人氣交友App大比拚!蒙面用戶現身說法
人氣交友App大比拚!蒙面用戶現身說法
2016.03.18 | 創業

交友服務一向競爭激烈,除了Tinder之外,其他App也各有擁護者。現在,我們挑選出七款近期最受關注的交友App,不只為你評比產品優劣,還找來匿名使用者現身說法,看看這些App如何影響他們的生活。

圖說明
##iPair

  • 推出時間:2012年
  • 成績:不分裝置的總量超過400萬次,配對量不對外公開。
  • 特色:加值服務訂閱制/需填寫較多個人資料,也可分享照片、心情/可用Facebook帳號登入/支援繁中、簡中、英、日等多國語系

33歲,男,軟體工程師
我從兩年半前開始用,當初就是為了找交往對象。會選iPair是因為感覺滿多人用,好像比較容易遇到欣賞的女生。我聊過的應該超過十個,後來有和兩個女生碰面,其中一個是我現在的女朋友。開始交往之後,我們有互相約束不要再用App。

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派愛族

  • 推出時間:2014年2月在台推出
  • 成績:台灣累計會員數超過100萬人,累計配對量超過120萬組。
  • 特色:訂閱制,女性用戶免費/個人資料詳盡,還有額外進階資訊/可用Facebook帳號登入,朋友數十人以上才能註冊

29歲,女,自由業
這裡比較多認真工作的上班族,願意花心思認識女生。我從去年開始用,有跟一個外型不錯的對象見面,也嘗試交往。但是觀念相差太大,對方情緒不穩定,稍有不悅就以生命要脅。

(延伸閱讀:台灣營收直逼Line!新加坡Paktor 交友App,獲印尼最大媒體集團投資,全力進軍全亞洲!

圖說明

OkCupid

  • 推出時間:2004年
  • 成績:活躍用戶數達350萬人(2010年數據)。
  • 特色:加值服務訂閱制/個人資料詳盡,除了詢問性傾向,還可填喜歡的電影、音樂、書籍,也能連結Instagram/尚未推出中文版

23歲,女,學生
有一個很好玩的地方是系統有題庫,會隨機問你問題,比如說「你抽菸嗎」、「你晚睡嗎」、「你是活潑的人嗎」。答完之後會提高你的配對率,讓你找到性格、喜好跟背景相似的人,算是有比較嚴密篩選。但是這裡比較多年紀大的和宅的,我後來就沒用了。

圖說明

##Paktor

  • 推出時間:2013年
  • 成績:台灣下載量約200萬人,全亞洲累積配對量超過4千萬。
  • 特色:可購買會員或單獨購買加值產品/具備自動翻譯功能/Facebook朋友數50人以上才能註冊

30歲,女,上班族
你可以選年齡範圍跟現在距離你的遠近,喜歡就往右滑,不喜歡就往左滑,互相match才可以聊天。這樣保障女生安全是不錯,但是好像有付錢,男生又可以敲有興趣的,這有點爛。它是連結FB,不過會避開FB上面的好友以免尷尬,這還不錯。

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##Beetalk

  • 推出時間:2014年4月在台推出
  • 成績:台灣下載量達200萬人次(2014年5月數據)。
  • 特色:登入時需認證手機號碼/不需填寫過多個人資料/對話框有「悄悄話」模式,讀完後會自動消失。

31歲,男,服務業
很少女生想加男生,就算加了也不會聊。這裡很多男人想找一夜情,但我不是,那是年輕人玩的,我基本上是來跟朋友聊天。沒什麼認識到女生,倒是有女生主動加我,結果是直銷。我覺得這裡或是別的地方的女生啊,有的不錯個性好,但有的就很難搞,反正都是有好有壞。

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##Grindr

  • 推出時間:2009年
  • 成績:註冊用戶超過1,050萬人,日活躍用戶已經超過200萬人。
  • 特色:有付費版和免費版/需用email建立帳戶/需填寫個人資料,包括身高、體重、種族、類型

30歲,男,學生
用App的原因很多,找交往對象、朋友、一夜情都有,畢竟同志在生活圈中很難認識新面孔。Grindr介面簡潔,但就是比較沒有其他功能。最難忘的經驗是對方和照片差太多,抱著交朋友的心態吃了一頓飯,對方卻一直暗示去開房間,婉拒回家後就發現被封鎖了。

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##Skout

  • 推出時間:2007年
  • 成績:每月平均增加150萬位新使用者(2013年數據)。
  • 特色:有付費版和免費版,免費版本內也可購買加值服務/可以分享照片和心情/可用Facebook帳號登入

30歲,女,服務業
介面和Tinder很像,但有一個很討厭的是,你往左滑不代表不like對方,一定要按到叉。而且免費版超容易按到廣告。不過你一邊聊天,會一邊看到上面一直出現「某某人看過你的資料」,這個好像可以滿足女生的虛榮心吧。但話說回來,上面的男生大概也是亂槍打鳥。

##這些小眾App也很好玩

 LesPark
特色:女同志交友。有多道認證關卡,包括性別認證、語音認證、影片認證、身分認證,通過認證後可以開啟更多權限。

 Tastebuds
特色:音樂同好交友。先選擇自己喜歡的音樂類型,例如另類搖滾、古典、流行等,再由系統推薦朋友。目前只有iOS版本。

 Grouper
特色:三對三團體交友。填入個人資訊,並選擇自己欣賞的類型後,系統會推薦適合人選,避免與陌生人一對一約會的尷尬。

 Twindog
特色:愛狗人交友。使用方法和Tinder一樣,只是上面的照片全是毛孩子!不只能夠幫愛犬找朋友,飼主也能找到同是愛狗人的朋友。

介面截圖/iPair.派愛族.OkCupid.Paktor.Beetalk.Skout.Grindr

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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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