Apple Pay落地中國沒那麼容易,用戶吐槽聲不斷
Apple Pay落地中國沒那麼容易,用戶吐槽聲不斷

18日Apple Pay正式進入中國,也是Apple Pay首次登陸亞洲國家。根據媒體報道,蘋果支付在中國首批合作商家有麥當勞、711、星巴克、哈根達斯、家樂福、全家、德克士、KFC、連卡佛等。

外界之所以對Apple Pay充滿期待,在於從理論上講,Apple Pay可能是目前技術最安全,而體驗又最好的支付方式。Apple Pay本質上是電子化的信用卡,但手機不顯示卡號也不能轉賬,要指紋才能支付,所以丟了手機不會通過Apple Pay丟錢。(詳見鈦媒體關於Apple Pay詳細報道《Apple Pay今日上線,難逃錢景黯淡的現實》)

圖說明

但是現實情況是,從系統到綁卡,從驗證到實際支付,Apple Pay遭遇了嚴重的落地問題。不斷有網友反饋,自己好不容易將系統升級到iOS9.2.1,綁卡入口卻不見了。直到最後將手機所在區域改成美國,綁卡入口才出現。

而對於擁有綁卡入口的用戶而言,Apple Pay的綁卡體驗也十分糟糕,包括工行、招行、建行、農行、交行、中信銀行等多家銀行的諸多用戶反饋,添加銀行卡一直失敗,系統提示“稍後再試或聯系發卡機構獲取更多信息”。一直到深夜,還有很多用戶反饋尚未綁卡成功。

有建行用戶稱,Apple Pay設置步驟一直卡著無法進行下去,熬到深夜終於成功將建行信用卡加進去了,卻又卡在發送驗證碼這步上,系統提示“過幾分鐘再試一次或者聯系你的發卡機構”。網友稱支付3秒鐘,綁卡3小時,連卡都綁不了的Apple Pay,憑什麼對抗微信和支付寶。

據悉,隨著近年來微信支付、支付寶和財付通等第三方支付的崛起,主要依靠線下刷卡業務的銀聯已經開始日漸式微。目前,在眾多國內一線城市,人們每天出門甚至可以僅憑一部手機就能暢行無阻,這讓刷卡支付開始變得可有可無。而與Apple Pay的合作,則成了銀聯利用這種更為安全和新穎的支付方式來維護自己線下刷卡支付的救命稻草。

但是,Apple Pay不能立即普及卻與市場上支持銀聯雲閃付的POS機普及率較低有關。如果發卡行沒有與銀聯簽署“聯機閃付免密免簽”協議,或者POS機不支持無卡無密支付,使用Apple Pay驗證指紋後,還需要輸入密碼。

本文授權轉載自鈦媒體

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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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