創業路上遇到大鯊魚,你可以不用急著當烈士
創業路上遇到大鯊魚,你可以不用急著當烈士
2016.08.22 | 科技

兩年多前,「直播」的Google關鍵字價格趨近於零、一場累積觀看人次達168萬人的「楚門秀」直播,只能找到幾家飲料商和旅館業者的微薄贊助。Livehouse.in是從這樣一個冷淡的市場,一步一步往前走,好不容易等到今日的直播盛況。只是,他們努力了兩年多才達到的用戶數與流量,卻在Facebook宣布開放全民直播後,被一夕超車。

##大鯊魚攔路殺出,你會怎麼做?

表面上來看,跟Facebook在台灣1800萬的月活躍用戶數相比,只有200萬月活躍用戶數的Livehouse.in在這場平台之爭中,幾無勝算。然而,面對Facebook這條超級大鯊魚,Livehouse.in要上演小蝦米對抗大鯊魚的正面對決戲碼?還是期待被大鯊魚納入麾下?或是就此認輸?

圖說明
(圖說:創業路上遇到大鯊魚,你會怎麼做?/圖片來源:Shutterstock)

他們選擇了第四條路。

「我們現在覺得直播是一個功能了,不是一個平台。」Livehouse.in執行長程世嘉親口推翻自己在三年前開展直播業務時的想法,甚至直言,「任何新創業者說要做直播平台,方向是錯誤的。」他強調「我們比較像在做內容。」而Livehouse.in 共同創辦人鄭鎧尹則是給自家平台一個更明確的新定位,「我們是直播整合行銷。」

##創業大轉彎,從直播平台到整合行銷

你可能不禁要懷疑自己是不是看錯了?一家技術導向的直播平台,怎麼到頭來成了一家整合行銷公司?但對Livehouse.in來說,這可能是自公司成立以來,他們第一次把未來看得那麼清楚。

過去兩年,直播市場持續加溫,Livehouse.in的使用人數也不斷創新高,網路流量甚至大到他們足以成為Google GCP 雲端服務頂級合作夥伴。但,商業模式始終是一個問號。

程世嘉
(圖說:程世嘉認為,直播是一個功能,不是一個平台/圖片來源:數位時代)

實際上,遇到相同問題的不只有Livehouse.in,放眼中國市場,直播平台超過200家。而程世嘉指出,就日前以「洪荒之力」走紅的中國游泳女將傅園慧在映克直播,創造超過一千萬人同時在線的驚人數字,最終卻只有約10萬人民幣的進帳來看,「9成(直播平台)在一年內會GG(指結束), 因為沒有商業模式。」

但活下去的答案,Livehouse.in找到了。

##與其硬碰硬做平台,不如改當軍火商

「你不可能去跟Facebook做直接競爭,但你可以把know how帶給大家。」過去三年來,不論是阿邦師的直播拍賣、柯p騎車環島,還是微積分大賽...就像鄭鎧尹說的,「天上飛的、地上爬的、海邊的都做過了,甚至環島也有。」他們已經累積了太多的直播案例和專業知識,甚至可以SOP化 。

相對之下,每個人、每個企業、品牌雖然在一夕之間被賦予直播能力,可以做到以前只有電視台才能做的事,但多數人卻也不知道應該做什麼節目?要怎麼做出好的內容,更不知道為什麼直播線上人數不多、互動不好、收音有問題、畫面不清楚,還有最重要的,效益該怎麼評估?

鄭鎧尹
(圖說:你不可能去跟Facebook做直接競爭,但你可以把know how帶給大家/圖片來源:賀大新)

「一直播就發現.Facebook雖然讓你可以方便做,但要做好卻不是容易的事。」而這正是Livehouse.in在Facebook掀起的巨浪中,看到的機會。

因為有過去三年累積下來的經驗,鄭鎧尹強調,他們能做的不只是直播,而是可以從前製的節目企劃、宣傳,一路做到最後的效益評估。「我們甚至接過很多case,客戶就說他有預算要做直播,然後他不知道該怎麼辦,將全部計畫、現場執行、宣傳都交給我們做。」

##循Netflix模式,從科技公司變成內容供應商

甚至,他們也不強求廠商必須使用Livehouse.in的平台,而是願意在效益最大化的考量下,主動建議客戶使用Facebook直播。程世嘉認為,「長遠來說,Facebook已經這麼大,他一定會在這邊推得更用力,與其把他當敵人不如當朋友。」 所以他們要做的不是去跟Facebook搶用戶,而是建立聯播網、建立多平台開播技術,「把數據收回來,把訊號打過去。」他說。

不同於三年前得用熱臉去貼人家的冷屁股,程世嘉表示,「現在這些大廠會開始投資我們做的內容。」他也相信,當平台這麼多的時候,內容為王這件事就會成立。在他看來,Livehouse.in其實正走在一條Netflix曾走過的路,從一家科技公司,變成內容公司,「我們的通路、平台已經很完整,接下來把重心放在內容。」

而隨著直播成為一種選項,甚至是電商、電競市場經營的標準配備,Livehouse.in的營收也將跟著一路向上。程世嘉看好,接下來一年營收至少可以成長一倍,到了明年,獲利的日子應該就不遠了。

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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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