新聞有看沒有懂？Vox主打解釋性新聞|數位時代 BusinessNext

被視為21世紀的Time

班克夫敢誇下海口說自家網站充滿高級感不是沒有原因，當傳統媒體拚命縮減人力和砍預算時，Vox卻反其道而行，大力招募一線記者和優秀工程師，希望將Vox塑造成21世紀最優秀的新媒體公司。

去年底才結束一輪募資的Vox，現在估值高達近4億美元，旗下員工有350人，班克夫預計今年將會是Vox的獲利元年。而其高度垂直化整合的經營策略，更讓Vox被《紐約時報》稱為「21世紀的時代公司（Time Inc.）」。

因此當前《華盛頓郵報》明星記者克萊（Ezra Klein）說他受夠了僵化的傳統新聞文化，想要進行一個顛覆新聞窠臼的「X計畫」（Project X），找上Vox Media合作時，也就不太讓人意外了。而這個X計畫也就是去年4月正式上線的Vox.com，一個主打解釋性新聞的新聞網站，又被稱為新聞界的維基百科。

Vox一推出立刻受到新聞界的矚目，原因之一是因為創辦人克萊本身就是個才華洋溢的年輕記者，他在《華盛頓郵報》針砭政治時事的部落格Wonkblog，每月瀏覽人次高達300萬，才30歲就已被媒體稱為「新聞界的神童」。因此當他帶著同事高調離開《華盛頓郵報》宣布推出Vox時，格外具有劃時代的世代革新意義。

Vox網站本身最大的特色在於希望幫助讀者理解新聞，而非只是知道新聞，因此Vox不強打獨家、即時或直擊，他們系統性地整理新聞事件發展，讓讀者對於新聞背後的新聞更有概念，「卡片堆」（Card Stack）就是在這種概念下應運而生的設計。舉例來說，大多數的讀者看到聯準會調高利率的新聞時，恐怕都無法在第一時間認識到這則新聞對他們有何意義，於是Vox將這則新聞中每個關鍵字都獨立出來製作成問答卡片集，從最基礎的背景知識開始介紹，例如GDP怎麼來？聯準會這個單位的職責是什麼？調整利率為什麼重要？

不搞即時，只解釋新聞

「最大的資源浪費就是記者昨天寫的新聞⋯⋯，我一直覺得很奇怪為什麼我們沒有試著用這些資源為讀者做更多事。」克萊說明他的理念。

乍看之下，Vox跟維基百科似乎很像，但克萊認為大不相同，因為Vox是由一群具有蒐集、整理新聞專業的記者組成的，而維基百科是由群眾自主歸納的，上頭的資訊可信度不如Vox高。他舉例：就好像你如果今天突然長疹子了，你在搜尋列輸入「疹子」時，出現的第一個搜尋結果可能是維基百科，但你不會點入維基百科看長疹子怎麼辦，因為你知道維基百科不是這方面的專家。

Vox的另一特色是會持續歸納重大新聞事件的進展，讓讀者一看到時間軸就能夠馬上進入狀況。而且新聞卡片的設計符合手機閱讀體驗，將人事時地物分拆成卡片的爆紅新聞閱讀器Circa已驗證了這點。

除了將昨日的新聞轉換成有價值的內容，Vox同時也創造許多易於被社群病毒傳播的內容，例如「11款成年人不該玩的桌遊」、「7種超萌又超殺的動物」⋯⋯，希望兼具自然搜尋和社群分享流量。

Vox的模式是否經得起市場的考驗，還需要一些時間驗證，但正如克萊所說的：「我們迅速推出這個網站的原因只有一個：想要知道成功的網路新聞實驗長什麼樣子，最好的方法就是馬上在網路上做一個新聞實驗。」而Vox剛交出來的周年成績單，似乎已說明了一切。

（尊重智慧財產權，如需轉載請註明資料來源：《數位時代》第252期）
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為守護保戶資產，南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量，自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」，自 2024 年底完成開發後，截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元，並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產？

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋：「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型，不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰，還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案，讓客服人員可以主動提醒與關懷，有效降低詐騙風險，守護客戶資產安全與信任。」

從詐保到詐財，壽險業面臨的風險加劇

過往，壽險業者面對的主要風險是保險詐欺，例如，透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金，然而，隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化，這類手法已快速進化，從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式，轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性，也直接影響保戶資產安全。例如，詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資，再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款，最後要求將資金匯到不明帳戶等，壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出，南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件，很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件，南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件，更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型，用前瞻科技主動攔截風險，強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時，南山人壽面臨兩個挑戰：首先是壽險的交易頻率低，導致資料稀缺；其次，是詐欺樣本比例高度失衡，導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰，南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練，爾後，透過集成學習（Ensemble Learning）整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀，提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示：「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後，我們除了將模型串連至臨櫃客服系統，以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級，協助客服人員快速識別高風險個案，主動介入並阻斷詐騙，更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制，持續優化模型辨識精準度。」

「自適應演進」指的是，客服人員會依據模型亮起的燈號，結合系統提供的關懷提問表，向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問，如資金用途、是否接獲可疑來電等，藉此釐清是否存在異常情況，並將相關結果回貼標籤，作為後續調校模型的關鍵訓練素材，讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄（MOU），在合規架構下共享情資，協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充，南山人壽目前正與電信業者合作，將其超過 1,400 項特徵因子導入模型，有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度，使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示，詐騙的手法日新月異，AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外，更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制；如同維持客戶服務的品質一樣，刻不容緩。

李淑娟表示：「隨著模型的持續優化，黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制，以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說，當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時，系統就會開始運作、提前識別風險，針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群，系統也會即時偵測，當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手，南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是，南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程，而是從 SAFE–Skilled（防詐訓練）、Awareness（全民防詐）、Fintech（科技運用）、Engagement（聯防合作）–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面，南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式，也持續透過內部教育訓練，以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式，全面提升員工識詐、阻詐的能力，達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面，南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片，並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣，協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢；更主動走入偏鄉、校園與新住民社群，並針對聽語障人士製作友善素材，以多元形式推廣防詐知識，降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面，李淑娟表示，南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」，在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆，例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入，並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司，作為模型判斷的補強資訊，以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群，南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制，鼓勵保戶指定第二聯絡人，在其申請保單借款或終止契約時，可以主動通知聯絡人介入確認，降低詐騙風險；此外，亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」，以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力，將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面，樹立產業新標竿。