「我們向交友網站學習!」Netflix發表新個人化推薦系統,取代五星評分制
「我們向交友網站學習!」Netflix發表新個人化推薦系統,取代五星評分制
2017.03.17 | 影視

個人化推薦是Netflix引以為傲的特色,不過,產品副總裁陶德‧葉林(Todd Yellin)今(17)天宣布,4月起,遊戲規則將會有所改變。原本存在於Netflix的五星評分制度將消失,讓使用者改為用讚/不讚方式表達喜好,此外,Netflix也會仿效交友網站的配對方式,在網站介面上呈現配對率,作為新的內容推薦方式。

「我們這個團隊的工作很妙,因為我們做的每一件事情,都是為了讓使用者可以在忽略我們的存在之下,更快找到自己想觀賞的影片。」葉林在Netflix工作超過11年,負責帶領產品體驗團隊。說話時,他總不忘配上豐富臉部表情,本身就像是一齣精彩喜劇。「當你在學校、職場上忙了一整天,回到家只想放鬆癱在沙發上、好好被娛樂吧。」他開玩笑表示,儘管如此,內容團隊卻會和他們作對,因為內容團隊從未停止採購和製作影片,讓影片多到難以選擇。因此,產品團隊以兩個方法幫助使用者挑選內容,第一是做出更好的設計,第二則是運用演算法和大數據。

葉林表示,Netflix團隊不斷嘗試做出更好的產品,舉例來說,一進入Netflix畫面時的帳戶切換功能就是3年半前才上線的,而這些功能都是來自於Netflix對使用者的觀察和猜想。「使用者說想要的,不一定是他真正想要的。而且如果你問使用者要什麼,他們會說,我想要所有的好東西。」他說:「可是,我們想要的是簡潔。」

也因此,葉林宣布,從今年4月開始,Netflix將會把原本的五星評分制度取消,改為用「讚/不讚」的方式,讓使用者可以更直接表達自己對作品的喜好。

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Netflix將從四月開始推出新的評分方式
圖/ 攝影/顏理謙
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Netflix產品副總裁陶德‧葉林解釋新的評分方式。
圖/ 攝影/顏理謙

他指出,Netflix從使用者行為中發現,使用者評高分的影片不一定是常常看的影片。「大家評分的時候會以批評家的心態給星,好像自己是為了全世界在評分一樣。」他以亞當‧山德勒的喜劇電影和《凜冬烈火:烏克蘭自由之戰》(Winter on fire: Ukraine's Fight for Freedom)相比,雖然大家會把後者的星級評得比較高,但是實際上或許比較常看前者。「因此我們比較在乎使用者看了什麼、看了多少、用什麼裝置看、一天中的什麼時刻看的?他們是否看了5分鐘就放棄了?還是連續看了七個小時,直到在沙發上睡著?」

不過,他強調,使用者的喜好對於Netflix來說依然非常重要。因此,4月開始,Netflix會在全球市場推出新的個人化推薦方式。首先是以「讚/不讚」的標示讓使用者評分,如果喜歡這部影片就按下讚,不喜歡就按不讚,簡單明瞭。葉林表示,這項功能從去年開始測試,評分率提高200%。「讚/不讚是網路上的共通語言。」他說。

此外,Netflix也向交友網站取經,在介面上顯示作品和使用者的「配對率」。只要配對率高過55%,數字就會出現,推薦使用者觀賞。「我們在使用者和內容間創造愛情故事,用數字告訴使用者,這可能會是一段不錯的關係。這就是我們的工作。」葉林笑說。

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未來Netflix上將會出現「配對率」,讓使用者一眼看出自己和這部影片的契合度。
圖/ 攝影/顏理謙
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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
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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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