眾直播的服務。而直播服務不僅只是提供一個平台，更凝聚了廣大民眾的互動。在318學運當中，沃草Watch Out線上立法院直播，就提供了民眾立法院內外全程的現場狀況，24小時不間斷的播放，提供全台灣民眾的對現場情況的掌握。

而致力於開發公民參與政治議題的g0v.tw，則是利用已經被Dropbox收購的共筆hankpad，以文字形式即時整理出立法院中的行動，具有跨國語言能力的專才，則負責到CNN的公民平台iReport進行文字轉播。

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#2.募資計畫

募資平台Flying V則針對「反服貿廣告集資」進行群眾募資的提案，在專案上架十五分鐘內就募得了一百五十萬的國內蘋果日報頭條廣告費，更在短短三個小時，募到新台幣三百三十六萬元買下國外紐約時報廣告費用。強大的募資能力更引向了後續社會運動的進行，後續的割闌尾計畫也募到一千兩百萬元。不僅造就台灣募資計畫平台的新誕生，更劃下新時代的開始。

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(圖說：318藉由募資平台購買台灣蘋果頭版，圖片：林祖儀拍攝，經本人同意授權使用)

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(圖說：318藉由募資平台購買美國紐約時報頭版，圖片：林祖儀拍攝，經本人同意授權使用)

#3.O2O
大型的社會運動，無論是立法院內外的民眾，都需要物資來支援。強大的Google docs不僅可以多人同時編輯，同步更新表單，讓民眾知道物資還缺少什麼，哪邊還需要分配多少物資過去，配合人力需求與運送，減少了大量資源被浪費的可能。在立法院外參與的民眾們，也利用購物網站，直接選購商品，直寄到現場，以便提供物資。

318學運的一年後，影響民眾對於民主權力與社會運動的啟蒙，媒體受到網路世界的改變，不需要昂貴的攝影機與專業的新聞訓練背景，只需一個智慧型手機或平板，每個人都可以隨轉隨播，人人都可以成為媒體，把訊息傳出去。網路新媒體快速傳遞訊息的特點，其實也帶著消息來源雜亂，無法立即判別訊息正確性的問題。不再需要主流媒體發聲，也不再擔心原意會被曲解。

g0v.tw對於日後政府執政黨，在整體決策資料的開放，重視網路聲音，正視與網路族群做溝通。台灣創立第一個學運群眾募資平台Vdemocracy，後續募資平台百家爭鳴，不僅只是單純集資幫助年輕人創業，也帶動了創意想法募資實行商品化的可能，無論是動漫、音樂、文創、產品設計與行銷，都造就了後續的無限商機。

去年的台灣4G開台，網路速度更便利與快速，到台北市市長柯文哲的非典型網路選戰，政策透明公開，拍成影片放在YouTube讓人遊覽，以定點Facebook打卡替代選舉期吵鬧大聲公拜票聲，政治素人用科技打贏選戰，創下台灣歷史。台北市市長柯文哲更用LINE與團隊互相聯繫與溝通討論公事，行政院也擬推動公民意見網路交流平台，重視網路溝通與年輕人意見。

318學運啟發了新世代的網路革命，後續發展不容小覷。

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。

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。」

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。

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。

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。