[國際經濟觀察] 串流影音戰國時代 Netflix 能穩坐王座多久|數位時代 BusinessNext

Netflix 上週發布第一季財報，市場最關注的就是訂閱用戶的成長，第一季新增 640 萬訂戶，高於公司預期的 610 萬，主要原因是今年一月 Netflix 一口氣開通了 130 個市場，但 Netflix 對於第二季海外新增用戶的前瞻只有 200 萬，遠低於市場預期的 350 萬，也低於去年同期的 260 萬，換句話說不只美國市場的用戶成長正在趨緩，連海外市場都成長乏力，股價因此重挫超過 10%。

（圖說：Netflix 從 2015 年第一季開始的海外用戶成長數據（紅框處），2016年第二季預計將大跌至低於市場預期的 200 萬。）

（圖說：Netflix 相較於前一年所淨增加的國際用戶數顯示，2016年Q2將負成長。）

（圖說：更別提美國訂閱用戶數成長的慘跌了。）

（圖說：財報發佈後，Netflix 的股價直接重挫 10% 以上）

股價重挫原因，其實除了內憂還有外患，Netflix 競爭對手 Amazon 在美國推出單獨月付的影音串流方案， Amazon Prime Video 本來是和該公司年費 99 美金主打電子商務相關優惠的 Prime membership 綁在一起，但是如今強打 Prime 影音平台推出了月付 8.99 美金的串流影音訂閱服務，明顯是針對 Netflix 五月漲價的新訂價 9.99 美金而來，希望搶奪美國市場的佔有率，而且 Amazon 提供的影音選擇遠高於 Netflix。（當然 Amazon 主攻的還是電子商務，畢竟拿算盤一算其實只單訂月付影音服務不划算）。

（圖說：Amazon Prime 開始提供月付 8.99 美金的串流影音訂閱服務）

（圖說：如果單比較 Amazon Prime 與 Netflix 的影片庫影片數量可以發現，Amazon Prime 的片庫事實上沒有比較小。）

（圖說：可是根據調查，多數美國人還是傾向訂閱 Netflix 。）

當然有另一派觀點認為越來越多的影音串流服務是好事，會加速市場淘汰有線電視，轉向網路影音串流的服務商，有調查顯示 Netflix 是這波有線電視剪線潮的最大受益者，因為原創獨家劇集及不同市場在地化內容的優勢，線上影音串流基本上還是 Netflix為主，其他影音串流服務為輔。這在 Morgan Stanley 的報告中即顯示，對於哪家串流影音服務有最好的原創內容，擁有 House of Cards 和 Daredevil 等好評影集的 Netflix 高居第一，而以 Game of Thrones 掛頭牌的傳統內容巨頭HBO則是第二，兩者遠遠將 Amazon 和 Hulu 甩在後頭。

（圖說：Business Insider 引用 Morgan Stanley 調查也顯示，多數人認為 Netflix 與 HBO 擁有較好的原創內容。）

其次，Survey Monkey 的調查也顯示 Netflix 才是主要的影音串流服務，Amazon 和 Hulu 只是補充，從影音服務訂閱的重疊即可看出，有訂閱 Amazon 和 Hulu 的大都會訂閱 Netflix，但反過來卻不見得。換句話說在線上隨選串流影音市場擴張時，受益最大的會是內容最強的龍頭廠商。

（圖說：Netflix 的訂戶也訂了...）

（圖說：Hulu 的訂戶也訂了...）

（圖說：Amazon Prime 訂戶也訂了...）

當然，Netflix 面臨的問題還有許多，像是未開通的中國市場依舊沒有新消息，優質原創內容的成本高昂且正在逐年攀升，世界各地市場在地化跟當地本土廠商也會有一定差距，在國際市場上原創內容與在地化行銷的挑戰嚴峻，如果 Netflix 無法在原創內容上保持領先，在用戶增速放緩的情形下要維持主導定價權的能力將會降低。在激烈競爭的情形下，財務上的壓力也可能會越來越重，這也是為什麼市場對 Netflix 保持著審慎的態度，股價則反映了這樣的心態。但目前為止在全球影音串流平台上走得最遠的仍然是 Netflix，這個王座對後進廠商要追上還要費非常大的功夫。

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。