[資訊圖表] 未來四大趨勢！跨螢搜尋、社群媒體、行動商務和物聯網|數位時代 BusinessNext

過去20年，我們見證了網路的萌芽和爆發性成長。未來，它還會帶來哪些驚喜？

##發現網海新大陸：搜尋Searching

新上映的電影在哪家戲院放映？周末和朋友的聚餐該選哪一間餐廳？這些問題，上網搜尋最快！1995年，雅虎、蕃薯藤問世，1998年Google在加州的一個車庫裡成立了。2000年，李彥宏、徐勇創立百度。9年後，微軟的Bing也來了。搜尋引擎不只是網海最佳指南，也改變了我們的生活習慣。

##用手機搜尋已經成為主流

66％使用者在電視廣告看到感興趣的商品時會以手機搜尋

82％使用者會以手機搜尋在地商家
91％使用者會以手機搜尋工具術
82％使用者在實體商店購物時會以手機查詢

##語音搜尋是未來趨勢
每天使用超過1次全美民眾比例？
青少年55％成人41％

何時會使用語音搜尋？
和朋友在一起時青少年57％成人24％
在浴室時青少年22％成人15％
煮飯時青少年8％成人23％

##一指連結全世界：社群媒體 Social Media
你最常在Facebook上分享哪些事物？是一則新聞報導、一張寵物照片，還是一首情歌？人們喜歡在社群媒體上展現自我，但最終都是為了和他人產生連結。

2004年Facebook出現，兩年後Twitter誕生。後來，年輕人在Instagram上發布照片，或用Snapchat傳一張快照給朋友。社群媒體縮短人與人之間的距離，但也讓謠言和霸凌更容易發生。它不只存在於網路，更是我們的真實生活。

##Facebook

月活躍用戶數（單位：億人）：14.4
每秒發布貼文數：54,000
全美青少年使用比例：74％

##Instargam

月活躍用戶數（單位：億人）：3.02
每秒發布貼文數：9,530
全美青少年使用比例：32％

##Twitter

月活躍用戶數（單位：億人）：3
每秒發布貼文數：2,297
全美青少年使用比例：59％

##8大因素驅動物聯網的成長

全球連網環境：連網人口將在2020年超過5成

家庭Wi-Fi環境：有Wi-Fi的家庭將在2020年前超過12億
智慧裝置：用來操控物聯網的智慧裝置將在2020年前超過100億個
感應器價格：2020年將達到平均0.38美元
企業導入：超過51％企業運用物聯網設備加強客服
大公司推動：蘋果、Google、微軟、三星、IBM等企業都搶進物聯網領域
資金湧入：物聯網新創在2014年獲得3.41億美元投資
併購不斷：從2012年到2014年，物聯網領域併購總額達77億美元

##[資訊圖表] 未來四大趨勢！跨螢搜尋、社群媒體、行動商務和物聯網

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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。