旅遊商機+共享經濟:賽博TourTalk真人翻譯app目標一年內衝千萬下載
旅遊商機+共享經濟:賽博TourTalk真人翻譯app目標一年內衝千萬下載

人人都愛旅遊,但出國旅行不論是購物或問路時,難免會遇到語言不通的狀況,而過去以通路為主的賽博集團便選擇了旅遊服務作為轉型方向之一,賽博推出TourTalk APP,強調是真人線上翻譯,破除過去翻譯軟體卻翻不正確或意思不精準的問題,賽博集團董事長張瑞麟表示,TourTalk APP不只是C2C服務,也與商圈、計程車公司(To Business)以及各國政府(To Government)合作,像是大陸將在2022年舉辦冬季奧運,屆時也會有許多翻譯的需求,用戶使用前端看到的是政府設計的介面,但後端其實是使用賽博系統服務,目標是一年內衝上全球破千萬的下載量。

翻譯軟體不好用,真人幫你翻!

TourTalk APP目前支援五大語系:中文、英文、日文、韓文及泰文,用戶下載後點選需要翻譯的語言,接著就會直接連線給該語言的翻譯人員,類似Call In的概念,舉例來說,如果你到了泰國旅遊,如果有問路需求,問了當地人但因語言不通而無法溝通,就可以連線翻譯人員協助翻譯,每一分鐘收費25元,前30秒免費,服務時間為早上9點到晚上9點。

搶攻旅遊商機,賽博推出TourTalk線上真人口譯APP。(圖片來源:詹子嫻攝)
圖說:搶攻旅遊商機,賽博推出TourTalk線上真人口譯APP。(圖片來源:詹子嫻攝)

鎖定3.5小時可到的旅遊國家

由於現代的旅遊型態已經從跟團轉向自由行,因此非英語的翻譯需求也逐漸增加,特別是中國隨經濟發展,出境旅遊的人數相當大,2014年中國人民出境旅遊人次首度突破1億人,根據世界旅游業協會估算,目前全球游客来自中國的比例達到10%,預計到2020年来自中國的游客將再增加2.5億。而中國出境旅遊資訊網也指出,隨著中國消費能力提升,中國的中產階級每年約把19%左右的收入花在海外旅游上。因此賽博看好大中華的出境旅遊潛力,並先鎖定大中華區3.5小時飛航時間可抵達的國家,像是日本、韓國及泰國。

除了翻譯之外,TourTalk也積極擴展業務內容,包括民宿業、交通運輸業者及觀光風景區可安裝TourTalk服務,透過異業結合擴大打擊面,像是已跟日本的計程車公司合作,一鍵就可叫車,第四季還會做到一鍵訂餐廳。

共享精神,你也可當翻譯員

過去即時口譯屬於昂貴服務,TourTalk的服務模式符合現今共享經濟的精神,除了一般遊客可以用較親民的價格使用口譯服務之外,其實各地都有不少據翻譯能力的人,如果具備良好的語言能力,都可以申請成為加入,例如學生、家庭主婦、或是有特殊專業者都可以利用空閒時間賺外快,不過,還是必須經過完整的審核。

賽博表示,要加入成為翻譯人員有三項前端審核,包括翻譯資歷、口語情境面試、旅遊目的地常識,通過初步審核後,再經過10小時的專業訓練,就可依據自選時間進行排班,目前TourTalk在全球有1,000位翻譯人員,約有39%位在大中華區、30%在日本、30%在韓國、泰國僅有1%。

張瑞麟指出,部分翻譯員甚至具備特殊領域的專業知識,例如現在就有20位是領有證照的醫護人員,有時出國會順便做健檢服務,這些具備專業醫護知識的翻譯員,就可以提供很好的協助。

另外,由於TourTalk已上線一陣子,透過這些服務資料,賽博也歸納出最有口譯需求的三大場域,分別是商圈/百貨購物、交通、以及機場(詢問貨物寄送回母國的需求),目前賽博也已經跟日本關西空港、多慶屋百貨簽訂合作。

賽博集團董事長張瑞麟表示,不論是Maker或是TourTalk翻譯APP,賽博轉型已掌握到很好的機會。(圖片來源:詹子嫻攝)
圖說:賽博集團董事長張瑞麟表示,不論是耕耘創客Maker社群或是TourTalk翻譯APP,賽博轉型已掌握到很好的機會。(圖片來源:詹子嫻攝)

關鍵字: #共享經濟
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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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