[冒牌生]當負面口碑傳出、不斷延燒，你如何全身而退？|數位時代 BusinessNext

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最近到幾家不同的公司做企業內部訓練，一連講了3場下來，我發覺一個有趣的現象，不管是做APP、做媒體、個人品牌，各大社群經營者都不約而同的提出一個問題：遇到負面口碑傳出，該怎麼辦？

雖然說，無論做任何事都不可能讓全世界的人滿意，就連已故的蘋果精神領袖賈伯斯，也有不認同他待人處事風格的閒言閒語，除了經營者必須不要太過玻璃心，必須自行調整心態，擁有「被討厭的勇氣」之外，遇到負面評價還是有些值得注意的眉角。

我也是社群經營者，當粉絲團成長到67萬人按讚時也遇過負面評價的攻擊，沈寂一段時間，但我不想為了那些不喜歡我的人放棄多年夢想，於是寫了一本《為夢想跌倒，痛也值得！》紀錄那段心路歷程。

工作同仁們也跟我分享了2位美國律師撰寫的《數位口碑經濟時代》一書內容，對於裡頭提的幾個概念，我深有感觸，於是結合自身經歷把處理的方式整理成一個圖表，希望對各位讀者有所幫助。

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##當「負面口碑浮現」時，避免陷入循環口水戰

幾年前的某3C大廠雇傭網路寫手在網路攻訐對手，以大量假開箱心得文，企圖塑造自家產品廣獲好評印象，以促使消費者購買，未料被網友抓包，第一時間面對網路排山倒海質疑，含糊其詞推拖，讓質疑網友更堅定「有鬼」（引來更多嘲諷攻擊），湧進更大量的負評，最後整起事件陷入廠商最不願見的「負評螺旋」窘況。

##化危機為轉機，負評實例操作3步驟

遇到負評還是有機會化危機為轉機，有位我很佩服的新創、行銷界的專家織田紀香，他日前遇到匿名爆料，姑且不談爆料者的身份是否屬實，也不論公司經營和員工的立場原本就有許多對立的層面，這些未經查證的爆料內容，若處理未當可能使紀香經營數年的「專家」形象毀於一旦，他的處理方式就與書中「負面口碑處理SOP」不謀而合。

首先，紀香沒有隨著匿名爆料者的內容起舞，沒有閃躲的情況下，第一時間在臉書針對匿名文章做出直接、客觀的回應。（1. 警覺負評出現）

他承認自己過去確實有不足之處，若有任何讓人不舒服的地方，願意表達歉意；隨後以其他實績證明自己的立場和觀點（2. 用等量或更多的正面資訊淹沒不實指控）。

最後提供匿名者爆料的網站由於未經查證，決定撤下匿名的爆料內容，讓許多人佩服紀香的高EQ（3. 扭轉負評，提升口碑）。

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面對網路負評謾罵席捲而來，心理抗衡壓力巨大。photo credit：vitanova.co.za

「負評管控」是一門學問，在二手、三手資訊不斷被轉傳的今天，能接收數位訊息的載具太多，再加上facebook、Instagram等各種社群平台蓬勃發展，現代人只能靠有限的資訊去預測、評估資訊主體的價值。而我們所能做的，即是不斷在各種社群平台上累積自己正面資訊，並以「精準關鍵字」讓別人搜尋到你的優點，提高自己的影響力。

至於那些總是來找碴的？還是那句老話：你不可能討好全世界所有的人。

不要為了討好別人的所有意見，到頭來連自己真正的樣子都忘記了；培養獨立思考的能力，保持不卑不亢的態度，心平氣和才能做到從容淡定，笑看一切風雨。

口述 / 冒牌生
撰文 / 陳怡杰（給力行銷）

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。