超級女聲,凍蒜!
超級女聲,凍蒜!
2005.09.01 |

記住李宇春、周筆暢和張靚穎這三個名字,以後會是香港的容祖兒和Twins、台灣的蔡依林和S.H.E.,以及新加坡的孫燕姿等華人女歌手的最大勁敵。
這三人還未出過一張專輯,但已各擁百萬歌迷,他們是今年湖南衛視「超級女聲」節目從十五萬報名參賽者選出的最後前三名,唱功、舞蹈和台上表演俱佳,並吸引一億觀眾在週五晚上排開一切,守在電視機前看他們演出。

娛樂點燃新民粹力量

從初賽到選出前三名,這個節目已播出半年,期間引起報紙和電視諸多討論,以及許多小女生蹺課跑到長沙去追星,為自己支持的選手打氣,或留在自己的城市幫忙拉票。每集節目會淘汰掉一些選手,標準是現場評審打分數,再加上電視機前觀眾發的支持簡訊。如果唱功一般,但收到的支持簡訊夠多,一樣有機會留下。
這裡的多,不是指一萬或十萬,而是以百萬為單位。以最後一集為例,前兩名選手都收到超過三百萬封簡訊。這種直接訴諸觀眾的「民粹」,在大陸是頭一回,用手機投票,讓喜歡的人凍蒜。因為新鮮,所以參與的人非常多,因為人多,這些進入決選的小女生很快擁有群眾基礎,並全部被經紀公司簽下,在節目結束後馬上要開演唱會和演電視劇,準備「變現」觀眾對她們的擁護。

認同感經濟略顯雛形

國外媒體多從「民主」這個角度解讀超女熱,我認為除此之外,也代表中國社會逐漸成熟,最大問題已不是物質匱乏,而是被認識進而被認同。在十三億人的社會中,要出人頭地何其困難。每一年,除了書唸得特別好,在大學聯考成為各省狀元名字被寫在榜單上,或者是長得特別漂亮,被選中去演張藝謀或陳凱歌的電影,或者是體育練得特別好進入國家隊拿下國際錦標,但這些人畢竟是鳳毛麟角。
對那些長相普通、四肢不發達、五音不全、唸書也一般的眾多老百姓來說,人生還有什麼希望?進入前十名的超女,從世俗標準來看沒有美女,就讀學校也都是沒人聽過的,但她們極有自信,在台上又唱又跳,完全滿足一般人對自我的投射與期許,難怪觀眾肯花比平常貴十倍的簡訊費用,以行動為偶像吶喊凍蒜。
湖南衛視食髓知味,接下來打算推出新節目,讓電視台內的主持人也經由類似過程,各顯才華,再由觀眾投票決定誰留下誰走人,將民粹進行到底。我們不需無限上綱,認為這種現象會擴散到政治領域,促成民主選舉,但一個在轉變中的社會,總是有跡有尋,而且線索通常來自底層。

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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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