想靠部落格創業先熱愛你寫的內容
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2006.10.15 |

**Q 身為少數獲利極佳的部落格,你的下一步是什麼?會想要賣掉TechCrunch嗎?還是繼續自己經營下去呢?
**A 有幾家公司跟我接洽過。我對賣掉持開放的態度,因為賣掉的話,我就有資源來做我真正想做的事情,也就是,我想要徹底改變出版的型態。就像在TechCrunch上,我可以直接跟網友溝通,這件事太棒了!所以我打算雇用更多的人來負責TechCrunch的其他子網站。
問題是,TechCrunch成長太快,每一到兩個月就以倍數成長,之前覺得可以跟我商量購併的公司,因為我們成長太快就需要重新評估,提出新的條件。所以我覺得目前最好的作法就是,隨著浪潮前進再做打算。不過,以我們現在賺的錢來說,我們不用擔心出售的問題(笑)。

Q 在部落格如雨後春筍般興起的現況,你認為在其他領域,有機會複製像你一樣成功的部落格嗎?
A 當我開始談科技的時候,我是第一個用評論形式的部落格。現在看起來當然很平常,而且很多人在做。但重點是,我真的很愛我寫的東西,你看我提史都華(Flickr創辦人)就知道,我真的很喜愛他的東西。
也許如果我喜愛音樂或藝術像我喜歡科技一樣,我就會改寫音樂藝術。我喜歡科技的程度,讓這(寫部落格)不只是一份工作。所以像同類型的部落格,早在其他領域開始了。有很多其他的部落格寫各種你無法想像的主題,其中最優秀的,都是最熱愛其中內容的人。每個人寫部落格的聰明程度可能相去不遠,差別在於熱愛的程度。

**Q 那麼你認為將來你的部落格會被其他同類型部落格所取代嗎?
**A 毫無疑問的,取代一定會發生。幾年前很旺的部落格,已經不是現在最紅的部落格。不過我熱愛這份工作,所以就算被取代也沒關係,因為我最終的想法是聯合世界上的部落格,我們可以變得非常有影響力,也可以非常成功。
其實談論科技新興公司的TechCrunch會成為這麼大的部落格,連我自己都覺得奇怪。世界上最受歡迎的,應該是寫女性時尚的部落格。而且我們坦白點說,雖然我很善於獲得我所需要的流量和注意力,但大家最愛看的,應該還是講名人八卦的那種部落格吧。

**Q 你當初曾經想過你的部落格會這麼成功嗎?經營部落格原本就在你的計畫當中,還是只是個幸運的巧合?
**A 我當初寫TechCrunch的原因,不只是當作自己的興趣,而是因為我當時要創立網路公司edgeio,我是創辦人也是執行長。那時我花了一整年在洛杉磯衝浪,所以對網路有點生疏。然後我重新研究網路時也讀很多部落格,我就想,我何不自己也來寫一個呢?然後從二○○五年六月開始,我的部落格慢慢變得受歡迎,然後愈來愈受歡迎。
直到十二月,公司找到創投公司,但創投想要更年長的執行長,同時TechCrunch變得非常受歡迎。所以我退出edgeio,專注在TechCrunch顯然是個正確的決定。此時,部落格從廣告獲得一點點收入,只有一點點,然後就是獲利爆炸。
十二月時大約只有一萬五千名讀者,但現在大概就有十二萬名讀者。它就像炸彈一樣,每個月或每兩個月以倍數成長。然後廣告商找上門來,他們想要在首頁上有個位置,因為他們想要接觸到我的讀者。
所以你問我,我是不是真的知道會成功?我每天都訝異於它的成功,我不會以此驕傲,但我熱愛這個部落格。

**Q 你認為TechCrunch的成功,是剛好搭上了Web 2.0的熱潮嗎?現在Web 2.0的蓬勃發展,會不會跟上次網路經濟泡沫化一樣,只是短暫的光輝呢?
**A 這是Web 2.0的商機,參與、協力合作、雙向的網路經驗都是TechCrunch的核心價值。規模小卻成功的商業模式,也是Web 2.0時代才會出現的現象,但這也只是其中一部份而已。
我的工作是去研究這些公司,把它們拆開來分析,寫成一個故事,讓別人能夠輕易地了解。有可能因此其他人會對這些公司更有興趣,所以我希望在Web 2.0中起正面積極的推動作用。
並且這次網路熱潮再起,是因為有像Flickr這樣的公司,讓我們對網路重新燃起希望,並沒有資產過度估計的問題,所以我不認為我們會犯下第一次網路經濟泡沫的錯誤。

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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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