新媒體時代的熱門人才:既懂技術,又具有新聞感
新媒體時代的熱門人才:既懂技術,又具有新聞感
2016.02.05 | 科技

圖說明
圖說:林辰峰,26歲。專長資料新聞學和資訊視覺化,目前就讀柏克萊加大新聞研究所。曾獲Google獎學金到《德州先鋒報》實習,2015年11月赴《紐約時報》,在資料新聞部門實習。

隨著新媒體崛起,傳統新聞產製面臨新的挑戰,其中數據視覺化新聞,不論新舊媒體都視為發展重點,既有新聞感、又懂技術的人才炙手可熱,曾經新聞英文被當掉的林辰峰,如何成為美國媒體都想要爭取的人才?

從大學新聞英文被當掉,到現在在美國加州大學柏克萊分校念新聞研究所,26歲的林辰峰在今年獲得Google獎學金到《德州先鋒報》(Texus Tribune)實習,也從2015年11月起到《紐約時報》資料視覺新聞部門實習。

個性積極的林辰峰,研究所原本想改念國際關係,在老師建議下去美國史丹佛大學和柏克萊加大旁聽新聞課程,首度認識資料新聞學。當時一位新聞學者說:「台灣沒有好的新聞!」他雖然不同意,卻不曉得怎麼反駁,因為台灣媒體無法讓記者專心發揮,被太多雜事消耗。

回台灣後,他先跟朋友學設計,累積英文新聞作品。到美國之後,又開始學寫程式,學會Java Script、D3.js等,成了新聞、設計、程式都懂的通才。除了學業,他也積極經營網路社群。林辰峰在Twitter上放自己的作品,逐漸在資料新聞界打響知名度。「我在申請實習之前,那裡的人大概都已經知道我了。」

圖說明
圖說:數據視覺化新聞,不論新舊媒體都視為發展重點,有新聞感、又懂技術的人才炙手可熱。圖片來自:jwyg via flickr, cc license

Q 第一個做的資料新聞題目是什麼?跟做其他的新聞有什麼不同?

A 申請柏克萊的時候,做了「德國去核」的題目,運用學到的視覺設計能力,製作了一個資料視覺圖表。但因為那時候還不會寫程式,所以是平面的。其實資料新聞不是新東西,採訪資料跟採訪人沒什麼不同,同樣要想好採訪問題,以此分析資料數據,得到答案,然後再整理寫成好的報導。寫英文報導我可能比不過美國人,但分析資料和視覺呈現就是我的專長,所以資料新聞通常需要團隊合作。

Q 最想做的新聞題材是?現在在做什麼題目?

A 現在最想研究的新聞是國際武器禁運與戰爭之間的關係,例如中東、敘利亞的內戰等。現在在做的題目是我的畢業專題「VR新聞」,研究如何把新聞透過虛擬實境呈現。

Q 會想回台灣做資料新聞嗎?

A 因為我還很年輕,如果現在回台灣要推廣資料新聞,可能沒什麼人會理我,我打算明年5月從柏克萊加大畢業後,繼續在紐時實習,或是申請其他美國媒體的資料新聞部門的記者工作。想等有成就一點再回台灣。

推薦的資料新聞App或媒體

NYTnow的使用者介面做得很好,會隨著不同時間更改呈現的新聞內容;NPR1是美國公共廣播公司,但做的新聞完全打破廣播的想像,聽起來有點像廣播劇,是故事性很高的新聞。

資料新聞人的必備技能

有一個好的新聞鼻,因為新聞點還是要靠記者找。

崇拜的資料新聞人

在紐時工作的視覺總監Steve Duenes,和視覺編輯Kevin Quealy。

照片提供/林辰峰

關鍵字: #Twitter
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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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