還記得國外「迴紋針換到房子」的故事嗎?台灣線上交換市集Swapub創業一年半,開始切入「獲利模式」
還記得國外「迴紋針換到房子」的故事嗎?台灣線上交換市集Swapub創業一年半,開始切入「獲利模式」

台灣電商網站百花齊放,想買的東西,幾乎上網就能找到,現在甚至能不花錢,用「交換」方式滿足需求。線上交換市集Swapub耕耘以物易物市場兩年,成功在全球累積60萬會員、百萬件商品,甚至有人在平台上換到結婚戒指。今天(16日)他們公布了五大熱門交換商品,希望幫更多人滿足願望。

Swapub營運長林靜怡合照
Swapub用戶(圖右)曾在平台上花一年時間換到結婚戒指,甚至計畫未來的婚禮用品,也要用交換方式取得。
圖/ Swapub提供

交換市集排行榜:服飾、美妝、3C最夯

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交換商品排行榜
1女士時尚
2美妝保養
33C電子
4男士時尚
5玩具公仔

從表格中可以發現,最容易成功交換的物品,還是以時尚、3C類居多,具有獨特收藏價值的公仔也很受歡迎。Swapub統計,在平台上平均每4件交換物品,就有1.3件交換成功;截至目前,平台上單人最高換物次數高達800次,而單人最高上傳數破2,500件物品。

線上交換市集Swapub成立於2015年,為台灣在地的以物易物手機App,用戶能主動張貼願望清單,或透過平台瀏覽他人物品、討論交換意願。

Swapub「個人Profile」可檢視個人或換友的交易資訊與評價
圖/ Swapub提供
Swapub「依地區品項分類」明確的物品分類,讓換友快速搜尋所需品類
圖/ Swapub提供

目前Swapub已經有超過百萬次下載量,並以每年50%的速度成長。營運範圍涵蓋中、港、日、泰等155個國家,並提供英、法、德、日等12種語言。Swapub營運長林靜怡表示, 「台灣目前仍是最主要市場,今年希望在泰國、中國大陸有好表現,目標全球會員數成長6倍,突破400萬大關。」

以物易物受歡迎不難,收費才是關鍵

其實台灣以物易物的風潮,可以從2008年說起,如Kijiji奇集集、LeLeKoKo易物趣、欲換團等網站,當年都很受到歡迎,但大部分無法長久經營,甚至轉換服務方向。林靜怡也坦言,雖然Swapub可以說是亞洲最大的以物易物手機App,「但過去兩年內並沒有商業模式,而是以擴大會員數為優先考量。」

Swapub營運長林靜怡
Swapub營運長林靜怡認為,如何避免假貨、詐騙,並且找出商業模式,是以物易物網站的兩大重點。
圖/ Swapub提供

由於交換物品屬於消費者之間的C2C服務,同類型網站也都曾傳出有假貨、詐騙的情況出現,這也成為Swapub急於解決的首要問題。

林靜怡表示,將會在6月前推出安全機制,採收費模式,提供交換雙方更多保證。另外也會從物流端下手,雙方寄出商品後,東西會先扣在物流中心,等待確認無誤後再寄出。

「過去Swapub用戶比較喜歡當面交換商品,擔心寄包裹容易被詐騙,或是商品品質不符期待。」林靜怡認為,如何改變消費者的使用行為、確保交換物品質,將是平台的重要任務。

Swapub強調,將陸續推出更多加值型服務,滿足用戶需求,同時也會舉辦更多線下活動,例如跳蚤市場交換派對,讓台灣消費者更有參與感。

而目前他們並沒有募資計畫,最大股東仍是遊戲橘子集團,林靜怡表示,無法透露雙方是否會有資源整合的情形出現,「但集團看好以物易物熱潮會繼續延燒。」

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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