看好台灣軟體人才，香港新創GoAnimate來台設點|數位時代 BusinessNext

創業一勝一敗，挑戰第三回合

GoAnimate創辦人兼行政總裁洪耀基其實是香港大型食品企業合興集團第三代，在哥倫比亞大學雙主修經濟與計算機資訊畢業後，看似人生勝利組的他，基於從小對資訊工程的熱愛，畢業後卻選擇不繼承家族企業，投身創業行列。

洪耀基的第一份工作在軟體大廠甲骨文公司（Oracle）工作近2年，1999年，靠著工作存下來的錢，以及親友的天使資金，年僅25歲的他開始創業。第一次創立的網路公司在網路泡沫前出場；第二次則做金融CRM系統，卻因為與客戶之間的溝通問題，最終收場；2007年他看準個人及中小企業對動畫影片的需求很大，而市場上卻沒有提供用戶友善使用者介面的影片製作平台，因此第三度創辦GoAnimate。目前，GoAnimate在全球已有超過850萬名用戶。

（圖說：GoAnimate創辦人兼行政總裁洪耀基。照片來源：曾靉攝影。）

創業經驗：不要鎖定本土市場，第一天就要國際化

1999年創業至今，洪耀基從過去的經歷中得到三個啟示，**第一點是「先鎖定需求，而不是先有想法。」**他說，一開始的Idea很重要，但不能只是個想法，就開始找資金、找朋友，因為你覺得你做出來的東西很酷，但市場上沒有需求，這樣很危險。更重要的是要先找到客戶群，了解客戶群，從他們的角度出發做產品。

第二個重點是「不要鎖定本土市場，第一天就要國際化」。 GoAnimate在創立初期就鎖定美國市場，「如果你可以打一個幾千萬人的市場，為什麼要只做一個700萬人的小市場？」洪耀基說。

他認為，香港新創與台灣新創遇到的問題其實差不多，就是市場太小，以至於本土市場做得再好，到某一個地步就會遇到瓶頸。「打本土市場跟打全球市場其實差不了多少，但有時候只是信心不足。」

重要的是新創團隊有沒有看到一個全球性的需求，世界其實越來越平，在網路上放一個英文網站，根本沒有人知道你是哪一個國家的公司。新創不應該只看本土市場的優勢，如果你在全球的層面上看到需求，有的話就應該去做，因為全球的機會很大。

最後，**第三個重點是「技術不是最重要，最重要的是你能不能確實看到客戶的需求」。**洪耀基認為，很多時候大家都以為技術很重要，但更重要的是你對目標客群的了解，以及你用什麼方法接觸到這些潛在客戶。例如，GoAnimate就與例如Star Trek（星艦奇航記）、Street Fighter （快打旋風）等不同的品牌客戶合作，在自家動畫平台中加進這些民眾熟悉的動畫人物，不用真的去找客戶，而變成使用者會自動向你靠近。

另外，GoAnimate在2011年也曾與Youtube合作，將平台嵌入Youtube首頁，雙方合作也為GoAnimate帶進不少新的使用者。其他像是香港《信報》，也採用了GoAnimate平台製作出不少新聞動畫。

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Posted by 信報手筆 hkej.com on Tuesday, December 15, 2015

（香港信報用GoAnimate平台製作新聞動畫，例如這一支影片講的便是手機經濟學。）

##設立台灣辦公室，預計擴大規模

隨著網路世代降臨，長篇文字不討喜，輕薄短小的影片成了更加活潑的溝通方式。目前，GoAnimate在全球已有超過850萬名使用者，多為數位行銷領域的公司所採用，主要使用者分佈在美國市場與英國、法國等歐洲市場。

GoAnimate團隊現有50多人，除了在香港、美國的據點外，2014年也因為看好台灣軟體人才，在台設立辦公室，目前已有3名台灣員工。GoAnimate美國負責市場行銷、業務端，香港、台灣則負責技術端，未來三地團隊皆計劃擴增至80人規模。

洪耀基表示，現階段市場上與GoAnimate類似的服務並不多，未來3到5年，他們將會持續增進功能，滿足使用者除了動畫以外更多的影片需求，例如跨足真人影片拍攝等等，「我們希望涵蓋所有用影片溝通的市場。」他說。

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。